python如何通过注释自动修改yml文件

时间: 2024-01-31 14:04:45 浏览: 23
Python中可以使用PyYAML库来读取和修改YAML文件。如果要通过注释自动修改YAML文件,需要先对注释进行解析,然后再根据注释对相应的值进行修改。 以下是一个示例代码,演示如何使用注释来修改YAML文件中的值: ```python import yaml # 读取YAML文件 with open("config.yml", "r") as f: config = yaml.safe_load(f) # 解析注释,获取需要修改的键值对 comments = {} with open("config.yml", "r") as f: for line in f: if line.startswith("#"): key, value = line[1:].strip().split(": ") comments[key] = value # 修改YAML文件中的值 for key, value in comments.items(): keys = key.split(".") current = config for k in keys[:-1]: current = current[k] current[keys[-1]] = yaml.safe_load(value) # 将修改后的结果写入YAML文件 with open("config.yml", "w") as f: yaml.dump(config, f) ``` 在这个示例中,我们先使用PyYAML库读取YAML文件,并通过注释解析出需要修改的键值对。然后根据这些键值对对YAML文件中的值进行修改,并将修改后的结果写回YAML文件中。注意,这里我们使用了`yaml.safe_load`来安全地加载注释中的值,以防止出现安全问题。

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-----检测、校验并输出结果----- from imp import reload import cv2 # 准备好识别方法 recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() # 使用之前训练好的模型 recognizer.read('trainner/trainner.yml') # 再次调用人脸分类器 cascade_path = "C:\Anacon3\envs\myenv\Lib\site-packages\cv2\data/haarcascade_frontalface_default.xml" face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path) # 加载一个字体,用于识别后,在图片上标注出对象的名字 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX idnum = 0 # 设置好与ID号码对应的用户名,如下,如0对应的就是初始 names = ['zuo xin', 'un', 'user1', 'user2', 'user3'] # 调用摄像头 cam = cv2.VideoCapture(0) minW = 0.1 * cam.get(3) minH = 0.1 * cam.get(4) while True: ret, img = cam.read() gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 识别人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale( gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5, minSize=(int(minW), int(minH)) ) # 进行校验 for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) idnum, confidence = recognizer.predict(gray[y:y + h, x:x + w]) # 计算出一个检验结果 if confidence < 55: idum = names[idnum] confidence = "{0}%", format(round(100 - confidence)) else : confidence = "{0}%", format(round(100 - confidence)) idum = "unknown" # 输出检验结果以及用户名/ cv2.putText(img, str(idum), (x + 5, y - 5), font, 1, (0, 0, 255), 1) cv2.putText(img, str(confidence), (x + 5, y + h - 5), font, 1, (0, 0, 0), 1) # 展示结果 cv2.imshow('camera', img) k = cv2.waitKey(20) if k == cv2.waitKey(20): print('人脸检测成功,门禁已经开锁,请人员进入') # 释放资源 cam.release() cv2.destroyAllWindows()修改为可以识别中文字符串

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