split -l 5000 $1 ${name}_xml

时间: 2024-04-28 19:19:13 浏览: 46
这是一个Linux命令,用于将文件拆分成多个小文件。其中,-l选项指定每个小文件的行数(这里是5000行),$1是要拆分的原始文件名,${name}_xml是新文件的命名格式,其中${name}是一个变量,表示原始文件名去掉后缀的部分。拆分后的小文件会按照${name}_xml.aa,${name}_xml.ab,${name}_xml.ac等格式命名。例如,如果原始文件名为original.txt,拆分后的小文件名就会是original_xml.aa,original_xml.ab等。
相关问题

翻译代码 img_names = os.listdir(img_path) # 以列表的形式获取文件夹中的所有文件的名字和格式(例如:0.jpg) print(img_names) for img_name in img_names: img = os.path.join(img_path, img_name) # 将文件的绝对路径与每个文件名字进行拼接,以获取该文件 img = cv2.imread(img) # 读取该文件(图片) xml_name = img_name.split('.')[0] # split()分割文件路径,取分割后的第一个元素 xml = os.path.join(xml_path, xml_name + '.xml') # 拼接也可以直接使用+号

这段代码的功能是获取指定文件夹中所有文件的名字和格式,然后依次读取每个文件并进行处理。具体实现步骤如下: 1. 使用 `os.listdir()` 方法获取指定文件夹中所有文件的名字和格式,并以列表的形式返回。 2. 通过遍历列表中的每个文件名字,使用 `os.path.join()` 方法将文件的绝对路径与每个文件名字进行拼接,从而获取该文件的完整路径。 3. 使用 OpenCV 库中的 `cv2.imread()` 方法读取该文件(图片)。 4. 使用 `split()` 方法对文件名字进行分割,获取文件名字中的数字部分作为 XML 文件名字(例如:0.jpg 对应的 XML 文件名字为 0.xml)。 5. 使用 `os.path.join()` 方法将 XML 文件夹路径与 XML 文件名字进行拼接,从而获取 XML 文件的完整路径。 整个过程中,使用了 `os` 和 `cv2` 两个 Python 库来实现文件操作和图像处理。

import re import os import json masscan_path = "D:/0.脚本小子/Tools/masscan/masscan.exe" masscan_parser_path = "../Tools/Masscan-to-CSV/masscan_xml_parser.py" nmap_parser_path = "../Tools/Nmap-Scan-to-CSV/nmap_xml_parser.py" port_list_path = "./dict/ports-http-iamthefrogy.txt" port_list_fp = open(port_list_path, "r") port_list = port_list_fp.readline().strip() port_list_fp.close() # 判断IP是否符合规范 def check_ip(data): ip_pattern = re.compile(r'((2(5[0-5]|[0-4]\d))|[0-1]?\d{1,2})(\.((2(5[0 - 5] | [0 - 4]\d)) | [0 - 1]?\d{1, 2})){3}') result = ip_pattern.match(data) if result is None: return None else: return result.group(0) def filter_ip(): ip_filepath = "./result/ip.txt" # IP数据保存路径 ip_fp = open(ip_filepath, 'r') ip_list = ip_fp.readlines() ip_fp.close() ip_fp = open(ip_filepath, 'w') for ip in ip_list: ip = check_ip(ip) if ip is not None: ip_fp.write(ip + '\n') ip_fp.close() # NMap: csv -> json,提取IP和端口的映射 def read_nmap(data_name): ip2port = {} for item in open("./result/nmap/" + data_name + '.csv'): if item.count(',') > 5: ip = item.strip().split(',')[0] port = item.strip().split(',')[4] if ip != "IP": if ip in ip2port.keys(): ip2port[ip].append(port) else: ip2port[ip] = [port] with open("./result/nmap/" + data_name + '.json', "w") as json_fp: json.dump(ip2port, json_fp) # 执行nmap命令将数据保存为xml与csv格式 def nmap(save_name, need_scan=True): if need_scan: cmd = "nmap -Pn -p {} -oX {} -iL {}".format(port_list, "./result/nmap/" + save_name + ".xml", "./result/ip.txt") os.system(cmd) cmd = "python3 {} -f {} -csv {}".format( nmap_parser_path, "./result/nmap/" + save_name + ".xml", "./result/nmap/" + save_name + ".csv" ) os.system(cmd) read_nmap(save_name) # Masscan: csv -> json,提取IP和端口的映射 def read_masscan(data_name): ip2port = {} for item in open("./result/masscan/" + data_name + '.csv'): if item.count(',') > 5: ip = item.strip().split(',')[0] port = item.strip().split(',')[3] if ip != "IpAddr": if ip in ip2port.keys(): ip2port[ip].append(port) else: ip2port[ip] = [port] with open("./result/masscan/" + data_name + '.json', "w") as json_fp: json.dump(ip2port, json_fp) # 执行masscan命令将数据保存为xml与csv格式 def masscan(save_name, need_scan=True): if need_scan: cmd = "{} -iL {} -Pn -p {} -oX {}".format( masscan_path, "./result/ip.txt", port_list, "./result/masscan/" + save_name + ".xml" ) os.system(cmd) cmd = "python3 {} -f {} -csv {}".format( masscan_parser_path, "./result/masscan/" + save_name + ".xml", "./result/masscan/" + save_name + ".csv" ) os.system(cmd) read_masscan(save_name) # 端口探测主函数 def search_port(conf, filename): filter_ip() if conf['use_nmap']: nmap(filename) if conf['use_masscan']: masscan(filename) if __name__ == '__main__': filter_ip() fp = open("./config.json", "r", encoding="utf-8") conf_json = json.load(fp) config = conf_json['ports'] search_port(config, '2023_1_8')

这段代码在导入 re、os、json 三个模块,并定义了 masscan_path、masscan_parser_path、nmap_parser_path、port_list_path 四个变量。masscan_path 变量定义了 masscan 程序的路径,masscan_parser_path 变量定义了 masscan 的 xml 解析器的路径,nmap_parser_path 变量定义了 nmap 的 xml 解析器的路径,port_list_path 变量定义了端口列表文件的路径。最后,代码打开了端口列表文件,读取了文件中的第一行,并将读取的内容赋值给 port_list 变量。最后关闭了文件。
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import csv import glob import os path = "D:\cclog\cclog" class StartUpTimeAnalysis: def init(self,fn): ext = os.path.splitext(fn)[-1].lower() if ext == '.xml': # self.root = etree.parse(fn) self.prepare_xml() else: with open(fn,'r') as fin: self.text = fin.read() # for line in fin: # if '[START UP TIMING]' in line: # # self.text += '\n%s' % line # self.text += line self.prepare_log() def prepare_xml(self): data = {} _app_init_done_delay = self.app_init_done_delay.split(" ")[-4] _graph_init_done_delay = self.graph_init_done_delay.split(" ")[-4] _render_frame_done_delay = self.render_frame_done_delay.split(" ")[-5] data["_app_init_done_delay"] = _app_init_done_delay data["_graph_init_done_delay"] = _graph_init_done_delay data["_render_frame_done_delay"] = _render_frame_done_delay return data def prepare_log(self): raw = self.text self.app_init_done_delay = '\n'.join( [el for el in raw.split('\n') if 'after appInit @' in el]) self.graph_init_done_delay = '\n'.join( [el for el in raw.split('\n') if 'avm graph init done' in el]) self.render_frame_done_delay = '\n'.join([el for el in raw.split('\n') if 'cc_render_renderFrame num:0' in el]) if name == 'main': line = ['index','LOG_FILE_NAME', 'APP_INIT_DONE_DELAY', 'GRAPH_INIT_DONE_DELAY', 'RENDER_FRAME_DONE_DELAY'] resultFilePath = os.path.join(path, "result_cold_start_time.csv") fout = open(resultFilePath, 'w', newline='') book = csv.writer(fout) book.writerow(line) print(os.path.join(path + '/**/VisualApp.localhost.root.log.ERROR*')) app_init_done_delay = [] graph_init_done_delay = [] render_frame_done_delay = [] for file_name in glob.glob(os.path.join(path + '/**/VisualApp.localhost.root.log.ERROR*')): res = {} index = os.path.dirname(file_name).split("\\")[-1] res['INDEX'] = index res['LOG_FILE_NAME'] = "VisualApp.localhost.root.log.ERROR_" + index st = StartUpTimeAnalysis(file_name) data = st.prepare_xml() res.update(data) app_init_done_delay.append(float(res["_app_init_done_delay"])) graph_init_done_delay.append(float(res["_graph_init_done_delay"])) render_frame_done_delay.append(float(res["_render_frame_done_delay"])) values = res.values() book.writerow(values) DA_MAX = ['', "MAX_VALUE", max(app_init_done_delay), max(graph_init_done_delay), max(render_frame_done_delay)] DA_MIN = ['', "MIN_VALUE", min(app_init_done_delay), min(graph_init_done_delay), min(render_frame_done_delay)] DA_AVG = ['', "AVG_VALUE", sum(app_init_done_delay)/len(app_init_done_delay), sum(graph_init_done_delay)/len(graph_init_done_delay), sum(render_frame_done_delay)/len(render_frame_done_delay)] book.writerow(DA_MAX) book.writerow(DA_MIN) book.writerow(DA_AVG) fout.close() 解释一下每行代码的意思

def convert_masscan_report(xml_path, xls_path): DOMTree = xml.dom.minidom.parse(xml_path) data = DOMTree.documentElement nodelist = data.getElementsByTagName('host') ip_info = {} for node in nodelist: scan_endtime = node.getAttribute('endtime') scan_endtime = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(int(scan_endtime))) address_node = node.getElementsByTagName('address') addrtype = address_node[0].getAttribute('addrtype') addr = address_node[0].getAttribute('addr') port_node = node.getElementsByTagName('port') ip_prefix = addr.split(".")[0] + "." + addr.split(".")[1] + "." + addr.split(".")[2] if ip_prefix not in ip_info: ip_info[ip_prefix] = {} for port in port_node: if addr in ip_info[ip_prefix]: ip_info[ip_prefix][addr][1] = ip_info[ip_prefix][addr][1] + "," + portid continue protocol = port.getAttribute('protocol') portid = port.getAttribute('portid') state_element = port.getElementsByTagName('state') state = state_element[0].getAttribute('state') reason = state_element[0].getAttribute('reason') reason_ttl = state_element[0].getAttribute('reason_ttl') print('[+] | %s | %s | %s | %s | %s | %s | %s | %s |' % ( addr, portid, state, protocol, addrtype, reason, reason_ttl, scan_endtime)) scan_info = [addr, portid, state, protocol, addrtype, reason, reason_ttl, scan_endtime] ip_info[ip_prefix][addr] = scan_info workbook = xlsxwriter.Workbook(xls_path) for sheet_name, sheet_value in ip_info.items(): worksheet = workbook.add_worksheet(sheet_name) worksheet.autofilter("A1:H1") # 设置过滤 worksheet.freeze_panes(1, 0) # 冻结窗格 worksheet.lastrow = 0 summary_header = ["addr", "port", "state", "protocol", "addrtype", "reason", "reason_ttl", "scan_endtime"] for idx, item in enumerate(summary_header): worksheet.write(0, idx, item, workbook.add_format({"bold": True})) worksheet.lastrow += 1 for addr, addr_info in sheet_value.items(): for i in range(0, len(addr_info)): worksheet.write(worksheet.lastrow, i, addr_info[i]) worksheet.lastrow += 1 workbook.close()

import numpy import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import os import cv2 as cv from sklearn.model_selection import train_test_split def getImgeAndLabels(path): #存放训练图片 facesSamples = [] #存放图片id ids = [] #存放路径和名称 imagPaths = [] for f in os.listdir(path): #连接文件夹路径和图片名称 result = os.path.join(path,f) #存入 imagPaths.append(result) face_detector = cv.CascadeClassifier(r'D:\pyh\envs\OpenCV\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml') for imagPath in imagPaths: #读取每一种图片 img = cv.imread(imagPath) PIL_img = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) #获取每张图片的id 利用os.path.split的方法将路径和名称分割开 id = int(os.path.split(imagPath)[1].split('.')[0]) facesSamples.append(PIL_img) ids.append(id) return facesSamples,ids if __name__ == '__main__': path = './data/' faces,ids = getImgeAndLabels(path) x = np.array(faces,dtype = np.uint8) y = np.array(ids,dtype = np.uint8) x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=0) model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Input(shape=(112, 92)), #拉平转化为一维数据 tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(112,92)), #定义神经网络全连接层,参数是神经元个数以及使用激活函数 tf.keras.layers.Dense(200,activation='relu'), #设置遗忘率 # tf.keras.layers.Dropout(0.2), #定义最终输出(输出10种类别,softmax实现分类的概率分布) tf.keras.layers.Dense(16,activation='softmax') ]) model.compile( optimizer = 'adam', loss = 'sparse_categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy']) print("模型*************") model.fit(x,y,epochs=80) print("成绩***********") model.evaluate(x_test,y_test) class_name = ['u1','u2','u3', 'u4','u5','u6','u7','u8','u9','u10','u11','u12','u13',] predata = cv.imread(r'./data/5.pgm') predata = cv.cvtColor(predata, cv.COLOR_RGB2GRAY) reshaped_data = np.reshape(predata, (1, 112, 92)) #预测一个10以内的数组,他们代表对10种不同服装的可信度 predictions_single = model.predict(reshaped_data) max = numpy.argmax(predictions_single) #在列表中找到最大值 print(class_name[max-1]) plt.imshow(x_test[10],cmap=plt.cm.gray_r) plt.show()

{ "manifest_version": 3, "name": "My V3 Extension", "version": "versionString", "action": {}, "default_locale": "en", "description": "A plain-text description", "icons": {}, "action": , "author": , "automation": , "background": { "service_worker": }, "chrome_settings_overrides": {}, "chrome_url_overrides": {}, "commands": {}, "content_capabilities": , "content_scripts": [{}], "content_security_policy": "policyString", "converted_from_user_script": , "current_locale": , "declarative_net_request": , "devtools_page": "devtools.html", "differential_fingerprint": , "event_rules": [{}], "externally_connectable": { "matches": ["*://*.contoso.com/*"] }, "file_browser_handlers": [], "file_system_provider_capabilities": { "configurable": true, "multiple_mounts": true, "source": "network" }, "homepage_url": "http://path/to/homepage", "host_permissions": [], "import": [{"id": "aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa"}], "incognito": "spanning, split, or not_allowed", "input_components": , "key": "publicKey", "minimum_chrome_version": "versionString", "nacl_modules": [], "natively_connectable": , "oauth2": , "offline_enabled": true, "omnibox": { "keyword": "aString" }, "optional_permissions": ["tabs"], "options_page": "options.html", "options_ui": { "chrome_style": true, "page": "options.html" }, "permissions": [""], "platforms": , "replacement_web_app": , "requirements": {}, "sandbox": [], "short_name": "Short Name", "side_panel": {}, "storage": { "managed_schema": "schema.json" }, "system_indicator": , "tts_engine": {}, "update_url": "http://path/to/updateInfo.xml", "version_name": "aString", "web_accessible_resources": [] } 请以表格的显示列出在扩展开发中每个属性的作用

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Java实体自动生成MySQL建表语句工具

Java实体转MySQL建表语句是Java开发中一个非常实用的功能,它可以让开发者通过Java类(实体)直接生成对应的MySQL数据库表结构的SQL语句。这项功能对于开发人员来说可以大幅提升效率,减少重复性工作,并降低因人为操作失误导致的错误。接下来,我们将详细探讨与Java实体转MySQL建表语句相关的几个知识点。 ### 知识点一:Java实体类的理解 Java实体类通常用于映射数据库中的表,它代表了数据库表中的一行数据。在Java实体类中,每个成员变量通常对应数据库表中的一个字段。Java实体类会使用一些注解(如`@Entity`、`@Table`、`@Column`等)来标记该类与数据库表的映射关系以及属性与字段的对应关系。 ### 知识点二:注解的使用 在Java中,注解(Annotation)是一种元数据形式,它用于为代码提供额外的信息。在将Java实体类转换为MySQL建表语句时,常用注解包括: - `@Entity`:标记一个类为实体类,对应数据库中的表。 - `@Table`:用于指定实体类对应的数据库表的名称。 - `@Column`:用于定义实体类的属性与表中的列的映射关系,可以指定列名、数据类型、是否可空等属性。 - `@Id`:标记某个字段为表的主键。 ### 知识点三:使用Java代码生成建表语句 在Java中,通过编写代码使用某些库或框架可以实现将实体类直接转换为数据库表结构的SQL语句。常见的工具有MyBatis的逆向工程、Hibernate的Annotation SchemaExport等。开发者可以通过这些工具提供的API,将配置好的实体类转换成相应的建表SQL语句。 ### 知识点四:建表语句的组成 MySQL建表语句主要包含以下几个关键部分: - `CREATE TABLE`:基本的建表语句开始标志。 - 表名:在创建新表时,需要为其指定一个名称。 - 字段定义:通过`CREATE TABLE`语句后跟括号中的列定义来创建表。每个字段通常需要指定字段名、数据类型、是否允许为空(NOT NULL)、默认值、主键(PRIMARY KEY)、外键(FOREIGN KEY)等。 - 数据类型:指定字段可以存储的数据类型,如`INT`、`VARCHAR`、`DATE`、`TEXT`等。 - 约束:定义了数据必须满足的规则,如主键约束(PRIMARY KEY)、唯一约束(UNIQUE)、外键约束(FOREIGN KEY)、检查约束(CHECK)等。 ### 知识点五:使用压缩包子工具 压缩包子工具可能是一个自定义的应用程序或框架,其名称为generatorTableSql。它可能是利用上述提及的Java注解和库框架来实现Java实体类转MySQL建表语句的程序。从提供的文件名称列表中,我们可以推测这个工具能够解析Java实体类,根据类的结构和注解生成创建表的SQL语句,并将其压缩打包。 ### 知识点六:最佳实践 在利用Java实体类生成MySQL建表语句时,需要注意以下最佳实践: - 保持代码整洁和一致性,遵循命名规范。 - 使用版本控制工具(如Git)来管理代码和SQL语句的变更。 - 在开发过程中,进行单元测试和集成测试,确保生成的SQL语句能够正确无误地创建所需的表结构。 - 定期审查和更新实体类和建表语句,确保它们能够反映当前的业务需求和数据模型。 通过上述知识点的详细阐述,我们可以理解Java实体转MySQL建表语句的过程以及其背后的技术原理。掌握这些知识可以帮助开发者高效地完成数据持久层的开发任务,减少重复性工作,从而专注于业务逻辑的实现。