def walk_files(path,endpoint=None): data_origin=[]

时间: 2023-09-10 15:04:51 浏览: 57
### 回答1: 可以的,这段代码定义了一个名为`walk_files`的函数,它有两个参数:`path`和`endpoint`,其中`endpoint`是可选的。函数返回一个列表`data_origin`。 函数的作用是递归地遍历指定路径下的所有文件,并将它们添加到`data_origin`列表中。如果指定了`endpoint`参数,则只会遍历到该路径,不会继续向下遍历子目录。 以下是该函数的示例实现代码: ``` import os def walk_files(path, endpoint=None): data_origin = [] for root, dirs, files in os.walk(path): for file in files: file_path = os.path.join(root, file) data_origin.append(file_path) if endpoint and root == endpoint: break return data_origin ``` 注意,该代码是Python 3代码,因此需要在Python 3环境中运行。 ### 回答2: 函数walk_files(path, endpoint=None)是一个用于遍历文件路径下的所有文件,并返回一个包含所有文件路径的列表的函数。 参数: - path:文件路径,表示从哪个文件夹开始遍历。 - endpoint:终止点,表示遍历到该文件路径时停止,默认为None,表示遍历整个文件路径。 函数实现: 1. 创建一个空列表data_origin,用于存储所有文件路径。 2. 使用递归函数遍历文件路径下的所有文件: - 如果当前路径指向的是文件而不是文件夹,将该文件路径加入data_origin列表。 - 如果当前路径指向的是文件夹,使用os模块的listdir方法获取文件夹内的所有文件和文件夹列表。 - 对于文件列表中的每个文件,调用walk_files函数自身,传入文件路径和endpoint参数,并将返回的文件路径列表添加到data_origin中。 - 对于文件夹列表中的每个文件夹,调用walk_files函数自身,传入文件夹的完整路径和endpoint参数,并将返回的文件路径列表添加到data_origin中。 - 在递归调用结束后,将data_origin列表返回。 最后,函数的输出结果就是一个包含所有文件路径的列表。 ### 回答3: walk_files函数的作用是遍历指定路径下的所有文件,并将文件路径保存在data_origin列表中。 具体实现是通过递归函数逐层遍历文件夹,进而获取文件路径。函数接受两个参数,path表示要遍历的文件夹路径,endpoint表示一个可选参数,用于指定遍历文件的结束条件。 函数的初始状态下,data_origin列表为空。然后程序进入递归函数,首先判断当前路径是否为文件夹。如果是文件夹,那么获取文件夹下的所有子文件夹和文件,并调用walk_files函数递归遍历子文件夹。对于每个子文件夹或文件,都会将其路径添加到data_origin列表中。 如果指定了endpoint,则在遍历过程中,判断当前路径是否满足结束条件。如果满足,则停止遍历,并返回data_origin列表。 最终,函数返回data_origin列表,其中保存了所有遍历到的文件路径。 以此函数为例,我们可以方便地获取指定文件夹下的所有文件,并进行后续处理,比如读取文件内容或进行文件复制等操作。

相关推荐

在划线处完成SampleApp工程应用层初始化函数代码的注释(用中文简述各段代码)。 void SampleApp_Init( uint8 task_id ) { SampleApp_TaskID = task_id; SampleApp_NwkState = DEV_INIT; SampleApp_TransID = 0; // #if defined ( BUILD_ALL_DEVICES ) // The "Demo" target is setup to have BUILD_ALL_DEVICES and HOLD_AUTO_START // We are looking at a jumper (defined in SampleAppHw.c) to be jumpered // together - if they are - we will start up a coordinator. Otherwise, the device will start as a router. if ( readCoordinatorJumper() ) zgDeviceLogicalType = ZG_DEVICETYPE_COORDINATOR; else zgDeviceLogicalType = ZG_DEVICETYPE_ROUTER; #endif // BUILD_ALL_DEVICES // #if defined ( HOLD_AUTO_START ) // HOLD_AUTO_START is a compile option that will surpress ZDApp // from starting the device and wait for the application to start the device. ZDOInitDevice(0); #endif // SampleApp_Periodic_DstAddr.addrMode = (afAddrMode_t)AddrBroadcast; SampleApp_Periodic_DstAddr.endPoint = SAMPLEAPP_ENDPOINT; SampleApp_Periodic_DstAddr.addr.shortAddr = 0xFFFF; // SampleApp_Flash_DstAddr.addrMode = (afAddrMode_t)afAddrGroup; SampleApp_Flash_DstAddr.endPoint = SAMPLEAPP_ENDPOINT; SampleApp_Flash_DstAddr.addr.shortAddr = SAMPLEAPP_FLASH_GROUP; // SampleApp_epDesc.endPoint = SAMPLEAPP_ENDPOINT; SampleApp_epDesc.task_id = &SampleApp_TaskID; SampleApp_epDesc.simpleDesc=(SimpleDescriptionFormat_t *)&SampleApp_SimpleDesc; SampleApp_epDesc.latencyReq = noLatencyReqs; // Register the endpoint description with the AF afRegister( &SampleApp_epDesc ); // Register for all key events - This app will handle all key events RegisterForKeys( SampleApp_TaskID ); // By default, all devices start out in Group 1 SampleApp_Group.ID = 0x0001; osal_memcpy( SampleApp_Group.name, "Group 1", 7 ); aps_AddGroup( SAMPLEAPP_ENDPOINT, &SampleApp_Group ); }

具体代码为startpoint =carla.Location(x= 44.42400879,y= 7.18429443,z= 0.27530716) endpoint = carla.Location(x= 209.9933594, y= 9.80837036, z= 0.27530716) # 生成NPC车辆 def generate_npc_vehicle(): global blueprint global transform blueprint = world.get_blueprint_library().find("vehicle.tesla.model3") color = random.choice(blueprint.get_attribute('color').recommended_values) blueprint.set_attribute('color', color) blueprint.set_attribute('role_name', 'autopilot') transform = carla.Transform(startpoint) NPC = world.spawn_actor(blueprint, transform) # 已生成车辆 NPC.set_autopilot(True) NPC.apply_control(carla.VehicleControl(throttle=1.0, steer=0.0, brake=0.0, hand_brake=False, reverse=False, manual_gear_shift=False, gear=0)) return NPC def destroy_npc_vehicle(a): a.destroy() # 触发器事件 def on_trigger_begin_overlap(other_actor): global NPC if isinstance(other_actor, carla.Vehicle) and other_actor == NPC: destroy_npc_vehicle(NPC) NPC = generate_npc_vehicle() # 生成触发器 def generate_trigger(): trigger_bp =world.get_blueprint_library().find("sensor.other.obstacle") trigger_transform = carla.Transform(endpoint) trigger = world.spawn_actor(trigger_bp, trigger_transform) trigger.box_extent = carla.Vector3D(1.0,0.1, 0) trigger.listen(lambda event: on_trigger_begin_overlap(event.other_actor)) return trigger # prepare the light state of the cars to spawn light_state = vls.NONE if args.car_lights_on: light_state = vls.Position | vls.LowBeam | vls.LowBeam NPC = generate_npc_vehicle() trigger = generate_trigger()

请帮我写一段单元测试,来测试以下代码:from flask import render_template, Blueprint, request, abort from flask_login import login_required, current_user from sqlalchemy import select, between, or_, desc from flbs.sign.sign_model import OperationLog, User from flbs.extensions import db from datetime import datetime dashboard_bp = Blueprint('dashboard', __name__) @dashboard_bp.before_request @login_required def add_operation_log(): # OperationLog.add_operation_log(current_user.userid, current_user.username) pass @dashboard_bp.route('/dashboard') def dashboard(): if 'd1' not in current_user.permissions: return abort(403) page = request.args.get('page', default=1) try: page = int(page) except ValueError: page = 1 daterange = request.args.get('daterange', default=datetime.now().strftime('%Y-%m-%d') + ' - ' + datetime.now().strftime( '%Y-%m-%d')) date_1 = daterange[:10] date_2 = daterange[-10:] + ' 23:59:59.999999' user = request.args.get('user', '').strip() module = request.args.get('module', '').strip() sql_query = select(OperationLog).where(between(OperationLog.c_date, datetime.strptime(date_1, "%Y-%m-%d"), datetime.strptime(date_2, "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f"))) if user: sql_query = sql_query.where(or_(OperationLog.userid == user, OperationLog.username == user)) if module: sql_query = sql_query.where( or_(OperationLog.endpoint.like("%" + module + "%"), OperationLog.full_path.like("%" + module + "%"))) sql_query = sql_query.order_by(desc(OperationLog.id)) # print(sql_query) paginated = db.paginate(select=sql_query, page=page, per_page=10) # 分页 pagination_query = {'daterange': daterange, 'user': user, 'module': module} return render_template('dashboard/dashboard.html', header_title='flask-sqlalchemy', tips='test pagination', user=user, daterange=daterange, module=module, paginated=paginated, endpoint=request.endpoint, total=paginated.total, full_path=request.full_path, pagination_query=pagination_query)

最新推荐

recommend-type

grpcio-1.47.0-cp310-cp310-linux_armv7l.whl

Python库是一组预先编写的代码模块,旨在帮助开发者实现特定的编程任务,无需从零开始编写代码。这些库可以包括各种功能,如数学运算、文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。
recommend-type

小程序项目源码-美容预约小程序.zip

小程序项目源码-美容预约小程序小程序项目源码-美容预约小程序小程序项目源码-美容预约小程序小程序项目源码-美容预约小程序小程序项目源码-美容预约小程序小程序项目源码-美容预约小程序小程序项目源码-美容预约小程序小程序项目源码-美容预约小程序v
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【实战演练】MATLAB用遗传算法改进粒子群GA-PSO算法

![MATLAB智能算法合集](https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20221101/83f465753fd49c41536a5640367d4340.jpg) # 2.1 遗传算法的原理和实现 遗传算法(GA)是一种受生物进化过程启发的优化算法。它通过模拟自然选择和遗传机制来搜索最优解。 **2.1.1 遗传算法的编码和解码** 编码是将问题空间中的解表示为二进制字符串或其他数据结构的过程。解码是将编码的解转换为问题空间中的实际解的过程。常见的编码方法包括二进制编码、实数编码和树形编码。 **2.1.2 遗传算法的交叉和
recommend-type

openstack的20种接口有哪些

以下是OpenStack的20种API接口: 1. Identity (Keystone) API 2. Compute (Nova) API 3. Networking (Neutron) API 4. Block Storage (Cinder) API 5. Object Storage (Swift) API 6. Image (Glance) API 7. Telemetry (Ceilometer) API 8. Orchestration (Heat) API 9. Database (Trove) API 10. Bare Metal (Ironic) API 11. DNS
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

【实战演练】时间序列预测用于个体家庭功率预测_ARIMA, xgboost, RNN

![【实战演练】时间序列预测用于个体家庭功率预测_ARIMA, xgboost, RNN](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/5587b4ec6abfc40c76db14fbef6280db.jpeg) # 1. 时间序列预测简介** 时间序列预测是一种预测未来值的技术,其基于历史数据中的时间依赖关系。它广泛应用于各种领域,例如经济、金融、能源和医疗保健。时间序列预测模型旨在捕捉数据中的模式和趋势,并使用这些信息来预测未来的值。 # 2. 时间序列预测方法 时间序列预测方法是利用历史数据来预测未来趋势或值的统计技术。在时间序列预测中,有许多不
recommend-type

怎么在集群安装安装hbase

您好,关于如何在集群上安装HBase,步骤大致如下: 1. 在HBase官网上下载最新版本的HBase,并解压到需要安装的目录下; 2. 配置HBase的环境变量:将HBase目录的bin子目录加入到PATH环境变量中; 3. 修改HBase配置文件:在HBase目录下的conf子目录中找到hbase-site.xml文件,并进行相应的配置,如指定HBase的Zookeeper节点等; 4. 启动HBase:使用HBase的bin目录下的start-hbase.sh脚本启动HBase; 5. 验证HBase是否正常运行:使用HBase自带的shell命令行工具操作HBase。 注意:以上步