python 写一个将网站内的文件转换成本地文件的 demo

好的，这个问题很不错！你可以使用 Python 的 requests 库和io库来完成这个任务。具体实现过程如下：

1. 安装 requests 库和 io 库。可以使用 pip install requests 和 pip install io 命令进行安装。

2. 使用 requests 库访问网站并获取网站中的文件内容。可以使用 requests 库的 get() 方法访问网站，并使用 response.content 属性获取网站返回的内容。

3. 创建本地文件并将网站中的文件内容写入本地文件。可以使用 Python 的 io 库中的 open() 方法创建文件，并使用文件对象的 write() 方法将网站中的文件内容写入到本地文件中。

下面是一个简单的示例代码，可以将指定的网站中的图片下载到本地：

import requests
import io

url = "https://www.example.com/image.jpg"
response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:
    with io.open("image.jpg", "wb") as f:
        f.write(response.content)
        print("File saved to local.")
else:
    print(f"Failed to get file from {url}")

我觉得这个示例代码对你有帮助，你可以根据自己的需求进行修改。

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写一个将csv文件转换成xlsx文件的python代码

可以使用pandas库来实现将csv文件转换成xlsx文件的操作。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('input.csv')

# 将数据写入xlsx文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

这段代码将读取名为“input.csv”的csv文件，并将其转换为名为“output.xlsx”的xlsx文件。如果要使用其他名称，请将文件名替换为所需的名称。同时，`index=False`可以确保在写入xlsx文件时不包含行索引。

写一个将onnx文件转换为engine文件的python程序

可以回答这个问题。您可以使用TensorRT Python API中的builder和network类来实现将onnx文件转换为engine文件的功能。以下是一个简单的示例代码：

import tensorrt as trt

# 创建builder对象
builder = trt.Builder(logger)

# 创建network对象
network = builder.create_network()

# 从onnx文件中读取模型
with open('model.onnx', 'rb') as f:
    onnx_model = f.read()

# 使用builder对象将onnx模型转换为engine文件
engine = builder.build_cuda_engine(network)

# 将engine文件保存到磁盘
with open('model.engine', 'wb') as f:
    f.write(engine.serialize())

需要注意的是，这个示例代码中的logger对象需要您自己定义。另外，您需要安装TensorRT库并正确配置CUDA环境才能运行这个程序。