os.path.filesize()

时间: 2023-12-07 13:39:24 浏览: 89
ZIP

文件夹大小

很抱歉，os模块中没有os.path.filesize()函数。如果您想获取文件大小，可以使用os.path.getsize()函数。该函数接受一个文件路径作为参数，并返回该文件的大小（以字节为单位）。 以下是一个示例代码： ```python import os file_path = 'example.txt' file_size = os.path.getsize(file_path) print(f'The size of {file_path} is {file_size} bytes.') ```
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Python常用模块os.path之文件及路径操作方法

os.path.normpath, os.path.realpath, os.path.relpath, os.path.samefile, os.path.sameopenfile, os.path.samestat, os.path.splitdrive, os.path.splitunc, os.path.walk等，它们都用于提供关于文件路径的详尽...

def getRandomImage(path, img_width, img_height): """这个函数是随机抽取10张图片来测试""" folders = list(filter(lambda x: os.path.isdir(os.path.join(path, x)), os.listdir(path))) random_directory = np.random.randint(0, len(folders)) path_class = folders[random_directory] file_path = os.path.join(path, path_class) file_names = [f for f in os.listdir(file_path) if os.path.isfile(os.path.join(file_path, f))] random_file_index = np.random.randint(0, len(file_names)) image_name = file_names[random_file_index] final_path = os.path.join(file_path, image_name) return image.load_img(final_path, target_size = (img_width, img_height)), final_path, path_class

这是一个关于 Python 编程的问题，我可以回答。这个函数是用来从指定路径中随机抽取一张图片，并返回该图片的路径、类别和大小。其中，函数的参数包括路径、图片的宽度和高度。函数的具体实现是先获取指定路径下的...

async def list_docs( knowledge_base_id: Optional[str] = Query(default=None, description="Knowledge Base Name", example="kb1") ): if knowledge_base_id: local_doc_folder = get_folder_path(knowledge_base_id) if not os.path.exists(local_doc_folder): return {"code": 1, "msg": f"Knowledge base {knowledge_base_id} not found"} all_doc_names = [ doc for doc in os.listdir(local_doc_folder) if os.path.isfile(os.path.join(local_doc_folder, doc)) ] return ListDocsResponse(data=all_doc_names) else: if not os.path.exists(UPLOAD_ROOT_PATH): all_doc_ids = [] else: all_doc_ids = [ folder for folder in os.listdir(UPLOAD_ROOT_PATH) if os.path.isdir(os.path.join(UPLOAD_ROOT_PATH, folder)) ] return ListDocsResponse(data=all_doc_ids)

HASH_SIZE; return index; } public Record findRecord(String phone) { int index = hash(phone); // 计算散列值 for (int i = 0; i < HASH_SIZE; i++) { int j = (index + i这是一个 Python 函数，用于列出...

import os from PIL import Image # 定义一个函数，判断图片是否全黑 def is_black_image(filepath): img = Image.open(filepath) width, height = img.size for x in range(width): for y in range(height): pixel = img.getpixel((x,y)) if sum(pixel) != 0: return False return True # 遍历文件夹，判断并删除纯黑照片 def batch_delete_black_images(folder_path): for f in os.listdir(folder_path): file_path = os.path.join(folder_path, f) if os.path.isfile(file_path): if is_black_image(file_path): os.remove(file_path) print('{} has been deleted successfully.'.format(file_path)) # 调用函数批量删除 batch_delete_black_images(r'F:\H18\Dfinal640.tif\8-5')

if os.path.isfile(file_path): if is_black_image(file_path): os.remove(file_path) print('{} has been deleted successfully.'.format(file_path)) # 调用函数批量删除 batch_delete_black_images(r'F:\H18...

计算某个文件夹中所有文件的大小并输出每个文件的文件名以及对应的文件大小。 要求： 1.输入一个文件夹路径。 2.使用os模块和os.path模块计算文件夹中所有文件的大小。计算文件大小使用os.path.getsize(file_path)方法。 3.输出每个文件的文件名以及对应的文件大小。

size = os.path.getsize(file_path) total_size += size print(f"{file_path} -- {size} bytes") print(f"Total size: {total_size} bytes") folder_path = input("Please enter folder path: ") calculate_...

修改为检测到一张删除一张：from PIL import Imageimport os# 定义一个函数，用于检查图像是否为纯黑色def is_black_image(image_path): with Image.open(image_path) as img: # 获取图像的像素 pixels = img.load() for i in range(img.size[0]): for j in range(img.size[1]): # 如果像素不是纯黑色，则返回False if pixels[i, j] != (0, 0, 0): return False # 如果所有像素都是纯黑色，则返回True return True# 定义要删除的照片文件夹路径folder_path = 'path/to/folder'# 遍历文件夹内所有文件for file_name in os.listdir(folder_path): # 获取文件的绝对路径 file_path = os.path.join(folder_path, file_name) # 如果是文件且是tif格式 if os.path.isfile(file_path) and file_name.endswith('.tif'): # 如果是纯黑色照片，则删除文件 if is_black_image(file_path): os.remove(file_path) print('删除文件:', file_name)

if os.path.isfile(file_path) and file_name.endswith('.tif'): # 如果是纯黑色照片，则删除文件 if is_black_image(file_path): os.remove(file_path) print('删除文件:', file_name) else: print('保留...

将jpg格式改为tif格式：from PIL import Imageimport os# 定义一个函数，用于检查图像是否为纯黑色def is_black_image(image_path): with Image.open(image_path) as img: # 获取图像的像素 pixels = img.load() for i in range(img.size[0]): for j in range(img.size[1]): # 如果像素不是纯黑色，则返回False if pixels[i, j] != (0, 0, 0): return False # 如果所有像素都是纯黑色，则返回True return True# 定义要删除的照片文件夹路径folder_path = 'path/to/folder'# 遍历文件夹内所有文件for file_name in os.listdir(folder_path): # 获取文件的绝对路径 file_path = os.path.join(folder_path, file_name) # 如果是文件且是jpg格式 if os.path.isfile(file_path) and file_name.endswith('.jpg'): # 如果是纯黑色照片，则删除文件 if is_black_image(file_path): os.remove(file_path) print('删除文件:', file_name)

if os.path.isfile(file_path) and file_name.endswith('.tif'): # 如果是纯黑色照片，则删除文件 if is_black_image(file_path): os.remove(file_path) print('删除文件:', file_name) 同样，请将代码中...

def data_process(): train_set_name = os.path.basename(config.STAC_TRAIN_PATH) valid_set_name = os.path.basename(config.STAC_VALID_PATH) untar("./data/cifar-10/" + train_set_name, "./data") untar("./data/cifar-10/" + valid_set_name, "./data") remove_invalid_file("./data") transformations = get_transforms() train_loader = get_data_loader(os.path.join("./data", train_set_name.split(".")[0]), transformations, config.BATCH_SIZE, shuffle=True, num_workers=0) valid_loader = get_data_loader(os.path.join("./data", valid_set_name.split(".")[0]), transformations, config.BATCH_SIZE, shuffle=False, num_workers=0) return train_loader, valid_loader

首先，它使用os.path.basename函数获取了训练集和验证集的文件名，然后使用untar函数将它们解压缩到"./data"目录下。接下来，使用remove_invalid_file函数删除无效的文件。然后，定义了一些图像变换，如翻转、...

os.path.getsiz

- *1* *2* [os.getcwd()，os.path.realpath(__file__)，sys.path[0]与绝对路径](https://blog.csdn.net/u011412768/article/details/84312226)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630",...

import csvimport os# csv文件所在的文件夹路径folder_path = "/path/to/folder"# 遍历文件夹中的所有csv文件for file_name in os.listdir(folder_path): if file_name.endswith(".csv"): file_path = os.path.join(folder_path, file_name) with open(file_path, "r") as f: reader = csv.reader(f) # 获取第一行的数据 first_row = next(reader) # 获取第5列和第6列的数据作为新文件名 new_file_name = f"{first_row[4]}_{first_row[5]}.csv" # 生成新文件路径 new_file_path = os.path.join(folder_path, new_file_name) # 重命名文件 os.rename(file_path, new_file_path)这段代码如果要加入出现空文件就跳过这个文件怎么改

你可以在读取文件之前，先判断一下文件是否为空，如果为空就跳过这个文件，...在这个代码中，我使用了 os.stat(file_path).st_size 来获取文件大小，如果文件大小为 0，就说明这个文件是空的，此时就会跳过这个文件。

import csvimport os# csv文件所在的文件夹路径folder_path = "/path/to/folder"# 遍历文件夹中的所有csv文件for file_name in os.listdir(folder_path): if file_name.endswith(".csv"): file_path = os.path.join(folder_path, file_name) # 判断文件是否为空 if os.stat(file_path).st_size == 0: print(f"文件 {file_path} 为空，已跳过") continue with open(file_path, "r") as f: reader = csv.reader(f) # 获取第一行的数据 first_row = next(reader) # 获取第5列和第6列的数据作为新文件名 new_file_name = f"{first_row[4]}_{first_row[5]}.csv" # 生成新文件路径 new_file_path = os.path.join(folder_path, new_file_name) # 重命名文件 os.rename(file_path, new_file_path)运行这段代码显示：PermissionError: [WinError 32] 另一个程序正在使用此文件，进程无法访问。: 'E:/lexin/output2\\output0.csv' -> 'E:/lexin/output2\\4_5.csv'

if os.stat(file_path).st_size == 0: print(f"文件 {file_path} 为空，已跳过") continue with open(file_path, "r") as f: reader = csv.reader(f) # 获取第一行的数据 first_row = next(reader) # 获取第...

def add_line(): # 添加线路的函数 file_path = 'D:\公交查询系统\line_info.pkl' a = input('请输入添加的线路：').strip() b = input('请输入经过的站点：') d = { a: {b} } if os.path.exists(file_path) and os.path.getsize(file_path): if check_add_line(a): print('您要添加的线路已经存在了......') else: with open('line_info.pkl', 'ab') as f: pickle.dump(d, f) print('您已经添加线路成功！！') else: with open('line_info.pkl', 'wb') as fp: pickle.dump(d, fp) print('您已经添加线路成功了！！')

函数体内第二行定义了一个字符串变量 file_path，表示存储线路信息的文件路径。第三行使用 input() 函数获取用户输入的线路号，使用 strip() 方法去除输入文本中的空白字符。第四行使用 input() 函数获取...

def load_images_and_labels(dataset_dir, image_size): images = [] labels = [] class_labels = os.listdir(dataset_dir) for i, class_label in enumerate(class_labels): class_dir = os.path.join(dataset_dir, class_label) for image_file in os.listdir(class_dir): image_path = os.path.join(class_dir, image_file) image = Image.open(image_path).convert('RGB') image = image.resize(image_size) image = np.array(image) images.append(image) labels.append(i) images = np.array(images) labels = np.array(labels) return images, labels

具体实现过程为，首先通过os.listdir函数获取dataset_dir下的所有子目录，每个子目录表示一个类别。然后遍历每个子目录，读取该目录下的所有图像文件，并将其转换为RGB格式、调整大小为image_size，并转换为numpy...

coding=UTF-8 from flask import Flask, render_template, request, send_from_directory from werkzeug.utils import secure_filename from iconflow.model.colorizer import ReferenceBasedColorizer from skimage.feature import canny as get_canny_feature from torchvision import transforms from PIL import Image import os import datetime import torchvision import cv2 import numpy as np import torch import einops transform_Normalize = torchvision.transforms.Compose([ transforms.Normalize(0.5, 1.0)]) ALLOWED_EXTENSIONS = set([‘png’, ‘jpg’, ‘jpeg’]) app = Flask(name) train_model = ReferenceBasedColorizer() basepath = os.path.join( os.path.dirname(file), ‘images’) # 当前文件所在路径 def allowed_file(filename): return ‘.’ in filename and filename.rsplit(‘.’, 1)[1] in ALLOWED_EXTENSIONS def load_model(log_path=‘/mnt/4T/lzq/IconFlowPaper/checkpoints/normal_model.pt’): global train_model state = torch.load(log_path) train_model.load_state_dict(state[‘net’]) @app.route(“/”, methods=[“GET”, “POST”]) def hello(): if request.method == ‘GET’: return render_template(‘upload.html’) @app.route(‘/upload’, methods=[“GET”, “POST”]) def upload_lnk(): if request.method == ‘GET’: return render_template(‘upload.html’) if request.method == ‘POST’: try: file = request.files['uploadimg'] except Exception: return None if file and allowed_file(file.filename): format = "%Y-%m-%dT%H:%M:%S" now = datetime.datetime.utcnow().strftime(format) filename = now + '_' + file.filename filename = secure_filename(filename) basepath = os.path.join( os.path.dirname(file), ‘images’) # 当前文件所在路径 # upload_path = os.path.join(basepath,secure_filename(f.filename)) file.save(os.path.join(basepath, filename)) else: filename = None return filename @app.route(‘/download/string:filename’, methods=[‘GET’]) def download(filename): if request.method == “GET”: if os.path.isfile(os.path.join(basepath, filename)): return send_from_directory(basepath, filename, as_attachment=True) pass def get_contour(img): x = np.array(img) canny = 0 for layer in np.rollaxis(x, -1): canny |= get_canny_feature(layer, 0) canny = canny.astype(np.uint8) * 255 kernel = np.array([ [0, 1, 1, 1, 0], [1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1], [0, 1, 1, 1, 0], ], dtype=np.uint8) canny = cv2.dilate(canny, kernel) # canny = Image.fromarray(canny) return canny @app.route(‘/embedding//’, methods=[“GET”, “POST”]) def icontran(img, reference): global train_model if request.method == ‘POST’: imgPath = os.path.join(basepath, img) referencePath = os.path.join(basepath, reference) img = cv2.imread(imgPath) if img is None or img.size <= 0: return None contour = get_contour(img).astype(np.float32).copy() contour = 255 - contour reference = cv2.imread(referencePath).astype(np.float32) reference = cv2.cvtColor(reference, cv2.COLOR_BGR2RGB) reference = transform_Normalize(torch.from_numpy(reference).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).float()/ 255.0) contour = transform_Normalize(torch.from_numpy(contour).unsqueeze(0).unsqueeze(0).float()/ 255.0) train_model.eval() transfer = train_model(contour, reference) transfer = transfer.squeeze(0) transfer = (transfer + 0.5).clamp(0, 1).mul_(255).permute(1, 2, 0).type(torch.uint8).numpy() transfer = transfer.numpy() cv2.imwrite(imgPath, transfer) return basepath # success if name == “main”: load_model() app.run(host=‘10.21.16.144’, port=9999, debug=True) 用puthon写一个调用这个服务器的gui

这是一段 Python 代码，它使用 Flask 框架来创建一个网站应用。它还导入了一些需要使用的库，如 werkzeug、numpy、torch 等。该代码可以对图片进行一些处理，如调整亮度、色彩等。其中包括一个可以将黑白图片变成...

import zipfile import os.path, time import os import time import pyzipper def TimeStampToTime(timestamp): timeStruct = time.localtime(timestamp) return time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', timeStruct) def get_FileCreateTime(filePath): # '''获取文件的创建时间''' # filePath = unicode(filePath,'utf8') t = os.path.getctime(filePath) return TimeStampToTime(t) def get_FileModifyTime(filePath): # '''获取文件的修改时间''' # filePath = unicode(filePath, 'utf8') t = os.path.getmtime(filePath) return TimeStampToTime(t) def get_FileAccessTime(filePath): # '''获取文件的访问时间''' # filePath = unicode(filePath, 'utf8') t = os.path.getatime(filePath) return TimeStampToTime(t) def get_FileSize(filePath): # '''获取文件的大小,结果保留两位小数，单位为MB''' # filePath = unicode(filePath,'utf8') fsize = os.path.getsize(filePath) fsize = fsize / float(1024 * 1024) return round(fsize, 2) name = '49183-secret.zip' num=49183 out=open('out.txt','w') while True: fz = zipfile.ZipFile(name) fz.extractall() for zi in fz.infolist(): fz.extract(zi) date_time = time.mktime(zi.date_time + (0, 0, -1)) os.utime(zi.filename, (date_time, date_time)) m=get_FileModifyTime(zi.filename) print(m) fz.close() if m=='2023-05-01 10:13:52': out.write('0') else: out.write('1') num=num-1 path=name name = str(num)+'-secret.zip' fz.close() os.remove(path)知识点是什么

2. os模块：提供了访问操作系统功能的接口，如文件操作、进程管理等； 3. time模块：提供了时间处理相关的函数和类； 4. pyzipper模块：用于读取和写入zip格式的压缩文件，并支持密码保护； 5. 文件操作：获取文件的...

python3os.path

- os.path.isfile(path)：判断路径是否为文件。 - os.path.isdir(path)：判断路径是否为目录。 - os.path.join(path1[, path2[, ...]])：拼接路径。 - os.path.split(path)：分割路径为目录和文件名。 - os...

os.path常用方法

5. os.path.isfile(path): 判断path是否为文件。 6. os.path.isdir(path): 判断path是否为目录。 7. os.path.join(path1, path2, ...): 将多个路径组合成一个路径。 8. os.path.split(path): 将path分割成目录路径和...

如何在Python中使用os.path.getsize()函数获取文件大小？

file_size = os.path.getsize(file_path) print(f"文件 {file_path} 的大小是 {file_size} 字节") except OSError as e: print(f"无法获取文件 {file_path} 的大小： {e}") 在这个例子中，我们首先导入了os...

解释这段代码import jittor as jt import jrender as jr jt.flags.use_cuda = 1 import os import tqdm import numpy as np import imageio import argparse current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') def main(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('-i', '--filename-input', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'obj/spot/spot_triangulated.obj')) parser.add_argument('-o', '--output-dir', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'results/output_render')) args = parser.parse_args() # other settings camera_distance = 2.732 elevation = 30 azimuth = 0 # load from Wavefront .obj file mesh = jr.Mesh.from_obj(args.filename_input, load_texture=True, texture_res=5, texture_type='surface', dr_type='softras') # create renderer with SoftRas renderer = jr.Renderer(dr_type='softras') os.makedirs(args.output_dir, exist_ok=True) # draw object from different view loop = tqdm.tqdm(list(range(0, 360, 4))) writer = imageio.get_writer(os.path.join(args.output_dir, 'rotation.gif'), mode='I') imgs = [] from PIL import Image for num, azimuth in enumerate(loop): # rest mesh to initial state mesh.reset_() loop.set_description('Drawing rotation') renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distance, elevation, azimuth) rgb = renderer.render_mesh(mesh, mode='rgb') image = rgb.numpy()[0].transpose((1, 2, 0)) writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) writer.close() # draw object from different sigma and gamma loop = tqdm.tqdm(list(np.arange(-4, -2, 0.2))) renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distance, elevation, 45) writer = imageio.get_writer(os.path.join(args.output_dir, 'bluring.gif'), mode='I') for num, gamma_pow in enumerate(loop): # rest mesh to initial state mesh.reset_() renderer.set_gamma(10**gamma_pow) renderer.set_sigma(10**(gamma_pow - 1)) loop.set_description('Drawing blurring') images = renderer.render_mesh(mesh, mode='rgb') image = images.numpy()[0].transpose((1, 2, 0)) # [image_size, image_size, RGB] writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) writer.close() # save to textured obj mesh.reset_() mesh.save_obj(os.path.join(args.output_dir, 'saved_spot.obj')) if __name__ == '__main__': main()

1. 导入必要的库，包括 Jittor、Jrender、os、tqdm、numpy、imageio 和 argparse。 2. 定义了两个变量 current_dir 和 data_dir，用于指定当前目录和数据目录。 3. 定义了一个 main() 函数，用于实现程序的...

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12. `os.path.getsize(path)`: 返回路径文件的大小，以字节为单位。 13. `os.path.isabs(path)`: 判断路径是否为绝对路径。如果是，返回True；否则返回False。 14. `os.path.isfile(path)`: 判断路径是否为普通...
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Crossbow Spot最新更新 - 获取Chrome扩展新闻

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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

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