for index, folder in enumerate(sorted(os.listdir(dataset_dir))): clipsFolderPath = os.path.join(dataset_dir, folder) # Skip items which are not folders. if not (os.path.isdir(clipsFolderPath)): continue frame_path.append([]) # Find and loop over all the frames inside the clip. for image in sorted(os.listdir(clipsFolderPath)): # Add path to list. frame_path[index].append(os.path.join(clipsFolderPath, image))

时间: 2023-05-12 22:06:44 浏览: 169
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dbf.rar_arcgis_arcgis python_site:www.pudn.com

这段代码的作用是遍历指定目录下的文件夹，将每个文件夹的路径存储在变量clipsFolderPath中。其中，os.listdir(dataset_dir)返回指定目录下的所有文件和文件夹的名称列表，sorted()函数对列表进行排序，enumerate()函数返回列表中每个元素的索引和值。os.path.join()函数用于将指定路径和文件夹名称拼接成完整的路径。
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excel_dir=path excel_paths = [os.path.join(excel_dir, f) for f in os.listdir(excel_dir) if f.endswith(('.xlsx', '.xls'))] dfs=[] for excel_path in excel_paths: df=pd.read_excel(excel_path) dfs.append(df) merged_df=pd.concat(dfs) output_path=r"D:\SMT本部出勤匯總\系統人力.xlsx" merged_df.to_excel(output_path,index=False) #刪除路徑下文件 folder_path=path for filename in os.listdir(folder_path): file_path=os.path.join(folder_path,filename)#文件路徑 if os.path.isfile(file_path):#判斷是否為文件 os.remove(file_path)#刪除文件是這個代碼報的錯誤

excel_paths = [os.path.join(excel_dir, f) for f in os.listdir(excel_dir) if f.endswith(('.xlsx', '.xls'))] dfs = [] for excel_path in excel_paths: df = pd.read_excel(excel_path) dfs.append(df) ...

import os folder_list = ['/path/to/folder1', '/path/to/folder2', '/path/to/folder3'] for folder_path in folder_list: for sub_folder in os.listdir(folder_path): sub_folder_path = os.path.join(folder_path, sub_folder) if os.path.isdir(sub_folder_path): for file_name in os.listdir(sub_folder_path): file_path = os.path.join(sub_folder_path, file_name) if os.path.isfile(file_path): print('{}\t{}'.format(os.path.basename(os.path.dirname(folder_path)), file_name))将这个代码修改，只读取txt格式的文件

for sub_folder in os.listdir(folder_path): sub_folder_path = os.path.join(folder_path, sub_folder) if os.path.isdir(sub_folder_path): for file_name in os.listdir(sub_folder_path): file_path = os....

excel_dir=path excel_paths=[os.path.join(excel_dir,f)for f in os.listdir(excel_dir)if f.endswith('.xlsx')] dfs=[] for excel_path in excel_paths: df=pd.read_excel(excel_path) dfs.append(df) merged_df=pd.concat(dfs) output_path=r"D:\SMT本部出勤匯總\出勤資料.xlsx" merged_df.to_excel(output_path,index=False) #刪除路徑下文件 folder_path=path for filename in os.listdir(folder_path): file_path=os.path.join(folder_path,filename)#文件路徑 if os.path.isfile(file_path):#判斷是否為文件 os.remove(file_path)#刪除文件 添加一個條件，這個運行完畢后才繼續運行下面的程序

excel_paths = [os.path.join(excel_dir, f) for f in os.listdir(excel_dir) if f.endswith('.xlsx')] dfs = [] for excel_path in excel_paths: df = pd.read_excel(excel_path) dfs.append(df) merged_df = ...

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...

self.files_1 = [] self.files_2 = [] # 获取self.file_path路径下的文件和文件夹 self.items = os.listdir(self.file_path) for item in self.items: # 判断是否为文件 if os.path.isfile(os.path.join(self.file_path, item)): # 判断文件扩展名是否在custom_order列表中 if os.path.splitext(item)[1] in self.custom_order: self.files_1.append(item) # 判断是否为文件夹 elif os.path.isdir(os.path.join(self.file_path, item)): # 打开文件夹并获取其中的文件 folder_path = os.path.join(self.file_path, item) folder_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if os.path.isfile(os.path.join(folder_path, f)) and os.path.splitext(f)[1] in self.custom_order] self.files_2.extend(folder_files) # 打印获取到的文件列表 # 对self.files_1按照self.custom_order排序 self.files_1 = sorted(self.files_1, key=lambda x: self.custom_order.index(os.path.splitext(x)[1])) self.files_2 = sorted(self.files_2, key=lambda x: self.custom_order.index(os.path.splitext(x)[1])) print(self.files_1) print(self.files_2)如何获取self.files_2的路径

folder_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if os.path.isfile(os.path.join(folder_path, f)) and os.path.splitext(f)[1] in self.custom_order] self.files_2.extend...

改写代码： import os import re folder_path = "lab3" file_names = os.listdir(folder_path) answer = "" for file_name in file_names: file_path = os.path.join(folder_path, file_name) with open(file_path, "r") as file: content = file.read() pattern = answer + ".*?(.)(?!" + answer + ").*" diff_chars = re.findall(pattern, content) for char in diff_chars: answer += char print(answer)

file_path = os.path.join(folder_path, file_name) with open(file_path, "r") as file: content = file.read() pattern = answer + ".*?(.)(?!" + answer + ").*" diff_chars = re.findall(pattern, content)...

import os import numpy as np from osgeo import gdal input_folder = 'G:/xianlinhotel/xlh632envi' output_folder = "G:/xianlinhotel/xlh_nir_rg_632envicai" target_width = 1230 target_height = 910 for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith(".tif"): tif_path = os.path.join(input_folder, filename) tif_dataset = gdal.Open(tif_path) if tif_dataset is not None and tif_dataset.RasterXSize == 1280 and tif_dataset.RasterYSize == 960: data = tif_dataset.ReadAsArray() x_offset = (tif_dataset.RasterXSize - target_width) // 2 y_offset = (tif_dataset.RasterYSize - target_height) // 2 new_data = data[:, y_offset:y_offset+target_height, x_offset:x_offset+target_width] output_path = os.path.join(output_folder, filename) driver = gdal.GetDriverByName("GTiff") new_dataset = driver.Create(output_path, target_width, target_height, tif_dataset.RasterCount, tif_dataset.GetRasterBand(1).DataType) geotransform = tif_dataset.GetGeoTransform() new_geotransform = (geotransform[0] + x_offset * geotransform[1], geotransform[1], geotransform[2], geotransform[3] + y_offset * geotransform[5], geotransform[4], geotransform[5]) new_dataset.SetGeoTransform(new_geotransform) new_dataset.SetProjection(tif_dataset.GetProjection()) for i in range(1, tif_dataset.RasterCount + 1): new_dataset.GetRasterBand(i).WriteArray(new_data[i - 1]) new_dataset = None # 关闭数据集以保存文件和释放资源 print(f"Saved {filename} to {output_path}") else: print(f"{filename} has invalid size or is not a TIFF file.") tif_dataset = None # 关闭数据集以释放资源 详细解释

for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith(".tif"): # 如果文件是TIFF文件 tif_path = os.path.join(input_folder, filename) # 构造完整的文件路径 tif_dataset = gdal.Open(tif_path) #...

import pandas as pd import os folder_path = 'C:\Users\cfmoto\Desktop\data_engine' excel_file = [os.path.join(folder_path,f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] for file in excel_files: df = pd.read_excel(file)无法运行

excel_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] for file in excel_files: df = pd.read_excel(file) 或者： import pandas as pd import os ...

cur_dir = [folder for folder in os.listdir(os.path.join(os.path.join(root_dir,topic))) if folder[0:4]=='cur_'][0]

具体来说，它首先使用os.path.join()函数将根目录(root_dir)和主题(topic)拼接成完整的路径，然后使用os.listdir()函数列出该路径下的所有文件和文件夹。接着，它使用一个列表解析式过滤出所有以"cur_"开头的文件夹...

注释这段代码：导入相关的库 import sys import pandas as pd import os import random import shutil import numpy as np import radiomics from radiomics import featureextractor import SimpleITK as sitk kinds = ['HGG','LGG'] #这个是特征处理配置文件，具体可以参考pyradiomics官网 para_path = 'yaml/MR_1mm.yaml' extractor = featureextractor.RadiomicsFeatureExtractor(para_path) dir = 'data/MyData/' for kind in kinds: print("{}:开始提取特征".format(kind)) features_dict = dict() df = pd.DataFrame() path = dir + kind # 使用配置文件初始化特征抽取器 for index, folder in enumerate( os.listdir(path)): for f in os.listdir(os.path.join(path, folder)): if 't1ce' in f: ori_path = os.path.join(path,folder, f) break lab_path = ori_path.replace('t1ce','seg') features = extractor.execute(ori_path,lab_path) #抽取特征 #新增一列用来保存病例文件夹名字 features_dict['index'] = folder for key, value in features.items(): #输出特征 features_dict[key] = value df = df.append(pd.DataFrame.from_dict(features_dict.values()).T,ignore_index=True) print(index) df.columns = features_dict.keys() df.to_csv('csv/' +'{}.csv'.format(kind),index=0) print('Done') print("完成")

这段代码导入了一些Python库，包括sys、pandas、os、random、shutil、numpy、radiomics和SimpleITK。其中，radiomics和SimpleITK是医学影像处理相关的库。接下来定义了一个名为kinds的列表，...

for folder_dir in os.listdir(path_name):

这段代码是使用Python标准库os中的listdir函数来遍历指定路径（path_name）下的所有文件夹（folder_dir）。os.listdir(path_name)会返回该路径下...for folder_dir in os.listdir(path_name): print(folder_dir)

修改代码：import os from PIL import Image import glob import numpy as np # 遍历文件夹 folder_path = 'E:/机器学习/helefull/labels' folders = os.listdir(folder_path) # print(folders) for filename in glob.glob(r'E:/机器学习/helefull/labels/*.png'): img=Image.open(filename).convert("RGB") # images=np.asarray(img) # print(images) # 只处理其中的20个文件夹 folder for folder in folders[:20]: folder_full_path = os.path.join(folder_path, folder) # print(folder_full_path) if os.path.isdir(folder_full_path): images = os.listdir(folder_full_path) print(images) blank_img = Image.new('RGB', (417, 354), (0, 0, 0)) for i,image_name in images: # 打开当前图片 img_path = os.path.join(folder_full_path, image_name) img = Image.open(img_path) # 遍历每一个像素点 for x in range(img.width): for y in range(img.height): # 如果当前像素点值为255，则将该像素点在空白图片上标记为i+1 if img.getpixel((x, y)) == 255: blank_img.putpixel((x, y), i+100) blank_img.save(f'new_{folder}.png')

folder_full_path = os.path.join(folder_path, folder) # print(folder_full_path) if os.path.isdir(folder_full_path): images = os.listdir(folder_full_path) print(images) blank_img = Image.new('...

import os import shutil # 相对路径 relative_path = '.\dataset1.0\labels' # 遍历目录下的所有文件 for file_name in os.listdir(relative_path): file_path = os.path.join(relative_path, file_name) if file_name.endswith('.txt'): with open(file_path, 'r') as file: # 读取文件第一行的第一个数字作为标签类别编号 first_line = file.readline() label_number = int(first_line.strip()[0]) # 构建目标文件夹路径 destination_folder = '.\C{}'.format(label_number) # 如果目标文件夹不存在，则创建目标文件夹 if not os.path.exists(destination_folder): os.makedirs(destination_folder) # 构建目标文件路径 destination_file = os.path.join(destination_folder, file_name) # 移动文件到目标文件夹 shutil.move(file_path, destination_file)

for file_name in os.listdir(relative_path): file_path = os.path.join(relative_path, file_name) if file_name.endswith('.txt'): with open(file_path, 'r') as file: # 读取文件第一行的第一个数字作为...

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为什么我这段代码只输出了一个文件名？folder_path = "./期末作业-面部数据/face_images/a1/" for filename in os.listdir(folder_path): file_path = os.path.join(folder_path, filename)

for filename in os.listdir(folder_path): file_path = os.path.join(folder_path, filename) print(file_path) 如果你只输出了一个文件名，可能是因为该文件夹下只有一个文件，或者循环中的代码存在问题。...

報錯如下，請修改代碼 File "D:\pythonProject\dianjian.py", line 14 if file_name.endswith('.txt'): ^ IndentationError: expected an indented block after 'for' statement on line 13完整代碼import os import shutil from datetime import date #指定目标文件夹路径和本地路径 src_folder = r"Y:\iplas\Robot_Log\SMT" dst_folder = "D:\測試log" #获取今天的日期 today = date.today() #遍历目标文件夹中的所有文件 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: #如果是今天生成的 txt 文件，复制到本地路径 shutil.copy(file_path, os.path.join(dst_folder, file_name)) #将本地路径中所有 txt 文件的内容存储到列表中 file_contents = [] for file_name in os.listdir(dst_folder): if file_name.endswith('.txt'): with open(os.path.join(dst_folder, file_name), 'r', encoding='gbk') as t: file_contents.append(t.read()) #将列表中的内容写入到汇总文档中 with open(os.path.join(dst_folder, '汇总文档.txt'), 'w', encoding='gbk') as f: f.write('\n\n'.join(file_contents))

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: shutil.copy...

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掌握JavaScript加密技术：客户端加密核心要点

资源摘要信息:"本文将详细阐述客户端加密的要点，特别是针对使用JavaScript进行相关操作的方法和技巧。" 一、客户端加密的定义与重要性 客户端加密指的是在用户设备（客户端）上对数据进行加密处理，以防止数据在传输过程中被非法截取、篡改或读取。这种方法提高了数据的安全性，尤其是在网络传输过程中，能够有效防止敏感信息泄露。客户端加密通常与服务端加密相对，两者相互配合，共同构建起一个更加强大的信息安全防御体系。 二、客户端加密的类型 客户端加密可以分为对称加密和非对称加密两种。 1. 对称加密：使用相同的密钥进行加密和解密。这种方式加密速度快，但是密钥的分发和管理是个问题，因为任何知道密钥的人都可以解密信息。 2. 非对称加密：使用一对密钥，即公钥和私钥。公钥用于加密数据，而私钥用于解密。这种加密方式解决了密钥分发的问题，因为即使公钥被公开，没有私钥也无法解密数据。 三、JavaScript中实现客户端加密的方法 1. Web Cryptography API - Web Cryptography API是浏览器提供的一个原生加密API，支持公钥、私钥加密、散列函数、签名、验证和密钥生成等多种加密操作。通过使用Web Cryptography API，可以很容易地在客户端实现加密和解密。 2. CryptoJS - CryptoJS是一个流行的JavaScript加密库，它提供了许多加密算法，包括对称加密算法（如AES、DES等）和非对称加密算法（如RSA、ECC等）。它还提供了散列函数和消息认证码（MAC）算法。CryptoJS易于使用，而且提供了很多实用的示例代码。 3. Forge - Forge是一个安全和加密工具的JavaScript库。它提供了包括但不限于加密、签名、散列、数字证书、SSL/TLS协议等安全功能。使用Forge可以让开发者在不深入了解加密原理的情况下，也能在客户端实现复杂的加密操作。 四、客户端加密的关键实践 1. 密钥管理：确保密钥安全是客户端加密的关键。需要合理地生成、存储和分发密钥。 2. 加密算法选择：根据不同的安全需求和性能考虑，选择合适的安全加密算法。 3. 前后端协同：服务端和客户端需要协同工作，以确保加密过程的完整性和数据的一致性。 4. 错误处理和日志记录：确保系统能够妥善处理加密过程中可能出现的错误，并记录相关日志，以便事后分析和追踪。 五、客户端加密的安全注意事项 1. 防止时序攻击：时序攻击是一种通过分析加密操作所需时间来猜测密钥的方法。在编码时，要注意保证所有操作的时间一致。 2. 防止重放攻击：重放攻击指的是攻击者截获并重发合法的加密信息，以达到非法目的。需要通过添加时间戳、序列号或其他机制来防止重放攻击。 3. 防止侧信道攻击：侧信道攻击是指攻击者通过分析加密系统在运行时的物理信息（如功耗、电磁泄露、声音等）来获取密钥信息。在设计加密系统时，要尽量减少这些物理信息的泄露。 六、总结 客户端加密是现代网络信息安全中不可缺少的一环。通过理解上述加密方法、实践要点和安全注意事项，开发者能够更好地在客户端使用JavaScript实现数据加密，保障用户的隐私和数据的安全性。需要注意的是，客户端加密并不是万能的，它需要与服务端加密、HTTPS协议等其他安全措施一起配合，形成全方位的保护机制。