写一个py函数，复制path1路径下的指定文件，粘贴到path2路径下

可以使用Python的`shutil`模块来实现文件的复制和粘贴操作，具体代码如下：

import shutil

def copy_file(source_path, target_path, filename):
    """
    将指定文件从source_path路径下复制到target_path路径下
    :param source_path: 源文件所在路径
    :param target_path: 目标文件存储路径
    :param filename: 指定文件名
    """
    shutil.copy(f'{source_path}/{filename}', target_path)

其中，`shutil.copy`函数接受两个参数，第一个参数为源文件的路径和文件名，第二个参数是目标文件存储路径。使用该函数即可实现文件的复制和粘贴操作。

相关问题

怎么融合，不可能直接复制粘贴吧，最后要得到一个py文件直接调用这些库，调用这些模型，该怎么弄呢

融合多个模型并创建一个自定义的Python脚本通常涉及以下几个步骤：

1. **导入必要的库**:
使用`import`语句导入所需的库，如`yolov11`, `dmffnet`, 和 `densenet`（假设它们已经被适当地封装为Python模块）。

import yolov11
from dmffnet import DMFFNet
from densenet import DenseNet

2. **加载预训练模型**:
如果这些模型已经在内存中或硬盘上保存了，就分别加载它们：

yolo = yolov11.YOLOv11()
dmff = DMFFNet()
densenet = DenseNet()

3. **处理输入图像**:
创建一个函数来获取图像、执行检测、裁剪和分类：

def process_image(img_path):
    # 使用YOLOv11进行目标检测和裁剪
    cropped_img, bbox = yolo.detect_and_crop(img_path)
    
    # 检查是否需要DMFFNet处理
    if bbox is not None:
        is_target = dmff.predict(cropped_img)
        
        # 若是目标，使用DenseNet进行分类
        if is_target:
            class_pred = densenet.classify(cropped_img)
            return cropped_img, bbox, class_pred
        else:
            return None, None, None  # 返回空，因为不是目标
    else:
        return None, None, None  # 未检测到目标

# 调用这个函数
output = process_image('your_input_image.jpg')

4. **封装为可调用函数或类**:
如果你希望将此功能封装在一个类中以便于外部调用，你可以这样做：

class ModelFusion:
    def __init__(self):
        self.yolo = yolov11.YOLOv11()
        self.dmff = DMFFNet()
        self.densenet = DenseNet()

    def fuse_models(self, img_path):
        # 上述process_image函数的逻辑，返回结果
        pass  # 实现具体的返回逻辑

fusion = ModelFusion()
result = fusion.fuse_models('your_input_image.jpg')

现在你有了一个名为`fuse_models`的函数或类，可以直接调用它来融合这些模型。注意实际代码可能需要根据所使用的库和API调整细节。

写一个exe脚本自动删除指定文件夹一周前的文件

要将Python脚本打包为可执行文件（exe），可以使用第三方库PyInstaller。以下是一个示例脚本，使用PyInstaller将Python脚本打包成exe文件，用于自动删除指定文件夹中一周前的文件：

1. 首先，确保已经安装了PyInstaller。如果没有安装，可以使用以下命令来安装：

pip install pyinstaller

2. 创建一个Python脚本并将以下代码复制粘贴到文件中，例如 `delete_old_files.py`：

import os
import time

def delete_old_files(folder_path):
    # 获取当前时间戳
    current_time = time.time()
    # 计算一周前的时间戳
    one_week_ago = current_time - (7 * 24 * 60 * 60)

    # 遍历文件夹中的所有文件
    for root, dirs, files in os.walk(folder_path):
        for file in files:
            file_path = os.path.join(root, file)
            # 获取文件的最后修改时间
            modified_time = os.path.getmtime(file_path)
            # 如果文件修改时间早于一周前的时间戳，则删除文件
            if modified_time < one_week_ago:
                os.remove(file_path)
                print(f"已删除文件: {file_path}")

# 指定要删除文件的文件夹路径
folder_path = "/path/to/folder"
# 调用函数删除一周前的文件
delete_old_files(folder_path)

请将代码中的`/path/to/folder`替换为你要删除文件的文件