base_path = os.path.dirname(__file__)

时间: 2024-08-12 14:07:08 浏览: 112
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如何使用python3获取当前路径及os.path.dirname的使用

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`base_path = os.path.dirname(__file__)` 是Python中一个常见的路径操作语句，其中 `os.path.dirname()` 是 `os` 模块中的一个方法，用于获取指定文件的父目录路径。当你运行这段代码时，它会返回当前脚本（`__file__`）所在的目录路径，这对于处理相对路径、查找配置文件或者共享资源文件非常有用。 具体来说，`__file__` 是一个特殊的内置变量，在Python解释器内部指向当前正在执行的模块的完整文件路径。所以，`base_path` 就是包含该模块的目录，而不是模块本身的位置。
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python模块和包的应用BASE_PATH使用解析

在上述代码中，os.path.abspath(__file__) 返回当前执行脚本的绝对路径，os.path.dirname() 则用于获取路径的父目录。通过连续两次调用os.path.dirname()，我们可以得到脚本所在的顶级目录，即BASE_PATH。 ...
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Django 删除upload_to文件的步骤

d = os.path.dirname(name) filename = "" end = utils.find_last(str(content), ".") if end != -1: filename = str(content)[:end] fn = time.strftime("%Y%m%d%H%M%S") fn += "_%d" % random.randint(0, ...

BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))

- os.path.abspath(__file__)：获取当前文件的绝对路径，比如/home/user/project/app/views.py。 - os.path.dirname(path)：获取当前文件所在目录的路径，比如/home/user/project/app。 - os.path.dirname(os.path....

base_dir = os.path.abspath(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)))

base_dir = os.path.abspath(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__))) 是一个常见的Python代码片段，用于获取当前脚本文件所在目录的上一级目录的绝对路径。 具体解释如下： - __file__ 是Python内置变量，...

BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) sys.path.append(BASE_DIR)

通过os.path.abspath(__file__)获取当前文件的绝对路径，再通过os.path.dirname()获取当前文件所在目录的路径，再通过两次os.path.dirname()获取项目根目录的路径，最后将该路径加入到sys.path中，就可以在...

BASE_PATH = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))) data_file_path = os.path.join(BASE_PATH, "config", "setting.ini") api_root_url = data.load_ini(data_file_path)["host"]["api_root_url"]

在给定的代码中，首先使用os.path.realpath(__file__)获取当前脚本的绝对路径，然后使用os.path.dirname方法获取该脚本所在的目录路径，接着使用os.path.dirname方法再次获取该目录所在的上级目录路径，最终得到的...

BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))

因此，BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) 可以获得当前Python脚本所在文件夹的绝对路径。 这个变量在Django项目中经常被用到，可以帮助我们在整个项目中方便地引用项目根目录下的文件。例如...

base_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))

这段代码的作用是获取当前文件所在的目录路径，并将其赋值给变量base_dir。其中，os.path.abspath(__file__)用于获取当前文件的绝对路径，os.path.dirname()用于获取该路径所在的目录路径。

BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))这段代码什么意思？

因此，os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) 表示当前文件所在的目录路径，而 os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) 则表示当前文件所在目录的父目录的路径，即项目的根目录。...

BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) ROOT_DIR = BASE_DIR sys.path.append(os.path.join(ROOT_DIR, 'models'))

当你在代码中定义 BASE_DIR 为 os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) 的时候，你实际上是获取当前脚本（__file__）的绝对路径，并取掉文件名（dirname()），得到的是包含脚本的目录。 ROOT_DIR 被...

# config abspath BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))

具体来说，__file__代表当前代码文件，os.path.abspath(__file__)将其转化为绝对路径，os.path.dirname()获取其所在目录的路径，最终得到的结果是当前代码文件所在目录的绝对路径。通常在配置文件中使用这段...

"""Activate virtualenv for current interpreter: Use exec(open(this_file).read(), {'__file__': this_file}). This can be used when you must use an existing Python interpreter, not the virtualenv bin/python. """ import os import site import sys try: abs_file = os.path.abspath(__file__) except NameError: raise AssertionError("You must use exec(open(this_file).read(), {'__file__': this_file}))") bin_dir = os.path.dirname(abs_file) base = bin_dir[: -len("Scripts") - 1] # strip away the bin part from the __file__, plus the path separator # prepend bin to PATH (this file is inside the bin directory) os.environ["PATH"] = os.pathsep.join([bin_dir] + os.environ.get("PATH", "").split(os.pathsep)) os.environ["VIRTUAL_ENV"] = base # virtual env is right above bin directory # add the virtual environments libraries to the host python import mechanism prev_length = len(sys.path) for lib in "..\Lib\site-packages".split(os.pathsep): path = os.path.realpath(os.path.join(bin_dir, lib)) site.addsitedir(path.decode("utf-8") if "" else path) sys.path[:] = sys.path[prev_length:] + sys.path[0:prev_length] sys.real_prefix = sys.prefix sys.prefix = base

这段代码是用来激活当前解释器的虚拟环境的。...代码中使用了os、site和sys模块。首先，通过os模块获取当前文件的绝对路径，然后通过切片操作获取虚拟环境的根目录。最后，可以使用这个根目录来激活虚拟环境。

import os.path import gzip import pickle import os import numpy as np import urllib url_base = 'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/' key_file = { 'train_img':'train-images-idx3-ubyte.gz', 'train_label':'train-labels-idx1-ubyte.gz', 'test_img':'t10k-images-idx3-ubyte.gz', 'test_label':'t10k-labels-idx1-ubyte.gz' } dataset_dir = os.path.dirname(os.path.abspath("_file_")) save_file = dataset_dir + "/mnist.pkl" train_num=60000 test_num=10000 img_dim=(1,28,28) img_size=784 def _download(file_name): file_path = dataset_dir+"/"+file_name if os.path.exists(file_path): return print("Downloading"+file_name+" ... ") urllib.request.urlretrieve(url_base + file_name,file_path) print("Done") def download_mnist(): for v in key_file.values(): _download(v) def _load_label(file_name): file_path = dataset_dir+ "/" +file_name print("Converting" + file_name +"to Numpy Array ...") with gzip.open(file_path,'rb') as f: labels = np.frombuffer(f.read(),np.uint8,offset=8) print("Done") return labels def _load_img(file_name): file_path=dataset_dir+"/"+file_name print("Converting"+file_name+"to Numpy Array ...") with gzip.open(file_path,'rb') as f: data = np.frombuffer(f.read(),np.uint8,offset=16) data = data.reshape(-1,img_size) print("Done") return data def _convert_numpy(): dataset = {} dataset['train_img'] = _load_img(key_file['train_img']) dataset['train_label'] = _load_label(key_file['train_label']) dataset['test_img'] = _load_img(key_file['test_img']) dataset['test_label'] = _load_label(key_file['test_label']) return dataset def init_mnist(): download_mnist() dataset = _convert_numpy() print("Creating pickle file ...") with open(save_file,'wb') as f: pickle.dump(dataset,f,-1) print("Done") if __name__ =='__main__': init_mnist()

这段代码是用于下载MNIST数据集并将数据集转换成Numpy数组格式的函数。MNIST数据集是一个手写数字识别数据集，包含了60000张训练图片和10000张测试图片。在函数中，首先定义了数据集的下载地址和四个文件的名称，...

# Build paths inside the project like this: os.path.join(BASE_DIR, ...) BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) # Quick-start development settings - unsuitable for production # See https://docs.djangoproject.com/en/2.1/howto/deployment/checklist/ # SECURITY WARNING: keep the secret key used in production secret! SECRET_KEY = 'za+%gf@86j_x^vqc3cur$j7#zipp0w-e+zxcl^o#x#d3kqdio7' # SECURITY WARNING: don't run with debug turned on in production! DEBUG = True ALLOWED_HOSTS = []

- BASE_DIR 定义了项目的根目录路径。 - SECRET_KEY 是用于安全加密的秘钥，应该在生产环境中保密。 - DEBUG 是一个布尔值，指定是否启用调试模式。在生产环境中应该关闭。 - ALLOWED_HOSTS 是一个字符串数组，用于...

#!/usr/bin/env python3 import struct, zlib, os, datetime mask, pos = 2 ** 32 - 16, 32 base_path = os.path.abspath("awvs_script_blob_decode_" + datetime.date.today().isoformat()) with open('wvsc_blob.bin', 'rb') as fp: s = fp.read() while pos < len(s): file_len = struct.unpack('<I', s[pos:pos + 4])[0] d = zlib.decompress(s[pos + 4: pos + 4 + file_len]) path_len = ord(struct.unpack('<c', d[1:2])[0]) path = os.path.join(base_path, bytes.decode(d[2 + 1: 2 + path_len])) os.makedirs(os.path.dirname(path), exist_ok=True) open(path, 'wb').write(d[2 + path_len + 1 + 2 + (1 if (len(d) - path_len - 3) > 2 ** 14 else 0) + (1 if (len(d) - path_len - 3) > 2 ** 21 else 0):]) pos += ((file_len + 4) & mask) + 16 代码解析

base_path 是 awvs_script_blob_decode_YYYY-MM-DD 目录的绝对路径，可以通过 os.path.abspath() 函数得到；ord(struct.unpack(', d[1:2])[0]) 是将 d[1:2] 中的一个字节转换为整数，用来表示文件路径的长度。

current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') class Model(nn.Module): def __init__(self, template_path): super(Model, self).__init__() # set template mesh self.template_mesh = jr.Mesh.from_obj(template_path, dr_type='n3mr') self.vertices = (self.template_mesh.vertices * 0.5).stop_grad() self.faces = self.template_mesh.faces.stop_grad() self.textures = self.template_mesh.textures.stop_grad() # optimize for displacement map and center self.displace = jt.zeros(self.template_mesh.vertices.shape) self.center = jt.zeros((1, 1, 3)) # define Laplacian and flatten geometry constraints self.laplacian_loss = LaplacianLoss(self.vertices[0], self.faces[0]) self.flatten_loss = FlattenLoss(self.faces[0]) def execute(self, batch_size): base = jt.log(self.vertices.abs() / (1 - self.vertices.abs())) centroid = jt.tanh(self.center) vertices = (base + self.displace).sigmoid() * nn.sign(self.vertices) vertices = nn.relu(vertices) * (1 - centroid) - nn.relu(-vertices) * (centroid + 1) vertices = vertices + centroid # apply Laplacian and flatten geometry constraints laplacian_loss = self.laplacian_loss(vertices).mean() flatten_loss = self.flatten_loss(vertices).mean() return jr.Mesh(vertices.repeat(batch_size, 1, 1), self.faces.repeat(batch_size, 1, 1), dr_type='n3mr'), laplacian_loss, flatten_loss 在每行代码后添加注释

current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') # 定义模型类 class Model(nn.Module): def __init__(self, template_path): super(Model, self)._...

解释这段代码import jittor as jt from jittor import nn jt.flags.use_cuda = 1 import os import tqdm import numpy as np import imageio import argparse import jrender as jr from jrender import neg_iou_loss, LaplacianLoss, FlattenLoss current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') class Model(nn.Module): def __init__(self, template_path): super(Model, self).__init__() # set template mesh self.template_mesh = jr.Mesh.from_obj(template_path, dr_type='n3mr') self.vertices = (self.template_mesh.vertices * 0.5).stop_grad() self.faces = self.template_mesh.faces.stop_grad() self.textures = self.template_mesh.textures.stop_grad() # optimize for displacement map and center self.displace = jt.zeros(self.template_mesh.vertices.shape) self.center = jt.zeros((1, 1, 3)) # define Laplacian and flatten geometry constraints self.laplacian_loss = LaplacianLoss(self.vertices[0], self.faces[0]) self.flatten_loss = FlattenLoss(self.faces[0]) def execute(self, batch_size): base = jt.log(self.vertices.abs() / (1 - self.vertices.abs())) centroid = jt.tanh(self.center) vertices = (base + self.displace).sigmoid() * nn.sign(self.vertices) vertices = nn.relu(vertices) * (1 - centroid) - nn.relu(-vertices) * (centroid + 1) vertices = vertices + centroid # apply Laplacian and flatten geometry constraints laplacian_loss = self.laplacian_loss(vertices).mean() flatten_loss = self.flatten_loss(vertices).mean() return jr.Mesh(vertices.repeat(batch_size, 1, 1), self.faces.repeat(batch_size, 1, 1), dr_type='n3mr'), laplacian_loss, flatten_loss

这段代码使用了 Jittor 深度学习框架，导入了 Jittor 的 nn 模块。然后将 Jittor 框架的 GPU 标志设置为使用 CUDA。接下来导入了一些 Python 标准库和 JRender 库。在代码中定义了一个名为 Model 的类，它继承自 nn....

解释这段代码import jittor as jt from jittor import nn jt.flags.use_cuda = 1 import os import tqdm import numpy as np import imageio import argparse import jrender as jr from jrender import neg_iou_loss, LaplacianLoss, FlattenLoss current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(file)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') class Model(nn.Module): def init(self, template_path): super(Model, self).init() # set template mesh self.template_mesh = jr.Mesh.from_obj(template_path, dr_type='n3mr') self.vertices = (self.template_mesh.vertices * 0.5).stop_grad() self.faces = self.template_mesh.faces.stop_grad() self.textures = self.template_mesh.textures.stop_grad() # optimize for displacement map and center self.displace = jt.zeros(self.template_mesh.vertices.shape) self.center = jt.zeros((1, 1, 3)) # define Laplacian and flatten geometry constraints self.laplacian_loss = LaplacianLoss(self.vertices[0], self.faces[0]) self.flatten_loss = FlattenLoss(self.faces[0]) def execute(self, batch_size): base = jt.log(self.vertices.abs() / (1 - self.vertices.abs())) centroid = jt.tanh(self.center) vertices = (base + self.displace).sigmoid() * nn.sign(self.vertices) vertices = nn.relu(vertices) * (1 - centroid) - nn.relu(-vertices) * (centroid + 1) vertices = vertices + centroid # apply Laplacian and flatten geometry constraints laplacian_loss = self.laplacian_loss(vertices).mean() flatten_loss = self.flatten_loss(vertices).mean() return jr.Mesh(vertices.repeat(batch_size, 1, 1), self.faces.repeat(batch_size, 1, 1), dr_type='n3mr'), laplacian_loss, flatten_loss

这段代码是使用 Jittor 深度学习框架实现的一个模型类 Model。主要包含以下功能： 1. 从一个 OBJ 文件中读取网格模型，设置为模板 mesh。 2. 定义一些几何约束（Laplacian Loss 和 Flatten Loss）。...

path = 'F:\GTSRB-德国交通标志识别图像数据' csv_files = [] for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(path, topdown=False): for filename in filenames: if filename.endswith('.csv'): csv_files.append(os.path.join(dirpath, filename)) #%% import matplotlib.image as mpimg test_image=[] test_lable=[] x='' csv=csv_files[1] #F:\GTSRB-德国交通标志识别图像数据\Test.csv base_path = os.path.dirname(csv) # read csv data trafficSigns = [] with open(csv,'r',newline='') as file: header = file.readline() header = header.strip() header_list = header.split(',') print(header_list) #print(header_list[6]) for row in file.readlines(): row_data = row.split(',') x=row_data[7] x='F:/GTSRB-德国交通标志识别图像数据/'+x x=x.strip('\n') m=row_data[6] test_lable.append(int(row_data[6])) test = Image.open(x) test = test.resize((48,48),Image.ANTIALIAS) test = np.array(test) test_image.append(test) #%% test_data = np.array(test_image) #%% test_lable = np.array(test_lable) #%% #标签进行one-hot编码 labels = test_lable one_hot_labels = tf.one_hot(indices=labels,depth=43, on_value=1, off_value=0, axis=-1, dtype=tf.int32, name="one-hot") #%% #print(one_hot_labels.shape) test_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1. /255 ) test_data_generator = test_datagen.flow( x=test_data, y=one_hot_labels, #target_size=(48, 48), batch_size=32 #class_mode='categorical' ) #%% print(test_lable)

1. 首先，通过使用os.walk函数遍历指定路径下的所有文件和文件夹，并将以.csv结尾的文件路径添加到csv_files列表中。 2. 接下来，导入所需的库，其中matplotlib.image用于读取图像数据。 3. 定义一个空...

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Deno Express：模仿Node.js Express的Deno Web服务器解决方案

资源摘要信息:"deno-express:该项目的灵感来自https" 知识点： 1. Deno 介绍：Deno 是一个简单、现代且安全的JavaScript和TypeScript运行时，由Node.js的原作者Ryan Dahl开发。它内置了诸如TypeScript支持、依赖模块的自动加载等功能。Deno的出现是为了解决Node.js存在的一些问题，比如全局状态污染和包管理等。 2. Express.js 概念：Express.js 是一个基于Node.js平台的极简、灵活的web应用开发框架。它提供了一系列强大的功能，用于开发单页、多页和混合web应用。Express.js的亮点在于其路由系统，对中间件的使用，以及对视图引擎的支持。 3. deno-express 项目：该项目以Node.js的Express框架为灵感，为Deno提供了一套类似于Express的Web服务器搭建方式。使用deno-express可以让开发者用熟悉的Express API在Deno环境中快速构建Web应用。 4. TypeScript 使用：TypeScript 是 JavaScript 的一个超集，添加了类型系统和对ES6+的新特性的支持。它最终会被编译成纯JavaScript代码，以便在浏览器和Node.js等JavaScript环境中运行。在deno-express项目中，通过TypeScript编写代码，不仅可以享受到静态类型检查的好处，还可以利用TypeScript的强类型系统来构建更稳定、易于维护的代码。 5. 代码示例解析：在描述中提供了一个简短的代码示例，示范了如何使用deno-express构建一个简单的web server。 - `import * as expressive from "https://raw.githubusercontent.com/NMathar/deno-express/master/mod.ts";` 这行代码通过网络导入了deno-express库的核心模块。 - `const port = 3000;` 定义了一个端口号，即web服务器将监听的端口。 - `const app = new expressive.App();` 创建了一个Express-like的App实例。 - `app.use(expressive.simpleLog());` 使用了一个简单的日志中间件，这可能会记录请求和响应的信息。 - `app.use(expressive.static_("./public"));` 使用了静态文件服务中间件，指定 "./public" 作为静态文件目录，使得该目录下的文件可以被Web服务访问。 - `app.use(expressive.bodyParser.json());` 使用了body-parser中间件，它能解析请求体中的JSON格式数据，使得在后续的请求处理中可以方便地获取这些数据。 6. Deno 与 Node.js 的对比：Deno与Node.js在设计哲学和实现上有明显差异。Deno不使用npm作为包管理器，而是通过URL导入模块。它也具备内置的TLS和网络测试工具，以及自动的依赖项管理，这都是Node.js需要外部模块来实现的功能。 7. 代码示例中的未显示部分：描述中仅展示了server.ts文件的部分内容，根据标准的Express应用结构，可能还会包括定义路由、设置视图引擎、错误处理中间件等。 8. 模块和库的使用：在deno-express项目中，开发者会接触到如何在Deno环境下使用外部模块。在JavaScript和TypeScript社区中，通过URL直接导入模块是一个新颖的方法，它使得依赖关系变得清晰，并且有助于构建安全、无包管理器污染的应用。 9. 对于TypeScript的依赖：由于deno-express项目的代码示例是用TypeScript编写的，所以它展示了TypeScript在Deno项目中如何使用。Deno对TypeScript的支持是原生的，无需额外编译器，直接运行即可。 10. Web服务器搭建实践：通过这个项目，开发者可以学习如何在Deno中搭建和管理Web服务器，包括如何处理路由、如何对请求和响应进行中间件处理等Web开发基础知识点。 通过对以上知识点的了解，可以对deno-express项目有一个全面的认识。该项目不仅为Deno提供了类似Express.js的Web开发体验，还展示了如何利用TypeScript来构建现代化、高性能的Web应用。