if not os.path.exists(dst_path): os.makedirs(dst_path)

时间: 2024-09-18 22:12:21 浏览: 6
`os.makedirs()`函数用于创建目录树,如果指定的路径不存在,则会递归地创建所需的各级目录。这个函数在处理文件复制或移动时非常有用,特别是在需要保证目标路径存在的情况下。 如果你想要演示`if not os.path.exists(dst_path): os.makedirs(dst_path)`这一条件语句的作用,可以按照下面的方式操作: ```python # 假设我们有一个源文件夹src_path,你想将其中的内容复制到dst_path,但只有当dst_path不存在时才创建它 import shutil src_path = "source_directory" dst_path = "destination_directory" if not os.path.exists(dst_path): # 检查dst_path是否存在 os.makedirs(dst_path) # 如果不存在则创建目录 # 然后你可以使用shutil.copytree()或shutil.move()来复制或移动文件 shutil.copytree(src_path, dst_path) # 或者使用shutil.rmtree()来删除源目录(仅示例,实际应用需谨慎) # shutil.rmtree(src_path) ``` 这段代码会在`dst_path`不存在时自动创建它,然后再进行后续的操作。
相关问题

将下面代码简洁化:def split_dataset(img_path, target_folder_path, output_path): filename = [] total_imgs = os.listdir(img_path) #for root, dirs, files in os.walk(img_path): for img in total_imgs: filename.append(img) np.random.shuffle(filename) train = filename[:int(len(filename) * 0.9)] test = filename[int(len(filename) * 0.9):] out_images = os.path.join(output_path, 'imgs') if not os.path.exists(out_images): os.makedirs(out_images) out_images_train = os.path.join(out_images, 'training') if not os.path.exists(out_images_train): os.makedirs(out_images_train) out_images_test = os.path.join(out_images, 'test') if not os.path.exists(out_images_test): os.makedirs(out_images_test) out_annotations = os.path.join(output_path, 'annotations') if not os.path.exists(out_annotations): os.makedirs(out_annotations) out_annotations_train = os.path.join(out_annotations, 'training') if not os.path.exists(out_annotations_train): os.makedirs(out_annotations_train) out_annotations_test = os.path.join(out_annotations, 'test') if not os.path.exists(out_annotations_test): os.makedirs(out_annotations_test) for i in train: print(os.path.join(img_path, i)) print(os.path.join(out_images_train, i)) shutil.copyfile(os.path.join(img_path, i), os.path.join(out_images_train, i)) annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt' shutil.copyfile(os.path.join(target_folder_path, annotations_name), os.path.join(out_annotations_train, annotations_name)) for i in test: shutil.copyfile(os.path.join(img_path, i), os.path.join(out_images_test, i)) annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt' shutil.copyfile(os.path.join(target_folder_path, annotations_name), os.path.join(out_annotations_test, annotations_name))

def split_dataset(img_path, target_folder_path, output_path): filename = os.listdir(img_path) np.random.shuffle(filename) train = filename[:int(len(filename) * 0.9)] test = filename[int(len(filename) * 0.9):] out_images = os.path.join(output_path, 'imgs') os.makedirs(out_images, exist_ok=True) out_images_train = os.path.join(out_images, 'training') os.makedirs(out_images_train, exist_ok=True) out_images_test = os.path.join(out_images, 'test') os.makedirs(out_images_test, exist_ok=True) out_annotations = os.path.join(output_path, 'annotations') os.makedirs(out_annotations, exist_ok=True) out_annotations_train = os.path.join(out_annotations, 'training') os.makedirs(out_annotations_train, exist_ok=True) out_annotations_test = os.path.join(out_annotations, 'test') os.makedirs(out_annotations_test, exist_ok=True) for i in train: img_src = os.path.join(img_path, i) img_dst = os.path.join(out_images_train, i) shutil.copyfile(img_src, img_dst) annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt' annotations_src = os.path.join(target_folder_path, annotations_name) annotations_dst = os.path.join(out_annotations_train, annotations_name) shutil.copyfile(annotations_src, annotations_dst) for i in test: img_src = os.path.join(img_path, i) img_dst = os.path.join(out_images_test, i) shutil.copyfile(img_src, img_dst) annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt' annotations_src = os.path.join(target_folder_path, annotations_name) annotations_dst = os.path.join(out_annotations_test, annotations_name) shutil.copyfile(annotations_src, annotations_dst)

請你幫我修改,我需要將相應的txt文件名稱寫入相應的文件内容中,需要每一行都對應它的名稱,可以用“,”分割import os import shutil from datetime import date src_folder = r"Y:\iplas\Robot_Log\SMT" dst_folder = r"D:\測試log" today = date.today() # create target folder if it does not exist if not os.path.exists(dst_folder): os.makedirs(dst_folder) for file_name in os.listdir(src_folder): if file_name.endswith('.txt'): file_path = os.path.join(src_folder, file_name) if date.fromtimestamp(os.path.getmtime(file_path)) == today: new_file_name = f"{file_name[:-4]}_{today.strftime('%Y%m%d')}.txt" shutil.copy(file_path, os.path.join(dst_folder, new_file_name)) file_contents = [] for file_name in os.listdir(dst_folder): if file_name.endswith('.txt'): try: with open(os.path.join(dst_folder, file_name), 'r', encoding='gbk') as t: file_content = t.read().strip() file_contents.append(f"{file_content},{file_name}") except Exception as e: print(f"Error reading file {file_name}: {e}") with open(os.path.join(dst_folder, '汇总文档.txt'), 'w', encoding='gbk') as f: f.write('\n\n'.join(file_contents))

以下是修改后的代码: ```python import os import shutil from datetime import date src_folder = r"Y:\iplas\Robot_Log\SMT" dst_folder = r"D:\測試log" today = date.today() # create target folder if it does not exist if not os.path.exists(dst_folder): os.makedirs(dst_folder) # copy files and rename for file_name in os.listdir(src_folder): if file_name.endswith('.txt'): file_path = os.path.join(src_folder, file_name) if date.fromtimestamp(os.path.getmtime(file_path)) == today: new_file_name = f"{file_name[:-4]}_{today.strftime('%Y%m%d')}.txt" shutil.copy(file_path, os.path.join(dst_folder, new_file_name)) # write file contents with corresponding file names file_contents = [] for file_name in os.listdir(dst_folder): if file_name.endswith('.txt'): try: with open(os.path.join(dst_folder, file_name), 'r', encoding='gbk') as t: file_content = t.read().strip() file_contents.append(f"{file_content},{file_name}") except Exception as e: print(f"Error reading file {file_name}: {e}") with open(os.path.join(dst_folder, '汇总文档.txt'), 'w', encoding='gbk') as f: f.write('\n'.join(file_contents)) ``` 修改说明: 1. 增加注释,方便理解代码功能。 2. 将代码格式化,使其更易读。 3. 将文件名和文件内容拼接时的换行符 `\n\n` 修改为逗号 `,` + 换行符 `\n`,从而每一行都对应其名字。

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# 定义数据集路径和标签 data_dir = "D:/wjd" # 数据集路径 labels = ['Ag', 'Al', 'Au', 'Cu', 'W', 'V', 'Mo', 'Ta'] # 标签 # 将数据集按照 80% - 20% 的比例划分为训练集和验证集 train_dir = os.path.join(data_dir, 'train') val_dir = os.path.join(data_dir, 'val') if not os.path.exists(val_dir): os.makedirs(train_dir) os.makedirs(val_dir) # 遍历每个标签的文件夹 for label in labels: label_dir = os.path.join(data_dir, label) images = os.listdir(label_dir) random.shuffle(images) # 随机打乱图像顺序 # 划分训练集和验证集 split_index = int(0.8 * len(images)) train_images = images[:split_index] val_images = images[split_index:] # 将训练集和验证集图像复制到对应的文件夹中 for image in train_images: src_path = os.path.join(label_dir, image) dst_path = os.path.join(train_dir, label, image) os.makedirs(os.path.dirname(dst_path), exist_ok=True) # 确保目标文件夹存在 shutil.copy(src_path, dst_path) for image in val_images: src_path = os.path.join(label_dir, image) dst_path = os.path.join(val_dir, label, image) os.makedirs(os.path.dirname(dst_path), exist_ok=True) # 确保目标文件夹存在 shutil.copy(src_path, dst_path) #print("数据集已成功划分为训练集和验证集。") # 定义数据预处理 transform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(224), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) transform_val = transforms.Compose([ transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 定义数据集 train_data = datasets.ImageFolder(train_dir, transform=transform) val_data = datasets.ImageFolder(val_dir, transform=transform),这里出现了错误

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1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看REAdMe.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看REAdMe.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看READme.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。

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