files = glob.glob

时间: 2023-12-02 11:33:43 浏览: 175
files = glob.glob 是一个用于获取匹配某个模式的文件路径的函数。它可以接受一个模式作为参数，并返回匹配该模式的文件路径列表。在引用中的例子中，使用了不同的模式来获取文件路径列表。例如，在引用中，使用了路径模式 "images/merge/*." ，其中 * 是通配符，表示匹配任意字符，. 是文件扩展名。这个模式将返回以 "images/merge/" 开头且以指定文件扩展名结尾的文件路径列表。 在引用中，也展示了使用不同的模式来获取文件路径列表的例子。例如，使用 "*" 模式可以返回当前路径下的所有文件路径列表，而使用 "*.py" 模式可以返回当前路径下以 ".py" 结尾的文件路径列表。
相关问题

files = glob.glob('./crop/*.jpg')

files = glob.glob('./crop/*.jpg')是一个Python代码片段，用于获取指定目录下所有以.jpg为后缀的文件路径。 具体解释如下： - `glob`是Python中的一个模块，用于匹配文件路径名。 - `glob.glob('./crop/*.jpg')`表示在当前目录下的crop文件夹中查找所有以.jpg为后缀的文件。 - 返回的结果是一个列表，包含了所有匹配到的文件路径。

cdf_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.cdf'))是什么意思

`glob.glob()` 是 Python 中的一个文件名匹配函数，用于获取符合指定模式的文件路径列表。在这里，`os.path.join(folder_path, '*.cdf')` 构建了一个路径模式，其中 `folder_path` 是待匹配文件所在的目录路径，`'*.cdf'` 表示匹配所有以 `.cdf` 为后缀的文件。最终，`glob.glob()` 函数返回所有符合要求的文件路径列表。 因此，`cdf_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.cdf'))` 这段代码的含义是：获取 `folder_path` 目录中所有后缀为 `.cdf` 的文件路径，并将这些文件路径存储在 `cdf_files` 变量中，`cdf_files` 是一个列表。
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files = glob.glob('**/*.py', recursive=True) for file in files: print(file) #### 八、总结 glob模块虽然简单，但在文件路径模式匹配方面却非常实用。通过掌握其基本用法和注意事项，开发者能够在日常...
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globs-to-files:将多个 glob 扩展为绝对文件路径

全局到文件 将多个 glob 扩展为绝对文件路径安装 $ npm install --save globs-to-files用法 var deglob = require ( 'globs-to-files' )deglob ( [ 'test/**/*.js' , 'src/*.js' ] , null , function ( err , files ...

import os import glob # 指定文件夹路径 folder_path =r"d:\user\01429213\desktop\数据原表\数据底表" # 使用glob模块获取文件夹中所有xlsx文件的路径 files = glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.xlsx")) # 遍历每个文件并逐一读取 for file_path in files: with open(file_path, "r",) as f: content = f.read() # 处理文件内容 print(content)帮我解决一下上面的问题

files = glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.xlsx")) # 遍历每个文件并逐一读取 for file_path in files: # 加载Excel文件 workbook = load_workbook(filename=file_path) # 获取工作表 sheet = ...

import glob import win32com.client as win32 from openpyxl import load_workbook # 获取所有的 Excel 文件路径 excel_files = glob.glob('D:/test/*.xlsx') # 创建一个新的 Excel 应用程序对象 excel_app = win32.gencache.EnsureDispatch('Excel.Application') # 打开每个 Excel 文件并进行打印 for file in excel_files: # 加载 Excel 文件 wb = load_workbook(file) # 选择要打印的工作表 sheet = wb.active # 设置打印格式（例如，设置边距、纸张尺寸等） sheet.page_setup.LeftMargin = 0.5 sheet.page_setup.RightMargin = 0.5 sheet.page_setup.TopMargin = 3 sheet.page_setup.BottomMargin = 3 sheet.page_setup.fitToWidth= 1 # 打印 Excel 文件 wb.save() excel_app.Workbooks.Open(file) excel_app.ActiveSheet.PrintOut() # 关闭 Excel 应用程序 excel_app.Quit()

excel_files = glob.glob('D:/test/*.xlsx') # 创建一个新的 Excel 应用程序对象 excel_app = win32.gencache.EnsureDispatch('Excel.Application') # 打开每个 Excel 文件并进行打印 for file in excel_files: #...

解释这段代码root = os.path.dirname(__file__) newest_file = root.split('polls')[0] + 'runs\\detect\\*\\*.jpg' list_of_files = glob.glob(newest_file) latest_file = max(list_of_files, key=os.path.getctime) new_save_path = root + "/static/img/predict.jpg" shutil.copyfile(latest_file, new_save_path)

接着，使用 glob.glob() 方法获取这个文件路径匹配的所有文件的列表。使用 max() 函数和 os.path.getctime() 方法，从这个文件列表中找到最新创建的文件。 最后，将这个文件复制到目标路径下的 'predict.jpg'...

import os import glob import netCDF4 as nc # 获取当前路径 current_path = os.getcwd() # 拼接文件夹路径 folder_path = os.path.join(current_path, '2001') # 获取文件夹中所有的CDF文件路径 cdf_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.cdf')) # 逐一读取CDF文件 for file in cdf_files: with open(file, 'rb') as f: # 在这里可以对每个CDF文件进行处理 # 例如打印文件名 print('Processing file:', os.path.basename(file)) # 或者读取文件内容 content = f.read()帮我改成使用netCDF4库读取

cdf_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.cdf')) # 逐一读取CDF文件 for file in cdf_files: # 打开文件 dataset = nc.Dataset(file) # 在这里可以对每个CDF文件进行处理 # 例如打印文件名 ...

import jsonimport glob# 搜寻所有JSON文件json_files = glob.glob("*.json")# 创建一个空JSON对象all_data = []# 读取每个JSON文件并将其添加到all_data中for file in json_files: with open(file, "r") as f: data = json.load(f) all_data.append(data)# 写入所有数据到一个JSON文件中with open("all_data.json", "w") as f: json.dump(all_data, f)为什么读到一半不读了

for file in json_files: try: with open(file, "r") as f: data = json.load(f) all_data.append(data) except Exception as e: print(f"Error reading file {file}: {e}") 这样可以让代码在读取某个...

def __init__(self, indir=None): """ Initialize the instance. @indir (string) The directry path containing CT iamages. """ self.stack = None self.mask = None self.shape = None self.outdir = None self.peak_air = None self.peak_soil = None self.diff = None if indir is not None: self.loadStack(indir) else: self.indir = None def loadStack(self, indir): """ Load the CT images. @indir (string) The directry path containing the CT iamages. """ self.indir = indir files = glob.glob(os.path.join(self.indir, '*.*')) files = [f for f in files if f.endswith('.cb')] #// '.cb' is the extension of the CT iamges generated with Shimazdu X-ray CT system if len(files) == 0: raise Exception('Stack loading failed.') files.sort() print('Stack loading: {}'.format(self.indir)) self.stack = [io.imread(f) for f in tqdm.tqdm(files)] self.stack = np.asarray(self.stack, dtype=np.uint16) #// '.cb' files is the 16-bit grayscale images self.shape = self.stack.shape return def checkStack(self): """ Check whether the CT images was loaded. """ if self.stack is None: raise Exception('The CT images not loaded.') def checkMask(self): """ Check whether the CT mask was computed. """ if self.mask is None: raise Exception('The mask not computed.') def saveStack(self, outdir): """ Save the processed images. @outdir (string) The directry path where self.stack will be saved. """ self.checkStack() self.outdir = outdir if not os.path.isdir(self.outdir): os.makedirs(self.outdir) print('Stack saving: {}'.format(self.outdir)) for i, img in enumerate(tqdm.tqdm(self.stack)): img = exposure.rescale_intensity(img, in_range=(0,255), out_range=(0,255)).astype(np.uint8) out = os.path.join(self.outdir, 'img%s.png' % str(i).zfill(4)) io.imsave(out, img) return对于每一行代码，请详细解释一下

该代码是一个Python类的初始化函数及其中一个方法。当创建该类的实例时（使用类名加括号），该初始化函数将被调用，并在...loadStack方法同样需要传入一个indir参数，并使用glob模块获取路径下所有后缀为.cb的文件。

# 获取当前路径 current_path = os.getcwd() # 拼接文件夹路径 folder_path = os.path.join(current_path, '2001') # 获取文件夹中所有的CDF文件路径 cdf_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.cdf')) # 逐一读取CDF文件 for file in cdf_files: with open(file, 'rb') as f: # 在这里可以对每个CDF文件进行处理 # 例如打印文件名 print('Processing file:', os.path.basename(file)) # 或者读取文件内容 content = f.read() 把这段代码改成用netCDF4库读取cdf文件

cdf_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.cdf')) # 逐一读取CDF文件 for file in cdf_files: with netCDF4.Dataset(file, 'r') as cdf_file: # 在这里可以对每个CDF文件进行处理 # 例如打印文件名 ...

def load_pre_trained_checkpoint(): param_dict = None if cfg['pre_trained']: if os.path.isdir(cfg['ckpt_path']): ckpt_save_dir = cfg['ckpt_path'] ckpt_pattern = os.path.join(ckpt_save_dir, "*.ckpt") ckpt_files = glob.glob(ckpt_pattern) if not ckpt_files: logger.warning(f"There is no ckpt file in {ckpt_save_dir}, " f"pre_trained is unsupported.") else: ckpt_files.sort(key=os.path.getmtime, reverse=True) time_stamp = datetime.datetime.now() print(f"time stamp {time_stamp.strftime('%Y.%m.%d-%H:%M:%S')}" f" pre trained ckpt model {ckpt_files[0]} loading", flush=True) param_dict = ms.load_checkpoint(ckpt_files[0]) elif os.path.isfile(cfg['ckpt_path']): param_dict = ms.load_checkpoint(cfg['ckpt_path']) print('Successfully loaded!') else: print(f"Invalid pre_trained {cfg['ckpt_path']} parameter.") return param_dict

这是一个加载预训练模型的函数。它首先检查配置文件中的预训练参数（pre_trained）是否为True，并且检查ckpt_path参数指定的路径是否存在。 如果ckpt_path是一个目录，则函数会在该目录中查找最新的.ckpt文件，并...

import glob from aip import AipOcr # 导入AipOcr模块，用于做文字识别 # APP_ID、API_KEY、SECRET_KEY 可自己申请 APP_ID = '34494980' API_KEY = 'CYFBAaCC22kHM7GzRCbAvEKz' SECRET_KEY = 'skGxDrYxFNr7Amb5lwX2SQAVpt1m1gjb' client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) path = "pic\ " # 路径 files = glob.glob(path + "*.png") # 路径下所有PNG图片 txt_file = open('abc.txt', 'a') for file in files: pic = open(file, 'rb') # 以二进制（rb）打开 img = pic.read() # 读取 message = client.basicGeneral(img) # 调用百度AI识别图片中的文字 for words in message['words_result']: word = words['words'] # 提取文字 print(word) txt_file.write(word) # 将文字写入文本文件 txt_file.close() # 关闭文本文件

files = glob(path + "*.png") txt_file = open('abc.txt', 'a') for file in files: with open(file, 'rb') as pic: img = pic.read() message = client.basicGeneral(img) for words in message['words_...

import open3d as o3d import numpy as np import os import glob global picked_points picked_points = [] def pick_points(vis): global picked_points point_id = vis.get_picked_points()[0] point = np.asarray(vis.get_render_option().pointcloud.vertices)[point_id] picked_points.append(point) print("Point picked:", point) def main(): # 加载点云数据 folder_path = "D:/Data/ROS/bin" bin_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.bin")) bin_num = 0 data = None for bin_file in bin_files: bin_num += 1 if data is None: data = np.fromfile(bin_file, dtype=np.float32)[62:].reshape([-1, 7]) else: data = data + np.fromfile(bin_file, dtype=np.float32)[62:].reshape([-1, 7]) data = data / bin_num position = data[:, :3] pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(position) # 设置点云颜色为随机颜色 pcd.paint_uniform_color(np.random.rand(3)) # 创建点云查找树 pcd_tree = o3d.geometry.KDTreeFlann(pcd) # 创建可视化窗口并添加点云数据 vis = o3d.visualization.VisualizerWithVertexSelection() vis.create_window() vis.add_geometry(pcd) # 设置鼠标事件回调函数 vis.register_selection_changed_callback(pick_points) # 显示可视化窗口 vis.run() vis.destroy_window() if __name__ == "__main__": main() 帮我检视一下这段代码，报错为TypeError: pick_points() missing 1 required positional argument: 'vis'

这段代码中，函数 pick_points() 需要一个名为 vis 的参数，但该参数在函数被调用时未被传递。在 register_selection_changed_callback() 函数中，应该将 pick_points 函数作为参数传递给 selection_...

麻烦你记住以下程序# 定义重点国家/地区 locs = ["China", "United States", "European Union", "Russia", "Japan", "United Kingdom", "Singapore"] # 设置要查找的文件夹路径 folder_path = 'C:/dbcovid/result/new_cases/' # 重点国家新增病例数量 all_data = [] #数据导入 for loc in locs: # 查找文件夹中所有的 .json 文件 json_files = glob.glob(folder_path +loc+ '/*.json') # 如果找到了至少一个 .json 文件 if json_files: # 选择第一个文件进行读取 json_file = json_files[0] tmp = pd.read_json(json_file, lines=True).values.squeeze() # turn to NumPy type # 在这里对读取到的数据进行处理 else: # 如果没有找到 .json 文件 print('No .json file found in the folder.') path = "C:/dbcovid/result/new_cases/China/part-00000-52417ca0-fbcb-4866-b14f-90e3f9fc939e-c000.json" all_data.append(tmp) all_data = np.array( [ list(i) + [float("nan")] * (max([len(j) for j in all_data]) - len(i)) for i in all_data ] ) #数据空值处理 for tmp in all_data: if np.isnan(tmp[0]): tmp[0] = 0 for i in range(len(tmp) - 1): if np.isnan(tmp[i + 1]): tmp[i + 1] = tmp[i] #数据平滑 for i in range(len(all_data)): all_data[i] = gaussian_filter1d(all_data[i], sigma=2.5) #保存为dataframe df = pd.DataFrame(all_data).transpose() df.columns = locs #绘图 plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.xlabel('Days') plt.ylabel('Number of new cases') sns.lineplot(data=df, dashes=False) plt.show()

json_files = glob.glob(folder_path +loc+ '/*.json') # 如果找到了至少一个 .json 文件 if json_files: # 选择第一个文件进行读取 json_file = json_files[0] tmp = pd.read_json(json_file, lines=True)....

files_source = glob.glob(os.path.join('data', opt.test_data, '*.jpg'))

这段代码是在Python中使用glob模块寻找特定文件夹中所有以.jpg结尾的文件。具体来说，它使用os模块中的join函数将'data'文件夹、opt.test_data变量中指定的特定子文件夹以及*.jpg通配符组合起来，得到一个用于寻找...

dlls = glob.glob(os.path.join('D:\Program Files (x86)\anaconda\envs\torch\Lib\site-packages\torch\lib\', '*.dll'))报错SyntaxError: invalid syntax

这个错误可能是因为路径中包含反斜杠字符\，...dlls = glob.glob(os.path.join('D:\\Program Files (x86)\\anaconda\\envs\\torch\\Lib\\site-packages\\torch\\lib\\', '*.dll')) 这样应该可以解决这个错误。

f += glob.iglob(p + os.sep + '*.*')

It appears to be attempting to use the glob module to iterate through all files with a specific extension in a directory using the os.sep separator. However, the path argument (p) is missing and ...

分析代码path = '../input/' df_1 = pd.read_csv(path+'set_a.csv') df_1.head() data_dir = '../input/set_a' audio_files = glob(data_dir+'/*.wav') len(audio_files) audio, sfreq = lr.load(audio_files[0]) time = np.arange(0,len(audio))/sfreq fig, ax = plt.subplots() ax.plot(time,audio) audio, sfreq = lr.load(audio_files[1]) time = np.arange(0, len(audio))/sfreq plt.plot(time,audio) for file in range(0, len(audio_files),1): audio, sfreq = lr.load(audio_files[file]) fig,ax = plt.subplots() time = np.arange(0,len(audio))/sfreq ax.plot(time,audio) plt.show()

- 第四行使用 glob() 方法获取指定目录下所有以 .wav 结尾的文件，并将它们存储在 audio_files 变量中。 - 第五行使用 librosa 库的 load() 方法加载 audio_files 变量中的第一个音频文件，并返回音频数据和采样频率...

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SQLite在非易失性内存环境下如何进行事务处理和缓冲区管理的优化？

SQLite作为一种轻量级数据库系统，在面对非易失性内存（NVM）技术时，需要对传统的事务处理和缓冲区管理进行优化以充分利用NVM的优势。传统的SQLite设计在事务处理上存在较高的I/O开销，同时缓冲区管理方面存在空间浪费和并发性问题。随着NVM技术的发展，如Intel Optane DIMM，数据库架构需要相应的革新来适应新的存储特性。在这样的背景下，提出了SQLite-CC这一新型的缓冲区管理方案。 参考资源链接：[非易失性内存下的SQLite缓冲区管理：SQLite-CC](https://wenku.csdn.net/doc/1bbz2dtkc8?spm=1055.2569.300