for file in word_files: pdf_file = os.path.join(output_folder, os.path.basename(file).replace(".docx", ".pdf").replace(".doc", ".pdf")) convert(file, pdf_file)

这段代码是将一个文件夹中的所有 Word 文档转换成 PDF 格式，并将转换后的 PDF 文件保存到指定的文件夹中。具体来说，它首先使用 os.path.basename() 函数获取每个 Word 文档的文件名（不包含路径），并使用 .replace() 函数将文件扩展名从 .docx 或 .doc 替换为 .pdf，得到转换后的 PDF 文件名。然后它调用 convert() 函数，将当前 Word 文件转换为 PDF 格式，并将结果保存到指定的 PDF 文件路径。最终，所有 Word 文档都将被转换为 PDF 并保存到指定的文件夹中。

相关问题

import os import cv2 # 定义原始和更改大小后的文件夹路径 original_folder_path = 'E:\shujuji\Intel Image Classification\seg_train\seg_train/buildings' resized_folder_path = 'E:\shujuji\Intel Image Classification\seg_train\change/buildings' # 如果更改大小后的文件夹不存在，则创建它 if not os.path.exists(resized_folder_path): os.makedirs(resized_folder_path) # 循环遍历原始文件夹中的所有图像文件 for filename in os.listdir(original_folder_path): if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png') or filename.endswith('.jpeg'): # 读取原始图像 img = cv2.imread(os.path.join(original_folder_path, filename)) # 将图像大小更改为（224，224，3） img_resized = cv2.resize(img, (224, 224)) # 保存更改大小后的图像到新文件夹中，使用原始文件名 cv2.imwrite(os.path.join(resized_folder_path, filename), img_resized)，对这段代码进行更改，使之满足要求

以下是修改后的代码，满足获取文件夹下所有文件夹的所有图片，更改图片的尺寸后生成文件夹，按照原始文件夹进行排布，文件名使用原始文件名的要求：

import os
import cv2

# 定义函数，用于调整图片尺寸
def resize_image(image_path, output_path, new_size):
    img = cv2.imread(image_path)
    img_resized = cv2.resize(img, new_size)
    cv2.imwrite(output_path, img_resized)

# 定义函数，用于获取指定文件夹下所有图片
def get_all_images(folder_path):
    images = []
    for root, dirs, files in os.walk(folder_path):
        for file in files:
            if file.endswith('.jpg') or file.endswith('.png') or file.endswith('.jpeg'):
                images.append(os.path.join(root, file))
    return images

# 定义函数，用于生成新文件夹并存储调整后的图片
def generate_resized_images(source_folder, target_folder, new_size):
    # 获取所有图片
    images = get_all_images(source_folder)
    # 按照原始文件夹进行排布
    for image_path in images:
        relative_path = os.path.relpath(image_path, source_folder)
        output_folder = os.path.join(target_folder, os.path.dirname(relative_path))
        os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)
        output_path = os.path.join(output_folder, os.path.basename(image_path))
        # 调整图片尺寸并存储
        resize_image(image_path, output_path, new_size)

# 定义原始和更改大小后的文件夹路径
original_folder_path = r'E:\shujuji\Intel Image Classification\seg_train\seg_train\buildings'
resized_folder_path = r'E:\shujuji\Intel Image Classification\seg_train\change\buildings'

# 如果更改大小后的文件夹不存在，则创建它
if not os.path.exists(resized_folder_path):
    os.makedirs(resized_folder_path)

# 调用函数，生成新文件夹并存储调整后的图片
new_size = (224, 224) # 调整后的图片尺寸为 224x224
generate_resized_images(original_folder_path, resized_folder_path, new_size)

在使用时，需要将代码中的 `original_folder_path` 替换为要处理的原始文件夹的路径，`resized_folder_path` 替换为生成的新文件夹的路径，`new_size` 替换为要调整的图片尺寸。代码会自动获取原始文件夹下所有图片，并按照原始文件夹进行排布，生成新文件夹并存储调整后的图片。新文件夹的文件名使用原始文件名。

your_file.xlsx 将上述文件修改为一个文件夹

如果你想针对一个文件夹中的所有Excel文件执行同样的操作，可以稍微调整一下脚本，使其能够遍历目录。这里我们假设文件夹名为`files_folder`，并且文件夹里都是`.xlsx`格式的文件。我们可以使用`glob`模块来查找所有的Excel文件。

import os
import glob
import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows

def process_files_in_folder(folder_path):
    for file_name in glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.xlsx')):
        df = pd.read_excel(file_name)
        
        # ... (剩下的代码与之前处理单个文件相同)

        # 保存结果到同一个输出文件夹
        output_folder = os.path.join(folder_path, "output")
        if not os.path.exists(output_folder):
            os.makedirs(output_folder)

        output_file = os.path.join(output_folder, os.path.basename(file_name)[:-5] + "_processed.xlsx")  # 去掉.xlsx后缀
        writer = pd.ExcelWriter(output_file)
        for sheet_name, worksheet in new_sheets.items():
            df_processed.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)
        writer.save()

process_files_in_folder('files_folder')

这个脚本会读取指定文件夹内的所有`.xlsx`文件，对每个文件执行相同的汇总操作，然后将处理后的结果分别保存到同名但添加了"_processed"的单独文件中，在原文件所在文件夹的子目录`output`下。