python2 os.walk(filepath) 出来的路径中的中文变成二进制

时间: 2024-04-09 12:32:52 浏览: 109
在Python 2中,`os.walk`函数返回的路径默认是以系统默认编码方式表示的字符串,如果路径中包含中文字符,而系统默认编码不支持中文字符,则会导致中文字符被转换成二进制数据。 为了解决这个问题,你可以尝试使用`unicode`函数将路径转换为Unicode字符串,以便正确处理中文字符。可以使用以下方式修改代码: ```python import os for root, dirs, files in os.walk(filepath): root = unicode(root, sys.getfilesystemencoding()) for name in files: name = unicode(name, sys.getfilesystemencoding()) # 执行你的操作 ``` 注意,`sys.getfilesystemencoding()`函数用于获取系统默认编码方式。 然而,我强烈建议您考虑升级到Python 3,因为Python 2已于2020年停止支持,Python 3对中文字符的处理更加友好和一致。在Python 3中,`os.walk`返回的路径默认为Unicode字符串,无需进行额外的转换操作。
相关问题

for root, dirs, files in os.walk(root_dir): for file in files: if file.endswith('.csv'): # 读取csv文件并将其合并到数据框中 filepath = os.path.join(root, file) csv = pd.read_csv(filepath, encoding='GBK') df = df.append(csv, ignore_index=True)代码怎么加速

在处理大量数据时,可以通过以下几种方式来加速这段代码: 1. 使用多线程或多进程加速读取csv文件的过程。可以使用Python内置的`multiprocessing`模块或第三方库`dask`来实现。 2. 将读取的csv文件转换为二进制格式(如`feather`、`parquet`等),再进行读取。这种方式可以减少IO操作的时间,从而提高读取速度。 3. 对读取到的csv文件进行预处理,如去除不需要的列、转换数据类型等,可以减少后续操作的时间复杂度。 4. 对于较大的csv文件,可以将其切分为多个小文件进行处理,再将结果合并。这种方式可以充分利用多核CPU的并行处理能力。 5. 使用更快的csv文件读取库,如`pandas`的`read_csv()`方法在读取大文件时速度较慢,可以使用`read_csv()`的加速库`cudf`或`dask`的`read_csv()`方法来提高读取速度。

将文件夹及子文件夹中二进制bin文件每8个字节转浮点后,按1、2、3的顺序分别放到csv的1、2、3列后转存到csv,csv放到命名为csv文件夹的目录下,并以bin文件的名字+原始文件这几个字命名,然后在将1、2、3列按照window分别进行特征计算,包括均值、方差、rms、小波1~16的能量值,表头为均值1、均值2、均值3、方差1、方差2、方差3,以此类推,记录在另一个csv文件并以bin文件的名字+特征文件这几个字命名。

以下是按照你的要求进行修改后的示例代码: ```python import os import csv import struct import numpy as np import pywt def calculate_features(data): features = [] for i in range(3): features.append(np.mean(data[:, i])) features.append(np.var(data[:, i])) for i in range(1, 17): coeffs = pywt.wavedec(data[:, i % 3], "db4", level=i) energy = np.sum(np.square(coeffs)) features.append(energy) return features # 创建保存CSV文件的文件夹 csv_folder = "csv" if not os.path.exists(csv_folder): os.makedirs(csv_folder) # 遍历文件夹及子文件夹中的二进制bin文件 for root, dirs, files in os.walk(".", topdown=True): for filename in files: if filename.endswith(".bin"): # 构建CSV文件路径 bin_filepath = os.path.join(root, filename) csv_filename = f"{os.path.splitext(filename)[0]}_原始文件.csv" csv_filepath = os.path.join(csv_folder, csv_filename) # 打开二进制bin文件并读取数据 with open(bin_filepath, "rb") as bin_file: bin_data = bin_file.read() # 解析二进制数据并转换为浮点数 floats = [] for i in range(0, len(bin_data), 8): float_value = struct.unpack("d", bin_data[i:i+8])[0] floats.append(float_value) # 将数据按顺序分别放到1、2、3列并保存到CSV文件 data = np.array(floats).reshape(-1, 3) with open(csv_filepath, "w", newline="") as csv_file: writer = csv.writer(csv_file) writer.writerow(["1", "2", "3"]) writer.writerows(data) # 计算特征并保存到特征文件 feature_filename = f"{os.path.splitext(filename)[0]}_特征文件.csv" feature_filepath = os.path.join(csv_folder, feature_filename) with open(feature_filepath, "w", newline="") as feature_file: writer = csv.writer(feature_file) header = [] for i in range(1, 17): header.append(f"均值{i}") header.append(f"方差{i}") writer.writerow(header) # 按窗口大小计算特征 window_size = 100 step_size = 50 num_windows = (len(data) - window_size) // step_size + 1 for i in range(num_windows): window_data = data[i*step_size:i*step_size+window_size] features = calculate_features(window_data) writer.writerow(features) ``` 这段代码会遍历当前目录及其子目录中的二进制bin文件,将每8个字节转换为浮点数,并将其按顺序放到CSV文件的1、2、3列。然后,它会按照窗口大小和步长计算每个窗口的特征,并将这些特征保存到另一个CSV文件中。最后,所有生成的CSV文件都会保存在一个名为"csv"的文件夹中。
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