original_path = os.environ.get('Path', '.').split(';') path = [i for i in path_list if os.path.isdir(i) and i not in original_path] + original_path os.environ['Path'] = ';'.join(path)

时间: 2023-06-15 22:03:40 浏览: 170
这段代码的作用是将 path_list 中的路径添加到系统环境变量 Path 中，但不包括已经在系统环境变量 Path 中的路径。具体来说，代码首先获取系统环境变量 Path 的值并将其分割为一个列表 original_path，然后将 path_list 中所有存在且不在 original_path 中的路径添加到列表 path 中。最后将 path 列表中的路径通过 ';' 连接起来并设置为系统环境变量 Path 的值。这样做的目的是让程序能够访问 path_list 中的路径所包含的文件或程序。
相关问题

请解释以下代码base_path=os.environ.get("BASE_PATH",'../data/') data_path=os.path.join(base_path+"lab5/") result_path="result" img_path="img" os.makedirs(result_path, exist_ok=True)

这段代码主要是用来创建一些文件夹和定义一些路径变量的。 - `base_path=os.environ.get("BASE_PATH",'../data/')`：首先尝试从环境变量中读取名为 `BASE_PATH` 的变量的值，如果没有则使用默认值 `../data/`。这个变量代表数据文件夹的路径。 - `data_path=os.path.join(base_path+"lab5/")`：将 `base_path` 和一个名为 `lab5` 的子文件夹连接起来，得到一个 `data_path` 变量，它代表了存放本次代码实验数据的文件夹的路径。 - `result_path="result"`：定义了一个名为 `result_path` 的变量，它代表了存放实验结果的文件夹的路径。 - `img_path="img"`：定义了一个名为 `img_path` 的变量，它代表了存放图片的文件夹的路径。 - `os.makedirs(result_path, exist_ok=True)`：创建 `result_path` 的文件夹，并且如果已存在则不会报错。这样就可以在代码中直接使用这些变量，而无需手动创建文件夹。

openai_api_key=os.environ

openai_api_key=os.environ是一个Python代码片段，用于获取环境变量中名为"OPENAI_API_KEY"的值。具体来说，它使用os.environ来访问操作系统的环境变量，并通过键"OPENAI_API_KEY"获取对应的值。如果该环境变量存在并且有值，那么openai_api_key将被赋值为该值。如果该环境变量不存在或者没有值，openai_api_key将为None。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [os.environ()详解](https://blog.csdn.net/qq_42251157/article/details/124611547)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [使用openai 微调催收问答对的尝试](https://blog.csdn.net/wxl781227/article/details/130620879)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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根据您提供的代码，您正在使用 os.path 模块来获取一个名为 'PyQt5' 的模块的文件路径，并将其用于设置 QT_QPA_PLATFORM_PLUGIN_PATH 环境变量。 然而，问题可能出在您尝试获取 'PyQt5' 模块的文件路径时。'...

if __name__ == '__main__': os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' # you can modify your file path file_train = './data/train.csv' file_test = './data/test.csv' embed_dim = 8 read_part = True sample_num = 6000000 test_si

ze = 1000000 # you can modify your model path model_path = './model' # parameters for training batch_size = 1024 epoch = 5 learning_rate = 0.001 # you can modify the number of hidden units hidden_...

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这段代码片段是用于检查环境变量中是否存在名为 "NUPLAN_HYDRA_CONFIG_PATH" 的变量。如果存在该变量，则将其与 "CONFIG_PATH" 拼接，并将结果赋值给 "CONFIG_PATH" 变量。"CONFIG_PATH" 变量的值是在代码中未给出的...

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帮我把下面这个代码从TensorFlow改成pytorch import tensorflow as tf import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" base_dir = 'E:/direction/datasetsall/' train_dir = os.path.join(base_dir, 'train_img/') validation_dir = os.path.join(base_dir, 'val_img/') train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'down') train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'up') validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'down') validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'up') batch_size = 64 epochs = 50 IMG_HEIGHT = 128 IMG_WIDTH = 128 num_cats_tr = len(os.listdir(train_cats_dir)) num_dogs_tr = len(os.listdir(train_dogs_dir)) num_cats_val = len(os.listdir(validation_cats_dir)) num_dogs_val = len(os.listdir(validation_dogs_dir)) total_train = num_cats_tr + num_dogs_tr total_val = num_cats_val + num_dogs_val train_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) validation_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_data_gen = train_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=train_dir, shuffle=True, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') val_data_gen = validation_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=validation_dir, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') sample_training_images, _ = next(train_data_gen) model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu', input_shape=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) model.summary() history = model.fit_generator( train_data_gen, steps_per_epoch=total_train // batch_size, epochs=epochs, validation_data=val_data_gen, validation_steps=total_val // batch_size ) # 可视化训练结果 acc = history.history['accuracy'] val_acc = history.history['val_accuracy'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epochs_range = range(epochs) model.save("./model/timo_classification_128_maxPool2D_dense256.h5")

import torch import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" base_dir = 'E:/direction/datasetsall/' train_dir = os.path.join(base_dir, 'train_img/...

帮我把这段代码从tensorflow框架改成pytorch框架： import tensorflow as tf import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" base_dir = 'E:/direction/datasetsall/' train_dir = os.path.join(base_dir, 'train_img/') validation_dir = os.path.join(base_dir, 'val_img/') train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'down') train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'up') validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'down') validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'up') batch_size = 64 epochs = 50 IMG_HEIGHT = 128 IMG_WIDTH = 128 num_cats_tr = len(os.listdir(train_cats_dir)) num_dogs_tr = len(os.listdir(train_dogs_dir)) num_cats_val = len(os.listdir(validation_cats_dir)) num_dogs_val = len(os.listdir(validation_dogs_dir)) total_train = num_cats_tr + num_dogs_tr total_val = num_cats_val + num_dogs_val train_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) validation_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_data_gen = train_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=train_dir, shuffle=True, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') val_data_gen = validation_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=validation_dir, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') sample_training_images, _ = next(train_data_gen) model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu', input_shape=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) model.summary() history = model.fit_generator( train_data_gen, steps_per_epoch=total_train // batch_size, epochs=epochs, validation_data=val_data_gen, validation_steps=total_val // batch_size ) # 可视化训练结果 acc = history.history['accuracy'] val_acc = history.history['val_accuracy'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epochs_range = range(epochs) model.save("./model/timo_classification_128_maxPool2D_dense256.h5")

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import os import sys import PyQt5 dirname = os.path.dirname(PyQt5.__file__) plugin_path = os.path.join(dirname,'Qt', 'plugins', 'platforms') os.environ['QT_QPA_PLATFORM_PLUGIN_PATH'] = plugin_path from PyQt5 import QtWidgets app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)

这段代码是用来创建一个基于PyQt5的GUI应用程序，并且设置QT的平台插件路径。...接着，将该路径设置到环境变量QT_QPA_PLATFORM_PLUGIN_PATH中。最后，使用QtWidgets模块创建一个QApplication对象，启动GUI应用程序。

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具体来说，首先创建了一个空字典 shell_env，然后通过 os.environ.keys() 获取当前操作系统所有的环境变量名，并通过 for 循环遍历每个环境变量名。在循环体内，将当前环境变量名转换为小写字母形式，并将其...

env = os.environ.get('ENV')详解

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cachedir = os.environ.get("XDG_CACHE_HOME", os.path.expanduser("~/.cache"))解析

例如，os.environ.get("XDG_CACHE_HOME") 就可以获取环境变量 XDG_CACHE_HOME 的值，如果该变量不存在，则返回 None。 使用缓存目录的好处是可以将一些临时文件、下载文件、模型文件等存储在单独的目录中，...

"""Activate virtualenv for current interpreter: Use exec(open(this_file).read(), {'__file__': this_file}). This can be used when you must use an existing Python interpreter, not the virtualenv bin/python. """ import os import site import sys try: abs_file = os.path.abspath(__file__) except NameError: raise AssertionError("You must use exec(open(this_file).read(), {'__file__': this_file}))") bin_dir = os.path.dirname(abs_file) base = bin_dir[: -len("Scripts") - 1] # strip away the bin part from the __file__, plus the path separator # prepend bin to PATH (this file is inside the bin directory) os.environ["PATH"] = os.pathsep.join([bin_dir] + os.environ.get("PATH", "").split(os.pathsep)) os.environ["VIRTUAL_ENV"] = base # virtual env is right above bin directory # add the virtual environments libraries to the host python import mechanism prev_length = len(sys.path) for lib in "..\Lib\site-packages".split(os.pathsep): path = os.path.realpath(os.path.join(bin_dir, lib)) site.addsitedir(path.decode("utf-8") if "" else path) sys.path[:] = sys.path[prev_length:] + sys.path[0:prev_length] sys.real_prefix = sys.prefix sys.prefix = base

这段代码是用来激活当前解释器的虚拟环境的。...代码中使用了os、site和sys模块。首先，通过os模块获取当前文件的绝对路径，然后通过切片操作获取虚拟环境的根目录。最后，可以使用这个根目录来激活虚拟环境。

为这段代码注释from PIL import Image import hashlib import requests import json import certifi import os image_url = "xxxxxxxx" response = requests.get(image_url) if response.status_code == 200: image_path = 'original_image.jpg' with open(image_path, 'wb') as f: f.write(response.content) owner_info = "XXXXXXX" else: raise Exception("Unable to download image") blockchain_api_url = "XXXXXXXXXXXXXXXXXXX" payload = {"text": owner_info} response = requests.post(blockchain_api_url, data=json.dumps(payload)) if response.status_code == 200: encrypted_data = response.json()["data"] else: raise Exception("Unable to encrypt data using blockchain API") response = requests.get(blockchain_api_url + f"/{encrypted_data}") if response.status_code == 200: decrypted_data = response.json()["text"] else: raise Exception("Unable to decrypt data using blockchain API") def encrypt_image(image_path, key): img = Image.open(image_path).convert('RGB') pixels = img.load() width, height = img.size key = hashlib.sha256(key.encode()).digest() key_parts = [key[i:i+3] for i in range(0, len(key), 3)] for x in range(width): for y in range(height): r, g, b = pixels[x, y] r = r ^ key_parts[x % len(key_parts)][0] g = g ^ key_parts[y % len(key_parts)][1] b = b ^ key_parts[(x+y) % len(key_parts)][2] pixels[x, y] = (r, g, b) img.save(image_path.replace('.jpg', '_encrypted.jpg')) os.environ['REQUESTS_CA_BUNDLE'] = certifi.where() encrypt_image(image_path, decrypted_data)

key_parts = [key[i:i+3] for i in range(0, len(key), 3)] # 遍历每个像素点，并执行异或运算 for x in range(width): for y in range(height): r, g, b = pixels[x, y] # 获取像素点的RGB值 r = r ^ key_...

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如何在TMS320VC5402 DSP上配置定时器并设置中断服务程序？请详细说明配置步骤。

要掌握在TMS320VC5402 DSP上配置定时器和中断服务程序的技能，关键在于理解该处理器的硬件结构和编程环境。这份资料《TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾》将为你提供详细的操作步骤和深入的理论知识，帮助你彻底理解和应用这些概念。 参考资源链接：[TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾](https://wenku.csdn.net/doc/1zcozv7x7v?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，你需要熟悉TMS320VC5402 DSP的硬件结构，尤其是定时器和中断系统的工作原理。定时器是DSP中用于时间测量、计