import os import xlwt from win32com.client import Dispatch path = r'D:\softwaredata\pythondata\Findvideo30zhen' # 请替换为您的桌面路径 excel_path = path + 'result.xls' # 创建Excel文件 workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') worksheet = workbook.add_sheet('result') worksheet.write(0, 0, '文件路径') # 遍历文件夹 for root, dirs, files in os.walk('C:\\'): # 请替换为您要查询的文件夹路径 for file in files: if file.endswith('.avi'): full_path = os.path.join(root, file) try: dso = Dispatch('DSOFile.OleDocumentProperties') dso.Open(full_path) frame_rate = dso.SummaryProperties.FrameRate if frame_rate == '30.00': row = worksheet.last_used_row + 1 worksheet.write(row, 0, full_path) except: continue # 保存Excel文件这段代码有什么问题

时间: 2024-02-14 09:13:21 浏览: 25
这段代码有两个问题: 1. 在第一行的`import os`和第二行的`import xlwt`之间需要加上换行符`\n`。 2. 在第3行的`excel_path`变量中,需要在路径末尾加上文件名,即`result.xls`,否则会报错。 修改后的代码如下: ```python import os import xlwt from win32com.client import Dispatch path = r'D:\softwaredata\pythondata\Findvideo30zhen\n' # 请替换为您的桌面路径 excel_path = os.path.join(path, 'result.xls') # 添加文件名 # 创建Excel文件 workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') worksheet = workbook.add_sheet('result') worksheet.write(0, 0, '文件路径') # 遍历文件夹 for root, dirs, files in os.walk('C:\\'): # 请替换为您要查询的文件夹路径 for file in files: if file.endswith('.avi'): full_path = os.path.join(root, file) try: dso = Dispatch('DSOFile.OleDocumentProperties') dso.Open(full_path) frame_rate = dso.SummaryProperties.FrameRate if frame_rate == '30.00': row = worksheet.last_used_row + 1 worksheet.write(row, 0, full_path) except: continue # 保存Excel文件 workbook.save(excel_path) ```

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以下代码有什么错误,怎么修改: import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为: %s' % global_step) else: print('模型加载失败,checkpoint文件没找到!') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() coord.request_stop() coord.join(threads) if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

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