filename = 'D:\\study\\喜马拉雅\\评书' if not os.path.exists(filename): os.mkdir(filename) mulu_dizhi = 'https://www.ximalaya.com/revision/album/v1/getTracksList?albumId=30210574&pageNum=1&sort=0&pageSize=30' headers = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/109.0.0.0 Safari/537.36' } mulu_xinxi = requests.get(mulu_dizhi, headers=headers).json() mulu_xinxi = mulu_xinxi['data']['tracks'] # print(mulu_xinxi) for yinpin_xinxi in mulu_xinxi: # print(yinpin_xinxi) yinpin_title = yinpin_xinxi['title'] print(yinpin_title) play_dizhi = f'https://www.ximalaya.com/revision/play/v1/audio?id={yinpin_xinxi["trackId"]}&ptype=1' yinpin_data = requests.get(play_dizhi, headers=headers).json() # print(yinpin_data) yinpin_dizhi = yinpin_data['data']['src'] print(yinpin_dizhi)
时间: 2024-04-08 21:32:42 浏览: 11
这段代码是用来下载喜马拉雅上某个专辑的音频文件。代码首先创建一个目录,然后通过发送HTTP请求获取专辑的音频列表信息。接着遍历音频列表,获取每个音频的标题和播放地址。最后,打印出每个音频的标题和下载地址。
请注意,这段代码使用了`os`、`requests`等库,你需要确保已经正确导入这些库。另外,`mulu_dizhi`是专辑的接口地址,你可以根据需要修改为自己想要下载的专辑。
相关问题
# 将图片移动到相应的文件夹 cluster_path = os.path.join(path, cluster_folder) if not os.path.exists(cluster_path): os.mkdir(cluster_path) for i in range(10): cluster_i_path = os.path.join(cluster_path, str(i)) if not os.path.exists(cluster_i_path): os.mkdir(cluster_i_path) for j, label in enumerate(labels): if label == i: old_path = os.path.join(path, f'{j}.png') new_path = os.path.join(cluster_i_path, f'{j}.png') os.rename(old_path, new_path) root_path = r'D:\jk' for i in range(10): cluster_i_path = os.path.join(root_path, f'cluster_{i}') if not os.path.exists(cluster_i_path): os.mkdir(cluster_i_path) for j, label in enumerate(labels): if label == i: old_path = os.path.join(path, f'{j}.png') new_path = os.path.join(cluster_i_path, f'{j}.png') os.rename(old_path, new_path),这段代码有什么错误吗
这段代码没有语法错误,但是注意到两个循环中的变量 `i` 和 `j` 是一样的,所以在第二个循环中可以使用之前定义的变量 `i`,而不需要重新定义变量。修改后的代码如下:
```
root_path = r'D:\jk'
for i in range(10):
cluster_i_path = os.path.join(root_path, f'cluster_{i}')
if not os.path.exists(cluster_i_path):
os.mkdir(cluster_i_path)
for j, label in enumerate(labels):
if label == i:
old_path = os.path.join(path, f'{j}.png')
new_path = os.path.join(cluster_i_path, f'{j}.png')
os.rename(old_path, new_path)
```
另外,你需要将聚类文件夹的根目录 `root_path` 修改成你想要的路径。
# 将聚类结果可视化 plt.scatter(features[:, 0], features[:, 1], c=labels) plt.show() save_path = "D:/jk" if not os.path.exists(save_path): os.mkdir(save_path) # 将每个聚类结果单独保存到对应的文件夹中 for i in set(labels): class_path = os.path.join(save_path, str(i)) if not os.path.exists(class_path): os.mkdir(class_path) for j in range(len(labels)): if labels[j] == i: img_path = dataset.imgs[j][0] img_name = os.path.basename(img_path) save_name = os.path.join(class_path, img_name) shutil.copy(img_path, save_name),能换一种聚类方法吗,换成高斯混合模型聚类,将聚类的结果保存到这个路径下D:\jk
当然可以,你可以使用高斯混合模型聚类方法。下面是一个使用高斯混合模型聚类方法的示例代码,并将聚类结果保存到 "D:/jk" 路径下:
```python
import os
import shutil
import numpy as np
from sklearn.mixture import GaussianMixture
# 加载数据
data = np.load("your_data.npy")
# 创建高斯混合模型聚类器,假设聚成 3 类
gmm = GaussianMixture(n_components=3)
# 拟合数据并预测聚类结果
labels = gmm.fit_predict(data)
# 可视化聚类结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=labels)
plt.show()
# 将每个聚类结果单独保存到对应的文件夹中
save_path = "D:/jk"
if not os.path.exists(save_path):
os.mkdir(save_path)
for i in set(labels):
class_path = os.path.join(save_path, str(i))
if not os.path.exists(class_path):
os.mkdir(class_path)
for j in range(len(labels)):
if labels[j] == i:
img_path = dataset.imgs[j][0]
img_name = os.path.basename(img_path)
save_name = os.path.join(class_path, img_name)
shutil.copy(img_path, save_name)
```
需要注意的是,高斯混合模型聚类方法需要先将数据标准化,否则可能会导致聚类效果不佳。另外,GMM聚类方法需要指定聚类的数量,本示例中假设聚成 3 类。