var paths = StandaloneFileBrowser.OpenFilePanel("选择文件", "", "pdf", false);

时间: 2024-04-14 07:23:38 浏览: 19
`var paths = StandaloneFileBrowser.OpenFilePanel("选择文件", "", "pdf", false);` 是一段代码,用于在Unity中打开文件选择对话框,并返回选择的文件路径。具体解释如下: - `var paths`:定义一个变量 `paths`,用于存储选择的文件路径。 - `StandaloneFileBrowser.OpenFilePanel`:是Unity中的一个方法,用于打开文件选择对话框。 - `"选择文件"`:是对话框的标题,显示在对话框的顶部。 - `""`:是初始文件夹的路径,为空表示从默认位置开始选择文件。 - `"pdf"`:是文件过滤器,只显示扩展名为 `.pdf` 的文件。 - `false`:表示只能选择单个文件,如果改为 `true` 则可以选择多个文件。 请注意,以上代码片段是在Unity环境中使用的,如果你想在其他环境中使用文件选择对话框,可能需要使用不同的方法或库。
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paths = sys.argv[1:]

根据提供的引用内容,`sys.argv`是一个包含命令行参数的列表,其中第一个元素是脚本的名称,后面的元素是传递给脚本的参数。因此,`paths = sys.argv[1:]`将命令行中传递给脚本的所有参数存储在`paths`列表中,除了脚本名称。 以下是一个简单的例子,演示如何使用`sys.argv`和`os.path`模块来获取命令行中传递的文件路径,并判断该路径是否存在: ```python import sys import os.path # 获取命令行中传递的文件路径 paths = sys.argv[1:] # 遍历所有路径 for path in paths: # 判断路径是否存在 if os.path.exists(path): # 如果存在,打印路径和文件名 print("Path:", os.path.dirname(os.path.realpath(path))) print("File name:", os.path.basename(path)) else: # 如果不存在,打印错误信息 print("Error: Path does not exist!") ```

翻译为java代码 public FileContentResult ShowImg(int id) { var accessory = ProviderManager.GetProvider<AccessoryProviderBase>().FirstOrDefault<Accessory>(t => t.Id == id); var attachment = ProviderManager.GetProvider<AttachmentProviderBase>().FirstOrDefault<Attachment>(t => t.Id == accessory.AttachmentId); var path = Path.Combine(AttachmentProviderBase.FilePath, attachment.RelativePath); byte[] bytes = System.IO.File.ReadAllBytes(path); if (bytes != null) { return File(bytes, MediaTypeNames.Image.Jpeg); } return null; }

以下是 Java 代码的翻译,实现的功能与 C# 代码相同: ``` import org.springframework.http.MediaType; import org.springframework.stereotype.Controller; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable; import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody; import org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.StreamingResponseBody; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.nio.file.Files; import java.nio.file.Path; import java.nio.file.Paths; @Controller public class ImageController { @GetMapping("/image/{id}") @ResponseBody public StreamingResponseBody showImage(@PathVariable("id") int id) throws IOException { Accessory accessory = ProviderManager.getProvider(AccessoryProviderBase.class).findFirst(Accessory.class, t -> t.getId() == id); Attachment attachment = ProviderManager.getProvider(AttachmentProviderBase.class).findFirst(Attachment.class, t -> t.getId() == accessory.getAttachmentId()); Path imagePath = Paths.get(AttachmentProviderBase.getFilePath(), attachment.getRelativePath()); byte[] imageBytes = Files.readAllBytes(imagePath); return outputStream -> { outputStream.write(imageBytes); outputStream.flush(); }; } } ``` 需要注意的是,Java 代码中使用了 Spring MVC 框架和 Java 8 的 NIO API 实现了图片的读取和返回。同时,Java 代码中使用了 lambda 表达式作为查询条件,这是 Java 8 中新增的语法特性。

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忽略该脚本警告 import pandas as pd import glob def com(): file_paths = glob.glob('E:/py卓望/数据分析/top150_20230321/*.txt') data = pd.DataFrame() for i in file_paths: df = pd.read_csv(i, sep=',', header=None, skiprows=[0]) data = pd.concat([data, df]) data.drop(df.columns[0], axis=1, inplace=True) df.sort_values(by=1, ascending=False, inplace=True) data.iloc[:, 0] = data.iloc[:, 0].str.lower() data.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/all_file.txt', sep=',', index=False,header=False) all = pd.read_csv('E:/py卓望/数据分析/all/all_file.txt', header=None, delimiter=',') all[0] = all[0].str.split('.') all[0] = all[0].apply( lambda x: '.'.join(x[-3:]) if '.'.join(x[-2:]) in ['gov.cn', 'com.cn', 'org.cn', 'net.cn'] else '.'.join(x[-2:])) new_col = all[0] result = pd.concat([new_col,all.iloc[:,1:]],axis=1) result.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/二级域名.txt', sep=',',index=False,header=False) summation = pd.read_csv('E:/py卓望/数据分析/all/二级域名.txt', header=None, delimiter=',') grouped = summation.groupby(0)[1].sum().reset_index() grouped = grouped.sort_values(by=1, ascending=False).reset_index(drop=True) grouped[1] = grouped[1].fillna(summation[1]) grouped.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/处理后求和域名.txt', sep=',', index=False, header=False) top_10000 = pd.read_csv('E:/py卓望/数据分析/all/处理后求和域名.txt', header=None, delimiter=',') alls = top_10000.nlargest(10000, 1) alls.drop(columns=[1], inplace=True) alls.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/data.txt', sep=',',index=False, header=False) final = top_10000.iloc[10000:] final.drop(columns=[1], inplace=True) final.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/final_data.txt', sep=',',index=False, header=False) print(final.to_csv) warnings.filterwarnings("ignore") def main(): com() if __name__ == "__main__": print("开始清洗域名文件") main() print("数据清洗完毕")

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