在python中用endswith函数举个简单的例子

当我们需要判断一个字符串是否以某个特定的子字符串结尾时，可以使用Python中的endswith()函数。举个简单的例子，假设我们有一个字符串s，我们想要判断它是否以字符串"world"结尾，可以使用以下代码：

s = "hello world"
if s.endswith("world"):
    print("s ends with world")
else:
    print("s does not end with world")

运行该代码，输出结果为：

s ends with world

这是因为字符串s以"world"结尾。

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python中用讯飞开放平台语音转换文件夹中所有音频

以下是使用讯飞开放平台API和Python代码将文件夹中所有音频转换为文字的示例：

import os
import requests
import json
import base64

# 讯飞开放平台API接口地址
URL = "http://api.xfyun.cn/v1/service/v1/iat"

# 讯飞开放平台应用ID和API Key
APP_ID = "your_app_id"
API_KEY = "your_api_key"

# 设置语音转换格式、采样率等参数
PARAMS = {
    "engine_type": "sms16k",
    "aue": "raw",
    "sample_rate": "16000"
}

# 获取讯飞开放平台API请求头
def get_headers():
    cur_time = str(int(time.time()))
    param = base64.b64encode(json.dumps(PARAMS).replace(' ', '').encode('utf-8'))
    param = str(param, 'utf-8')
    m2 = hashlib.md5()
    m2.update((API_KEY + cur_time + param).encode('utf-8'))
    check_sum = m2.hexdigest()
    headers = {
        'X-CurTime': cur_time,
        'X-Param': param,
        'X-Appid': APP_ID,
        'X-CheckSum': check_sum,
        'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded; charset=utf-8',
    }
    return headers

# 将音频文件转换为文字
def audio_to_text(file_path):
    with open(file_path, 'rb') as f:
        file_content = base64.b64encode(f.read())
    data = {
        "audio": file_content,
    }
    headers = get_headers()
    r = requests.post(URL, headers=headers, data=data)
    result = json.loads(r.content.decode('utf-8'))
    if result["code"] == "0":
        text = result["data"]
        return text
    else:
        return None

# 转换整个文件夹中的音频文件
def convert_folder(folder_path):
    for filename in os.listdir(folder_path):
        if filename.endswith('.wav') or filename.endswith('.mp3'):
            file_path = os.path.join(folder_path, filename)
            text = audio_to_text(file_path)
            print(filename + ": " + text)

# 调用函数进行转换
convert_folder('/path/to/folder')

在上面的代码中，你需要将`your_app_id`和`your_api_key`替换为你的讯飞开放平台应用ID和API Key。然后将`convert_folder()`函数中的`/path/to/folder`替换为包含音频文件的文件夹的路径。代码中的`audio_to_text()`函数使用讯飞开放平台API将音频文件转换为文字。然后，`convert_folder()`函数遍历指定的文件夹中的所有音频文件，并调用`audio_to_text()`函数将它们转换为文字。最后，将文件名和转换后的文字打印到控制台。

如何利用python从含有多个txt文件的文件夹中用分层抽样抽取样本

在Python中，你可以使用`os`模块来遍历文件夹，`random`模块来进行随机抽样，以及`pandas`库处理文本数据。以下是分层抽样的步骤：

1. 首先，导入必要的库：

import os
import random
import pandas as pd

2. 定义函数来读取txt文件并将其内容合并到一个列表中，这里假设所有txt文件都有相同的结构：

def read_files_in_folder(folder_path):
    file_list = []
    for filename in os.listdir(folder_path):
        if filename.endswith('.txt'):
            with open(os.path.join(folder_path, filename), 'r') as f:
                file_list.append(f.read())
    return file_list

3. 确定每个层级的抽样比例。例如，如果想从每个层级抽取10%的样本，你需要有各个层级的数据分布信息。

4. 创建一个字典，存储各层级的文件路径和对应的权重（比如，如果第一层级有100个文件，第二层级有50个，权重可以设置为100和50）：

level_weights = {
    # 第一层级的文件夹路径：权重
    'level1': 100,
    'level2': 50,  # 请替换为你实际的层级和权重
}

# 按照权重计算总体样本数
total_samples = sum(level_weights.values())

# 分层抽样函数
def stratified_sampling(file_list, weights):
    sampled_files = {}
    for level, weight in weights.items():
        sample_size = int(weight * total_samples / sum(weights.values()))
        sampled_files[level] = random.sample(file_list[level_weight_dict[level]], sample_size)
    return sampled_files

5. 使用上述函数抽样，并保存结果：

folder_path = 'your_file_folder_path'  # 替换为你的文件夹路径
all_data = read_files_in_folder(folder_path)

level_weight_dict = {key: len(value) for key, value in level_weights.items()}  # 计算每个层级的实际文件数量

sampled_data = stratified_sampling(all_data, level_weights)

6. 最后，你可以将抽样后的数据转换成DataFrame，方便进一步处理：

df_sample = pd.DataFrame({
    'level': list(sampled_data.keys()),
    'data': sampled_data.values()
})