ZipFile.createZipFile

时间: 2024-01-20 11:03:24 浏览: 148
ZIP

creatfile.zip_creatfile

ZipFile.createZipFile方法是一个无效的方法名称。在引用的代码示例中，并没有包含这样一个名为createZipFile的方法。根据我所了解的信息，ZipFile类提供了一些其他的方法来创建和提取zip存档。其中包括CreateFromDirectory方法和ExtractToDirectory方法。CreateFromDirectory方法可以用来将一个文件夹的内容压缩为zip存档，而ExtractToDirectory方法可以用来将zip存档中的内容提取到指定的文件夹中。 在引用中的示例代码中，通过使用ZipArchive的CreateEntryFromFile方法，可以向已打开的zip存档中添加一个新的条目。该方法需要传入要添加到zip存档中的文件的路径以及在zip存档中的新名称。例如，通过调用archive.CreateEntryFromFile(newFile, "NewEntry.txt")，可以将newFile指定的文件添加到zip存档中，并将其命名为"NewEntry.txt"。 在引用中的示例代码中，通过调用ZipFile的CreateFromDirectory方法，可以将指定文件夹的内容压缩为zip存档。该方法需要传入要压缩的文件夹的路径以及要创建的zip存档的路径。例如，通过调用ZipFile.CreateFromDirectory(startPath, zipPath)，可以将startPath指定的文件夹的内容压缩为zip存档，并将其保存为zipPath指定的路径。 综上所述，ZipFile类提供了多种方法来创建和提取zip存档，但没有名为createZipFile的方法。您可以根据您的需求选择适当的方法来处理zip存档的创建和提取操作。
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python对excel数据筛选，把满足筛选条件的数据生成新的sheet页运行以上代码报zipfile.BadZipFile: File is not a zip file

workbook = openpyxl.load_workbook('your_excel_file.xlsx') # 选择需要操作的sheet页 worksheet = workbook['Sheet1'] # 根据筛选条件获取满足条件的数据 new_data = [] for row in worksheet.iter_rows(min_row...

zipfile.ZipFile

The zipfile.ZipFile class in Python is used to create, read, write and extract files from zip archives. To create a ZipFile object, you can pass the path of the zip archive as a string to the ...

PermissionError Traceback (most recent call last) Cell In[1], line 58 54 print("运行结束") 57 # 保存Excel文件 ---> 58 workbook.save('2009-1.xlsx') File D:\ppy\lib\site-packages\openpyxl\workbook\workbook.py:407, in Workbook.save(self, filename) 405 if self.write_only and not self.worksheets: 406 self.create_sheet() --> 407 save_workbook(self, filename) File D:\ppy\lib\site-packages\openpyxl\writer\excel.py:291, in save_workbook(workbook, filename) 279 def save_workbook(workbook, filename): 280 """Save the given workbook on the filesystem under the name filename. 281 282 :param workbook: the workbook to save (...) 289 290 """ --> 291 archive = ZipFile(filename, 'w', ZIP_DEFLATED, allowZip64=True) 292 writer = ExcelWriter(workbook, archive) 293 writer.save() File D:\ppy\lib\zipfile.py:1249, in ZipFile.__init__(self, file, mode, compression, allowZip64, compresslevel, strict_timestamps) 1247 while True: 1248 try: -> 1249 self.fp = io.open(file, filemode) 1250 except OSError: 1251 if filemode in modeDict: PermissionError: [Errno 13] Permission denied: '2009-1.xlsx'

excel_file_path = os.path.join(current_dir, '2009-1.xlsx') workbook.save(excel_file_path) print("运行结束") 这个代码会将Excel文件保存到当前工作目录下，并且使用os.getcwd()函数获取当前工作目录的...

# import pandas as pd # df = pd.read_excel('sheet.xlsx', engine='openpyxl') # new_df = df.query('id == "220"') # writer = pd.ExcelWriter('new_excel_file.xlsx') # new_df.to_excel(writer, sheet_name='New_Sheet', index=False) # writer.save() import openpyxl # 读取Excel文件 workbook = openpyxl.load_workbook('sheet.xlsx') # 选择需要操作的sheet页 worksheet = workbook['Sheet'] # 根据筛选条件获取满足条件的数据,其中，min_row=2表示从第二行开始读取数据，因为第一行通常是表头； # max_row=worksheet.max_row表示读取Excel文件中所有的行数据；values_only=True表示只读取单元格中的值，而不包括格式等其他元素。 new_data = [] for row in worksheet.iter_rows(min_row=2, max_row=worksheet.max_row, values_only=True): if row[2] == '220': new_data.append(row) # 创建新的sheet页并写入数据 new_worksheet = workbook.create_sheet('New Sheet') for row in new_data: new_worksheet.append(row) # 保存Excel文件 workbook.save('sheet.xlsx')报zipfile.BadZipFile: File is not a zip file

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这段文本是 unzip 命令的帮助信息，它列出了 unzip 命令的用法和选项。...例如，如果你想要将一个压缩文件中的所有文件提取到指定目录中，你可以使用以下命令：unzip file.zip -d /path/to/extraction/directory。

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def unzip_infer_data(src_path,target_path): ''' 解压预测数据集 ''' if(not os.path.isdir(target_path)): z = zipfile.ZipFile(src_path, 'r') z.extractall(path=target_path) z.close() def load_image(img_path): ''' 预测图片预处理 ''' img = Image.open(img_path) if img.mode != 'RGB': img = img.convert('RGB') img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW img = img/255 # 像素值归一化 return img infer_src_path = '/home/aistudio/data/data55032/archive_test.zip' infer_dst_path = '/home/aistudio/data/archive_test' unzip_infer_data(infer_src_path,infer_dst_path) para_state_dict = paddle.load("MyCNN") model = MyCNN() model.set_state_dict(para_state_dict) #加载模型参数 model.eval() #验证模式 #展示预测图片 infer_path='data/archive_test/alexandrite_6.jpg' img = Image.open(infer_path) plt.imshow(img) #根据数组绘制图像 plt.show() #显示图像 #对预测图片进行预处理 infer_imgs = [] infer_imgs.append(load_image(infer_path)) infer_imgs = np.array(infer_imgs) label_dic = train_parameters['label_dict'] for i in range(len(infer_imgs)): data = infer_imgs[i] dy_x_data = np.array(data).astype('float32') dy_x_data=dy_x_data[np.newaxis,:, : ,:] img = paddle.to_tensor (dy_x_data) out = model(img) lab = np.argmax(out.numpy()) #argmax():返回最大数的索引 print("第{}个样本,被预测为：{},真实标签为：{}".format(i+1,label_dic[str(lab)],infer_path.split('/')[-1].split("_")[0])) print("结束") 以上代码进行DNN预测，根据这段代码写一段续写一段利用这个模型进行宝石预测的GUI界面,其中包含预测结果是否正确的判断功能

z = zipfile.ZipFile(src_path, 'r') z.extractall(path=target_path) z.close() def load_image(img_path): ''' 预测图片预处理 ''' img = Image.open(img_path) if img.mode != 'RGB': img = img.convert...

qt使用zlib将一个文件夹压缩成.zip，然后在将该.zip解压

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