file_num = int('{:0>4}'.format(filename.split('.')[0]))详细解释一下该语句

时间: 2024-02-04 07:02:09 浏览: 24
这行代码使用了字符串格式化的方法来获取文件名中的数字。下面是该代码的详细解释: 1. `filename.split('.')[0]`:使用字符串的`split`方法,将文件名按照`.`进行分割,并取第一个元素,即文件名中的数字部分。 2. `'{:0>4}'.format(...)`:使用字符串的`format`方法,将文件名中的数字进行格式化。其中,`{:0>4}`表示将数字用0填充至长度为4,如`1`会被格式化为`0001`,`12`会被格式化为`0012`。这里的`>`表示右对齐,即数字部分靠右对齐,左侧用0填充。 3. `int(...)`:将格式化后的数字字符串转换为整数类型。例如,`'{:0>4}'.format('12')`得到的是字符串`'0012'`,使用`int`函数将其转换为整数`12`。 因此,该语句的作用是获取文件名中的数字,然后将其用0填充至长度为4,并转换为整数类型。这样可以确保对于文件名中包含前导零的情况,也能正确地获取文件名中的数字。
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import os import re import xlrd import xlwt print("当前路径:", os.getcwd()) file_path = os.getcwd() n = re.split(r'\\', file_path) path = file_path + '\\' + n[5] + ".xls" workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') for filename in os.listdir(file_path): if (os.path.splitext(filename)[-1] == ".txt"): data_sheet = workbook.add_sheet(filename[:-4]) data_sheet.write(0, 0, 'No.') data_sheet.write(0, 1, 'test_file_name') data_sheet.write(0, 2, 'rate_ratio') with open(filename, 'r') as f: data = f.readlines() key = 1 sheet_row = 1 while key >= 0: ret = re.search(".bin", data[key]) if ret != None: #print(key) #print(data[key]) #write to excel data_sheet.write(sheet_row, 0, key) data_sheet.write(sheet_row, 1, data[key]) sheet_row = sheet_row + 1 else: break key = key + 1 count = key - 1 count_idx = 1 sheet_row = 1 while key >= 0: ret = re.match("Tensor rate is ", data[key]) if ret != None: #print(count_idx, data[key]) data_sheet.write(sheet_row, 2, data[key][14:]) sheet_row = sheet_row + 1 count_idx = count_idx + 1 key = key + 1 if count_idx > count: break workbook.save(path) 优化上面的代码

上面的代码可以进行如下的优化: 1. 使用`os.path.join()`代替手动拼接路径,可以保证路径的正确性。 2. 使用`with open()`语句打开文件,可以自动管理文件的打开和关闭。 3. 使用正则表达式的`match()`方法代替`search()`方法,因为`search()`方法会在整个字符串中查找匹配,而`match()`方法只会从字符串开头开始匹配。 4. 将重复的代码段抽取为函数,以提高代码的可读性和复用性。 下面是优化后的代码: ```python import os import re import xlwt def process_file(filename, data_sheet): with open(filename, 'r') as f: data = f.readlines() sheet_row = 1 for line in data: if line.endswith('.bin\n'): data_sheet.write(sheet_row, 0, sheet_row) data_sheet.write(sheet_row, 1, line) sheet_row += 1 elif line.startswith("Tensor rate is "): data_sheet.write(sheet_row, 2, line[14:]) sheet_row += 1 def main(): file_path = os.getcwd() n = re.split(r'\\', file_path) path = os.path.join(file_path, n[5] + ".xls") workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') for filename in os.listdir(file_path): if os.path.splitext(filename)[-1] == ".txt": data_sheet = workbook.add_sheet(filename[:-4]) data_sheet.write(0, 0, 'No.') data_sheet.write(0, 1, 'test_file_name') data_sheet.write(0, 2, 'rate_ratio') process_file(filename, data_sheet) workbook.save(path) if __name__ == '__main__': main() ``` 通过将重复的代码段抽取为函数`process_file()`,提高了代码的可读性和可维护性。同时,使用`os.path.join()`和`with open()`语句更加规范和安全地处理路径和文件操作。

folder_path = r'E:\MedData\4DCT-202305\0006863819\0\Images' # 获取文件夹中的文件列表 file_list = os.listdir(folder_path) # 遍历文件列表 for file_name in file_list: # 提取文件名中的数字部分 file_number = file_name.split('.')[-2] file_number=file_number[-3:] #print(file_number ) # 构建新的文件名 if (file_number[0]==7): file_number1=file_number[-2:] new_file_name = 'CT.0006863819.Image '+'{}.dcm'.format(file_number1) else: file_number2='1'+file_number[-2:] #new_file_name =f'CT.0006863819.Image {file_number2}.dcm' new_file_name = 'CT.0006863819.Image '+'{}.dcm'.format(file_number2) print(f'Renamed {file_name} to {new_file_name}')

你的代码基本上是正确的,但有一些小问题需要修正。首先,你将文件名中的数字部分提取到了`file_number`变量中,但是在之后的代码中没有使用到`file_number`变量。此外,你想要判断`file_number`的第一个字符是否为7,应该使用字符串形式进行判断,即`if file_number[0] == '7':`。 以下是修正后的代码示例: ```python import os folder_path = r'E:\MedData\4DCT-202305\0006863819\0\Images' # 获取文件夹中的文件列表 file_list = os.listdir(folder_path) # 遍历文件列表 for file_name in file_list: # 提取文件名中的数字部分 file_number = file_name.split('.')[-2] file_number = file_number[-3:] # 构建新的文件名 if file_number[0] == '7': file_number1 = file_number[-2:] new_file_name = 'CT.0006863819.Image {}.dcm'.format(file_number1) else: file_number2 = '1' + file_number[-2:] new_file_name = 'CT.0006863819.Image {}.dcm'.format(file_number2) # 构建旧文件路径和新文件路径 old_file_path = os.path.join(folder_path, file_name) new_file_path = os.path.join(folder_path, new_file_name) # 重命名文件 os.rename(old_file_path, new_file_path) print('Renamed {} to {}'.format(file_name, new_file_name)) ``` 在这个修改后的代码中,我将`file_number`变量用于构建新的文件名,并使用字符串格式化方法`format()`来插入`file_number1`和`file_number2`。此外,我添加了正确的判断条件,以便根据数字部分的不同构建不同的新文件名。 请确保在运行代码之前备份数据,以免意外删除或重命名文件。

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请你修改优化代码,要求在读取完lc1和lc5文件后,分别调用save_to_csv函数将解析后的数据保存为CSV文件。1分文件名格式为文件名_1M。CSV,五分钟文件名格式为:文件名_5M.csv, import os import struct import pandas as pd # 常量定义 LC1_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc1' LC5_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc5' BYTES_PER_RECORD = 32 SECONDS_PER_MINUTE = 60 MINUTES_PER_HOUR = 60 HOURS_PER_DAY = 24 SECONDS_PER_DAY = SECONDS_PER_MINUTE * MINUTES_PER_HOUR * HOURS_PER_DAY SECONDS_PER_YEAR = SECONDS_PER_DAY * 365 START_YEAR = 2004 def read_lc_file(file_path): """读取lc文件,返回包含数据的DataFrame对象""" with open(file_path, 'rb') as f: buf = f.read() num = len(buf) // BYTES_PER_RECORD dl = [] for i in range(num): a = struct.unpack('hhfffffii', buf[i*BYTES_PER_RECORD:(i+1)*BYTES_PER_RECORD]) date_str = format_date(a[0]) time_str = format_time(a[1]) dl.append([date_str, time_str, a[2], a[3], a[4], a[5], a[6], a[7]]) df = pd.DataFrame(dl, columns=['date', 'time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'amount', 'volume']) return df def format_date(date_int): """将日期整数格式化为字符串""" year = START_YEAR + date_int // 2048 month = (date_int % 2048) // 100 day = (date_int % 2048) % 100 return '{:04d}-{:02d}-{:02d}'.format(year, month, day) def format_time(time_int): """将时间整数格式化为字符串""" hour = time_int // 60 minute = time_int % 60 return '{:02d}:{:02d}:00'.format(hour, minute) # 将解析后的数据存入同一路径相同文件名的CSV格式文件中 def save_to_csv(df, file_path): csv_file_path = os.path.splitext(file_path)[0] + '.csv' df.to_csv(csv_file_path, index=False) # 读取lc1文件 df1 = read_lc_file(LC1_FILE_PATH) print(df1) # 读取lc5文件 df5 = read_lc_file(LC5_FILE_PATH) print(df5) save_to_csv(df1, LC1_FILE_PATH) save_to_csv(df5, LC5_FILE_PATH) # 调用save_to_csv函数并将解析后的数据保存为CSV文件 file_name = "lc1" df1.to_csv(file_name + "_1M.csv", index=False) file_name = "lc5" df5.to_csv(file_name + "_5M.csv", index=False)

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