list_dirs = os.walk(path)

时间: 2024-05-29 19:12:13 浏览: 13
As an AI language model, I don't have access to the context of your code. However, based on the given line, it seems that the `os.walk()` function is being used to traverse through the directory tree rooted at the specified path (`path`). This function returns a generator that yields a 3-tuple for each directory in the tree. The 3-tuple contains the path to the directory, a list of the directories within that directory, and a list of the files within that directory. The `list_dirs` variable is assigned the generator object returned by the `os.walk()` function.
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import os from flask import Flask, render_template, request, redirect, sessions, jsonify from flask_socketio import SocketIO, emit # 导入socketio包 name_space = '/websocket' app = Flask(__name__) app.secret_key = 'secret!' socketio = SocketIO(app, cors_allowed_origins='*') client_query = [] max_restruct_count = 3 current_restruct_count = 0 queue = [] restr_msg = {} is_restructing = False @socketio.on('connect') def on_connect(): client_id = request.sid client_query.append(client_id) socketio.emit('abb', 'hi') print('有新连接id=%s接加入, 当前连接数%d' % (client_id, len(client_query))) global is_restructing, current_restruct_count if current_restruct_count == 0: socketio.emit('status', '0') else: socketio.emit('status', '1') @socketio.on('disconnect') def on_disconnect(): client_query.remove(request.sid) print('有连接id=%s接退出, 当前连接数%d' % (request.sid, len(client_query))) @socketio.on('abc') def on_message(abc): print(abc) def check(): global current_restruct_count if current_restruct_count == 0: socketio.emit('status', '0') else: socketio.emit('status', '1') @socketio.on('output') def start_restruct(dch): return 1 @app.route('/restruct', methods=['POST']) def restruct(): return jsonify({"code": 200, "msg": "processing"}) @app.route('/show_dirs', methods=['POST']) def show_dirs(): des_dir = 'moxingku' dirs_list = [] for root, dirs, files in os.walk(des_dir): for dir_name in dirs: if os.path.join(root, dir_name).count(os.sep) == 1: dirs_list.append(dir_name) return jsonify({"code": 200, "dirs_list": dirs_list}) if __name__ == '__main__': socketio.run(app, host='0.0.0.0', port=5000, debug=False)#allow_unsafe_werkzeug=True) 这段代码如何改可以将开发环境变成生产环境

要将开发环境变为生产环境,你需要进行以下更改: 1. 将 `debug` 参数设置为 `False`,这样可以禁用调试模式。 2. 将 `host` 参数设置为 `0.0.0.0`,以允许外部访问服务器。 3. 将 `port` 参数设置为适当的生产环境端口号,例如 80。 修改后的代码如下所示: ```python import os from flask import Flask, render_template, request, redirect, sessions, jsonify from flask_socketio import SocketIO, emit name_space = '/websocket' app = Flask(__name__) app.secret_key = 'secret!' socketio = SocketIO(app, cors_allowed_origins='*') client_query = [] max_restruct_count = 3 current_restruct_count = 0 queue = [] restr_msg = {} is_restructing = False @socketio.on('connect') def on_connect(): client_id = request.sid client_query.append(client_id) socketio.emit('abb', 'hi') print('有新连接id=%s接加入, 当前连接数%d' % (client_id, len(client_query))) global is_restructing, current_restruct_count if current_restruct_count == 0: socketio.emit('status', '0') else: socketio.emit('status', '1') @socketio.on('disconnect') def on_disconnect(): client_query.remove(request.sid) print('有连接id=%s接退出, 当前连接数%d' % (request.sid, len(client_query))) @socketio.on('abc') def on_message(abc): print(abc) def check(): global current_restruct_count if current_restruct_count == 0: socketio.emit('status', '0') else: socketio.emit('status', '1') @socketio.on('output') def start_restruct(dch): return 1 @app.route('/restruct', methods=['POST']) def restruct(): return jsonify({"code": 200, "msg": "processing"}) @app.route('/show_dirs', methods=['POST']) def show_dirs(): des_dir = 'moxingku' dirs_list = [] for root, dirs, files in os.walk(des_dir): for dir_name in dirs: if os.path.join(root, dir_name).count(os.sep) == 1: dirs_list.append(dir_name) return jsonify({"code": 200, "dirs_list": dirs_list}) if __name__ == '__main__': socketio.run(app, host='0.0.0.0', port=80, debug=False) ``` 请确保在生产环境中安装了相应的依赖,并使用适当的方式启动 Flask 应用程序。

import os import datetime import time # 原文件夹路径和目标文件夹路径 src_path = r"Z:\看板v2" dst_path = r"D:\測試log" while True: # 获取今天日期,并格式化成指定的形式 today = datetime.date.today() formatted_today = today.strftime("%Y%m%d") # 构造目标文件的完整路径 dst_file = os.path.join(dst_path, f"當天測試log.txt") # 记录程序开始运行时间 start_time = time.time() # 遍历原文件夹,查找当天日期的 TXT 文件 txt_files = [] for root, dirs, files in os.walk(src_path): for file in files: if file.endswith(".txt") and file.startswith(formatted_today): txt_files.append(os.path.join(root, file)) # 如果找到符合条件的 TXT 文件,则将它们合并到目标文件中 if len(txt_files) > 0: with open(dst_file, "w", encoding="utf-8") as f: for src_file in txt_files: # 读取 TXT 文件的内容,并写入目标文件中 with open(src_file, "r", encoding="utf-8") as txt_file: content = txt_file.read() f.write(content) print(f"{len(txt_files)} 个符合条件的 TXT 文件已成功合并到目标文件 當天測試log.txt 中!") else: print("未找到符合条件的 TXT 文件!") # 计算程序运行时间 end_time = time.time() run_time = end_time - start_time now = datetime.datetime.now() # 输出程序运行时间 print(f"程序运行时间:{run_time:.2f} 秒 {now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}") # 暂停15秒钟 time.sleep(15)

好的,以下是修改后的代码,已实现删除第一列和第三列重复数据的功能: ``` python import os import datetime import time # 原文件夹路径和目标文件夹路径 src_path = r"Z:\看板v2" dst_path = r"D:\測試log" while True: # 获取今天日期,并格式化成指定的形式 today = datetime.date.today() formatted_today = today.strftime("%Y%m%d") # 构造目标文件的完整路径 dst_file = os.path.join(dst_path, f"當天測試log.txt") # 记录程序开始运行时间 start_time = time.time() # 遍历原文件夹,查找当天日期的 TXT 文件 txt_files = [] for root, dirs, files in os.walk(src_path): for file in files: if file.endswith(".txt") and file.startswith(formatted_today): txt_files.append(os.path.join(root, file)) # 如果找到符合条件的 TXT 文件,则将它们合并到目标文件中 if len(txt_files) > 0: with open(dst_file, "w", encoding="utf-8") as f: for src_file in txt_files: # 读取 TXT 文件的内容,并处理后写入目标文件中 with open(src_file, "r", encoding="utf-8") as txt_file: # 读取所有行,并转换为列表形式 lines = txt_file.readlines() # 删除第一列 del lines[0] # 获取第三列数据 col3_data = [] for line in lines: data = line.split("\t")[2] col3_data.append(data) # 删除第三列重复数据 col3_data = list(set(col3_data)) # 将剩下的行写入目标文件中 f.write(lines[0]) for i in range(1, len(lines)): if lines[i].split("\t")[2] in col3_data: f.write(lines[i]) print(f"{len(txt_files)} 个符合条件的 TXT 文件已成功合并到目标文件 當天測試log.txt 中!") else: print("未找到符合条件的 TXT 文件!") # 计算程序运行时间 end_time = time.time() run_time = end_time - start_time now = datetime.datetime.now() # 输出程序运行时间 print(f"程序运行时间:{run_time:.2f} 秒 {now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}") # 暂停15秒钟 time.sleep(15) ``` 修改后,程序会读取所有行并转换为列表形式,然后删除第一列,获取第三列数据,并将第三列数据存储到列表中。接着,程序会删除第三列重复数据并将剩下的行写入目标文件中。

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这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if __name__ == '__main__': main()”,改为对指定文件夹下的左右文件进行预测,并绘制混淆矩阵

class CardPredictor: def __del__(self): self.save_traindata() def train_svm(self): # 识别英文字母和数字 self.model = SVM(C=1, gamma=0.5) # 识别中文 self.modelchinese = SVM(C=1, gamma=0.5) if os.path.exists("svm.dat"): self.model.load("svm.dat") else: chars_train = [] chars_label = [] for root, dirs, files in os.walk("train\\chars2"): if len(os.path.basename(root)) > 1: continue root_int = ord(os.path.basename(root)) for filename in files: filepath = os.path.join(root, filename) digit_img = cv2.imread(filepath) digit_img = cv2.cvtColor(digit_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) chars_train.append(digit_img) chars_label.append(root_int) chars_train = list(map(deskew, chars_train)) chars_train = preprocess_hog(chars_train) chars_label = np.array(chars_label) self.model.train(chars_train, chars_label) if os.path.exists("svmchinese.dat"): self.modelchinese.load("svmchinese.dat") else: chars_train = [] chars_label = [] for root, dirs, files in os.walk("train\\charsChinese"): if not os.path.basename(root).startswith("zh_"): continue pinyin = os.path.basename(root) index = provinces.index(pinyin) + PROVINCE_START + 1 # 1是拼音对应的汉字 for filename in files: filepath = os.path.join(root, filename) digit_img = cv2.imread(filepath) digit_img = cv2.cvtColor(digit_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) chars_train.append(digit_img) chars_label.append(index) chars_train = list(map(deskew, chars_train)) chars_train = preprocess_hog(chars_train) chars_label = np.array(chars_label) self.modelchinese.train(chars_train, chars_label)

import os import tkinter as tk from tkinter import ttk import pymssql import smtplib from email.mime.multipart import MIMEMultipart from email.header import Header from email.mime.text import MIMEText host = '..*.**' user = 'sa' password = '123456789' database = 'deste' class MSSQL: """""" def init(self): self.db_config = {"host": host, "user": user, "password": password, "database": database} def __get_connect(self, charset='utf8'): try: # 实例化连接对象 self.conn = pymssql.connect(**self.db_config, charset=charset) cur = self.conn.cursor() except pymssql.DatabaseError: print('连接失败') cur = '' else: print('连接成功') return cur def exec_query(self, str_sql): cur = self.__get_connect(charset='GBK') cur.execute(str_sql) results_list = cur.fetchall() cur.close() self.conn.close() return results_list def exec_non_query(self, str_sql): cur = self.__get_connect() cur.execute(str_sql) self.conn.commit() cur.close() self.conn.close() def zhaowenjian(list_result): ''' 需要查找的关键字列表 和对应的path ''' print(list_result) result1 = [item[3] + item[2] for item in list_result if item[0] == 6] result2 = [item[3] + item[2] for item in list_result if item[0] == 2] path1 = 'E:/出货报告/5604' path2 = 'E:/出货报告1/5604' keywords1 = result1 keywords2 = result2 ''' 找到文件路径 ''' file_dict = {} for pn in keywords1: file_dict[pn] = [] for pn in keywords2: file_dict[pn] = [] for root, dirs, files in os.walk(path1): for file in files: for keyword in keywords1: if keyword in file: file_dict[keyword].append(os.path.join(root, file)) for root, dirs, files in os.walk(path2): for file in files: for keyword in keywords2: if keyword in file: file_dict[keyword].append(os.path.join(root, file)) print(file_dict) for key,value in file_dict.items(): print(key,value,len(value)) return file_dict def show_file_dict(): file_dict = zhaowenjian(list_result) if name == 'main': Sql = """SELECT [WHSE_PTR] , [SALES_ORDER] , [CP_REV] , [CUSTOMER_PART_NUMBER] , [INTIME] , [stat] FROM[fineReport].[dbo].[lCSRM5604] where stat = 1""" list = MSSQL().exec_query(Sql) list_result = list zhaowenjian(list_result) show_file_dict() 在Django中调用这个py文件的代码

请将下面的halcon代码转写为python代码:<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <hdevelop file_version="1.2" halcon_version="20.11.0.0"> <interface/> <body> <c as_id="image_acquisition" as_name="Image Acquisition 01" as_grp="[1,1]" as_ord="1">* Image Acquisition 01: Code generated by Image Acquisition 01</c> <l as_id="image_acquisition" as_name="Image Acquisition 01" as_grp="[1,2]" as_ord="1">list_files ('G:/Grasp-Dataset/brick-text', ['files','follow_links'], ImageFiles)</l> <l as_id="image_acquisition" as_name="Image Acquisition 01" as_grp="[1,3]" as_ord="1">tuple_regexp_select (ImageFiles, ['\\.(tif|tiff|gif|bmp|jpg|jpeg|jp2|png|pcx|pgm|ppm|pbm|xwd|ima|hobj)$','ignore_case'], ImageFiles)</l> <l as_id="image_acquisition" as_name="Image Acquisition 01" as_grp="[2,2]" as_ord="1">for Index := 0 to |ImageFiles| - 1 by 1</l> <l as_id="image_acquisition" as_name="Image Acquisition 01" as_grp="[2,3]" as_ord="1"> read_image (Image, ImageFiles[Index])</l> <c as_id="image_acquisition" as_name="Image Acquisition 01" as_grp="[2,4]" as_ord="1"> * Image Acquisition 01: Do something</c> <l> ImgPath:=ImageFiles[Index]</l> <c> * 分割文件名</c> <l> parse_filename(ImageFiles[Index], BaseName, Extension, Directory)</l> <l> minvalue:=20</l> <l> maxvalue:=60</l> <l> Amp:=minvalue+rand(1)*(maxvalue-minvalue)</l> <l> add_noise_white (Image, ImageNoise, Amp)</l> <l> write_image (ImageNoise, 'jpeg', 0, Directory+BaseName+'noise')</l> <c> </c> <l as_id="image_acquisition" as_name="Image Acquisition 01" as_grp="[3,1]" as_ord="1">endfor</l> </body> <docu id="main"> </docu> </hdevelop>

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