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

时间: 2024-04-28 19:19:17 浏览: 165
ZIP

import.zip

该代码主要涉及以下知识点: 1. zipfile模块:用于读取和写入zip格式的压缩文件; 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:获取文件的大小、创建时间、修改时间和访问时间等信息,并修改文件的时间戳; 6. 循环结构和条件判断:使用while循环和if语句实现对多个文件的处理。
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这段代码有什么问题 import org.apache.commons.compress.archivers.zip.ZipArchiveEntry;import org.apache.commons.compress.archivers.zip.ZipFile;import java.io.File;import java.io.FileOutputStream;import java.io.IOException;import java.io.InputStream;public class UnzipFolder { public static void main(String[] args) { String folderPath = "/path/to/folder"; // 文件夹路径 String password = "password"; // 解压密码 File folder = new File(folderPath); if (folder.exists() && folder.isDirectory()) { File[] files = folder.listFiles(); for (File file : files) { if (file.getName().endsWith(".zip")) { // 如果是zip文件 unzip(file, password); } } } else { System.out.println("Folder does not exist or is not a directory."); } } public static void unzip(File file, String password) { byte[] buffer = new byte[1024]; try { ZipFile zipFile = new ZipFile(file); zipFile.setPassword(password); String destDirPath = file.getParent(); for (ZipArchiveEntry entry : zipFile.getEntries()) { String entryName = entry.getName(); InputStream inputStream = zipFile.getInputStream(entry); File destFile = new File(destDirPath, entryName); if (entry.isDirectory()) { destFile.mkdirs(); } else { FileOutputStream outputStream = new FileOutputStream(destFile); int len; while ((len = inputStream.read(buffer)) > 0) { outputStream.write(buffer, 0, len); } outputStream.close(); } inputStream.close(); } zipFile.close(); System.out.println("Unzip " + file.getName() + " successfully."); } catch (IOException e) { System.out.println("Unzip " + file.getName() + " failed."); e.printStackTrace(); } }}

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 = './archive_test.zip' infer_dst_path = './archive_test' unzip_infer_data(infer_src_path,infer_dst_path) para_state_dict = paddle.load("MyDNN") model = MyDNN() 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='./archive_test/alexandrite_18.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")根据这一段代码续写一段利用这个模型进行宝石预测的GUI界面

def zipjie(): f = zipfile.ZipFile("E:\daad\daaad\Ad.rar", 'r') # 压缩文件位置 for file in f.namelist(): f.extract(file, "E:\daad\daaad") # 解压位置 f.close() # 指定要查找的文件夹路径 folder_path = "E:\daad\daaad" # 指定要选取的字段 selected_columns = ['dsada', 'dasda'] # 使用 os 模块列出文件夹中所有的 XLS 文件 xls_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xls')] # 检查 Excel 文件是否存在 writer = pd.ExcelWriter('E:\daad\daaad\qwd.xlsx') # 循环对每个 XLS 文件进行操作 for xls_file in xls_files: # 构造文件路径 file_path = os.path.join(folder_path, xls_file) # 使用 pandas 打开 XLS 文件 df = pd.read_excel(file_path) # 选取指定的字段,并判断,若不存在的字段跳过 valid_columns = [col for col in selected_columns if col in df.columns] if len(valid_columns) < len(selected_columns): print(f"Warning: {xls_file} contains invalid column names, skipping them") # 去除特殊符号和非法字符 for col in valid_columns: df[col] = df[col].apply(lambda x: re.sub(r'[^\w\s]', '', str(x))) df[col] = df[col].apply(lambda x: re.sub(r'[\d]', '', str(x))) selected_data = df[valid_columns] # 将选取的数据追加到现有的 Excel 文件中 selected_data.to_excel(writer, sheet_name=xls_file, index=False, header=False, startrow=len(pd.read_excel(file_path, sheet_name=xls_file))) # 保存并关闭新的 Excel 文件 writer.save() writer.close() zipjie() 帮我改造下代码,实现计算已有EXCEL的行数,然后对EXCEL内容进行追加

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