python中Path.stem

时间: 2024-04-14 07:29:48 浏览: 499
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python3中os.path模块下常用的用法总结【推荐】

Path.stem是一个Path对象的方法，用于获取文件路径中的文件名部分（不包括文件扩展名）。 例如，如果有一个文件路径为"/path/to/file.txt"，使用Path.stem方法将返回"file"。 在Python中，Path对象是pathlib模块中的一个类，用于处理文件路径和目录路径。Path.stem方法是其中的一个属性方法，用于提取路径中的文件名部分。
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Traceback (most recent call last): File "C:\Users\honey\Desktop\TXT_EXCEL\TXT_EXCEL.py", line 105, in <module> _df.to_excel(f'./{_path.stem}.xlsx', index=False, header=False) ^^^^^^^^^^^^ AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'to_excel' Error reading file 9762IT.CTSM0V30_20230201_20230228.txt:'gb2312' codec can't decode byte 0xab in position 26923: illegal multibyte sequence

_df.to_excel(f'./{_path.stem}.xlsx', index=False, header=False) deal_style(f'./{_path.stem}.xlsx') 这样就可以避免出现空DataFrame转换为Excel文件的情况，同时对于文件编码不确定的情况也进行了处理。

如何在python中尝试打开文件并检查文件后缀名

file_name, extension = path.stem, path.suffix if not extension: # 检查是否为纯文件名（无后缀） print(f"{file_path} does not have an extension.") else: print(f"The file {file_path} has a .{...

python 分开后缀名

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save_path = str(save_dir /source_folder_name/p.name) # im.jpg 存储路径+图片名 txt_path = str(save_dir / source_folder_name/'labels' / p.stem) + ('' if dataset.mode == 'image' else f'_{frame}') # im.txt 这段怎么根据自己读取的文件夹路径里的/data2/bird_1w_data/images_supplement/*/*.jpg的第一个*号做一个判断用于保存文件

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base_name = file_path.stem # 去除扩展名 processed_data = process_file(file_path) output_file = output_folder / (base_name + '.processed.csv') # 输出文件路径 processed_data.to_csv(output_file, ...

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from nltk.stem import WordNetLemmatizer # 定义停用词 stop_words = set(stopwords.words('english')) # 初始化词干还原器 lemmatizer = WordNetLemmatizer() # 读取文件 def read_file(file_path): with open...

import cv2 import torch import argparse from pathlib import Path from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from utils.torch_utils import select_device # 定义命令行参数 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--source', type=str, default='e:/pythonproject/pythonproject/runs/detect/exp2/test1.mp4', help='视频文件路径') parser.add_argument('--weights', type=str, default='e:/pythonproject/pythonproject/best.pt', help='YOLOv5 模型权重文件路径') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='预测置信度阈值') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS 的 IoU 阈值') parser.add_argument('--device', default='0', help='使用的 GPU 编号，或者 -1 表示使用 CPU') args = parser.parse_args() # 加载 YOLOv5 模型 device = select_device(args.device) model = attempt_load(args.weights, device=device).to(device).eval() # 加载视频 vid_path = args.source vid_name = Path(vid_path).stem vid_writer = None if vid_path != '0': vid_cap = cv2.VideoCapture(vid_path) else: vid_cap = cv2.VideoCapture(0) assert vid_cap.isOpened(), f'无法打开视频：{vid_path}' # 视频帧循环 while True: # 读取一帧 ret, frame = vid_cap.read() if not ret: break # 对图像进行目标检测 img = torch.from_numpy(frame).to(device) img = img.permute(2, 0, 1).float().unsqueeze(0) / 255.0 pred = model(img)[0] pred = non_max_suppression(pred, args.conf_thres, args.iou_thres, classes=None, agnostic=False) # 处理检测结果 boxes = [] for i, det in enumerate(pred): if len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], frame.shape).round() for xyxy, conf, cls in reversed(det): label = f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}' boxes.append((int(xyxy[0]), int(xyxy[1]), int(xyxy[2]), int(xyxy[3]), label)) # 绘制矩形框 if len(boxes) > 0: for box in boxes: x1, y1, x2, y2, label = box cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, label, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) # 显示帧 cv2.imshow(vid_name, frame) # 写入输出视频 if vid_writer is None: fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('mp4v') vid_writer = cv2.VideoWriter(f'{vid_name}_output.mp4', fourcc, 30, (frame.shape[1], frame.shape[0]), True) vid_writer.write(frame) # 按下 q 键退出 if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break # 释放资源 vid_cap.release() if vid_writer is not None: vid_writer.release() cv2.destroyAllWindows()，请指出这段代码的错误

3. 确保输入的视频文件格式与代码中指定的编解码器相匹配，否则可能无法写入输出视频。 4. 确保设备编号是正确的，如果使用 GPU，请确保 CUDA 已经正确安装并配置。 另外，建议加上一些错误处理和日志输出，以便更...

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有两个txt 都是 a|b的格式， 秦老汉海鲜铺|鱼鲜 龙啸养身食府|鱼鲜 你计算A.txt 中的 每行中的a，对应B.txt中的a，的文本相似度，将B.txt中的a 文本相似度最高的替换到 A.txt 中的 a python

要在Python中实现这个任务，你可以使用nltk库来进行文本处理和计算余弦相似度，然后找到两个文件中最匹配的一对并替换A.txt中的内容。以下是步骤的一个简单示例： 首先，你需要安装nltk库（如果尚未安装）： ...

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txt_path = str(Path(out) / Path(p).stem) + (f'_{frame_i:06d}' if save_img else '') s += '%gx%g ' % img.shape[2:] # print string gn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]] # normalization gain whwh ...

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txt_path = str(save_dir / 'labels' / p.stem) + ('' if dataset.mode == 'image' else f'_{counter}') + '.txt' if det is not None and len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0...

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cd_hit_command_template = "cd-hit -i {file} -o CD_HIT_output/{file.stem}.fa -c 0.75 -T 0 -M 0" # 对每个文件运行 cd-hit 命令 for fasta_file in fasta_files: command = cd_hit_command_template.format...

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