with open(config_file, 's', encoding='utf-8') as f:

时间: 2023-12-23 17:06:13 浏览: 26
这段代码中的 's' 是一个无效的文件打开模式,应该改为 'w' 才能以写模式打开文件。因此,应该这样写: ``` with open(config_file, 'w', encoding='utf-8') as f: ``` 这样才能正确地打开文件并进行写操作。同时,上下文管理器 with 会确保在写入完成后自动关闭文件,以避免文件资源泄露或损坏。
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def open_file(self): config_file = 'config/fold.json' # config = json.load(open(config_file, 'r', encoding='utf-8')) config = json.load(open(config_file, 'r', encoding='utf-8')) open_fold = config['open_fold'] if not os.path.exists(open_fold): open_fold = os.getcwd() name, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, 'Video/image', open_fold, "Pic File(*.mp4 *.mkv *.avi *.flv " "*.jpg *.png)") if name: self.det_thread.source = name # self.statistic_msg('Loaded file:{}'.format(os.path.basename(name))) config['open_fold'] = os.path.dirname(name) config_json = json.dumps(config, ensure_ascii=False, indent=2) with open(config_file, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(config_json) self.stop()

这段代码是一个 PyQt5 中的方法,它实现了打开文件对话框,并读取配置文件中保存的上一次打开的文件夹路径(如果没有,则默认为当前工作目录),用于初始化文件对话框中的路径。 如果用户选择了一个文件,则将该文件路径设置为 self.det_thread.source 的值,并将配置文件中保存的上一次打开的文件夹路径更新为该文件所在的文件夹路径。如果用户没有选择文件,则不会进行任何操作。最后,将更新后的配置文件保存回磁盘。 其中,self.det_thread 是一个 QThread 的子类,用于在后台线程中运行视频检测算法。self.det_thread.source 是用于存储视频文件路径的成员变量。

def chose_rtsp(self): self.rtsp_window = Window() config_file = 'config/ip.json' if not os.path.exists(config_file): ip = "rtsp://admin:admin888@192.168.1.67:555" new_config = {"ip": ip} new_json = json.dumps(new_config, ensure_ascii=False, indent=2) with open(config_file, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(new_json) else: config = json.load(open(config_file, 'r', encoding='utf-8')) ip = config['ip'] self.rtsp_window.rtspEdit.setText(ip) self.rtsp_window.show() self.rtsp_window.rtspButton.clicked.connect(lambda: self.load_rtsp(self.rtsp_window.rtspEdit.text()))

这段代码是一个函数,它的功能是让用户选择一个 RTSP 地址,然后加载这个地址的视频流。具体来说,它会先创建一个窗口对象,并将窗口显示出来。然后,它会读取一个配置文件,如果这个配置文件不存在,它会将一个默认的 RTSP 地址写入配置文件中。接着,它会从配置文件中读取 RTSP 地址,并将这个地址显示在窗口中的文本框中。最后,它会连接一个点击事件,当用户点击“确认”按钮时,会调用 `load_rtsp` 函数来加载用户选择的 RTSP 地址的视频流。

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#!/usr/bin/env python #coding: utf-8 import os from time import time from datetime import datetime from netmiko import ConnectHandler from openpyxl import Workbook from openpyxl import load_workbook def read_device_excel( ): ip_list = [] wb1 = load_workbook('E:\/Users/Wayne_Peng/Desktop/cs_lab.xlsx') ws1 = wb1.get_sheet_by_name("Sheet1") for cow_num in range(2,ws1.max_row+1): ipaddr = ws1["a"+str(cow_num)].value ip_list.append(ipaddr) return ip_list def get_config(ipaddr): session = ConnectHandler(device_type="huawei", ip=ipaddr, username="mtlops", password="cisco,123", banner_timeout=300) print("connecting to "+ ipaddr) print ("---- Getting HUAWEI configuration from {}-----------".format(ipaddr)) # config_data = session.send_command('screen-length 0 temporary') # config_data = session.send_command('dis cu | no-more ') # command = 'display version | display cpu-usage | display memory-usage' # config_data = session.send_command(command) commands = ['display version', 'display cpu-usage', 'display memory-usage'] config_data = '' for cmd in commands: output = session.send_command_timing(cmd) config_data += f'{cmd}\n{output}\n' session.disconnect() return config_data def write_config_to_file(config_data,ipaddr): now = datetime.now() date= "%s-%s-%s"%(now.year,now.month,now.day) time_now = "%s-%s"%(now.hour,now.minute) #---- Write out configuration information to file config_path = 'E:\/Users/Wayne_Peng/Desktop/' +date verify_path = os.path.exists(config_path) if not verify_path: os.makedirs(config_path) config_filename = config_path+"/"+'config_' + ipaddr +"_"+date+"_" + time_now # Important - create unique configuration file name print ('---- Writing configuration: ', config_filename) with open( config_filename, "w",encoding='utf-8' ) as config_out: config_out.write( config_data ) return def main(): starting_time = time() ip_list = read_device_excel() for ipaddr in ip_list: hwconfig = get_config(ipaddr) write_config_to_file(hwconfig,ipaddr) print ('\n---- End get config threading, elapsed time=', time() - starting_time) #======================================== # Get config of HUAWEI #======================================== if __name__ == '__main__': main() 加一段gevent,def run_gevent()

import jieba import torch from transformers import BertTokenizer, BertModel, BertConfig # 自定义词汇表路径 vocab_path = "output/user_vocab.txt" count = 0 with open(vocab_path, 'r', encoding='utf-8') as file: for line in file: count += 1 user_vocab = count print(user_vocab) # 种子词 seed_words = ['姓名'] # 加载微博文本数据 text_data = [] with open("output/weibo_data.txt", "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: text_data.append(line.strip()) print(text_data) # 加载BERT分词器,并使用自定义词汇表 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese', vocab_file=vocab_path) config = BertConfig.from_pretrained("bert-base-chinese", vocab_size=user_vocab) # 加载BERT模型 model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese', config=config, ignore_mismatched_sizes=True) seed_tokens = ["[CLS]"] + seed_words + ["[SEP]"] seed_token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(seed_tokens) seed_segment_ids = [0] * len(seed_token_ids) # 转换为张量,调用BERT模型进行编码 seed_token_tensor = torch.tensor([seed_token_ids]) seed_segment_tensor = torch.tensor([seed_segment_ids]) model.eval() with torch.no_grad(): seed_outputs = model(seed_token_tensor, seed_segment_tensor) seed_encoded_layers = seed_outputs[0] jieba.load_userdict('data/user_dict.txt') # 构建隐私词库 privacy_words = set() privacy_words_sim = set() for text in text_data: words = jieba.lcut(text.strip()) tokens = ["[CLS]"] + words + ["[SEP]"] token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) segment_ids = [0] * len(token_ids) # 转换为张量,调用BERT模型进行编码 token_tensor = torch.tensor([token_ids]) segment_tensor = torch.tensor([segment_ids]) model.eval() with torch.no_grad(): outputs = model(token_tensor, segment_tensor) encoded_layers = outputs[0] # 对于每个词,计算它与种子词的余弦相似度 for i in range(1, len(tokens) - 1): word = tokens[i] if word in seed_words: continue if len(word) <= 1: continue sim_scores = [] for j in range(len(seed_encoded_layers)): sim_scores.append(torch.cosine_similarity(seed_encoded_layers[j][0], encoded_layers[j][i], dim=0).item()) cos_sim = sum(sim_scores) / len(sim_scores) print(cos_sim, word) if cos_sim >= 0.5: privacy_words.add(word) privacy_words_sim.add((word, cos_sim)) print(privacy_words) # 输出隐私词库 with open("output/privacy_words.txt", "w", encoding="utf-8") as f1: for word in privacy_words: f1.write(word + '\n') with open("output/privacy_words_sim.txt", "w", encoding="utf-8") as f2: for word, cos_sim in privacy_words_sim: f2.write(word + "\t" + str(cos_sim) + "\n") 详细解释上述代码,包括这行代码的作用以及为什么要这样做?

详细逐步解释下列代码:import os.path import re import yaml import csv from tasly import builder_utils ############################ # IntAct - MutationDs # ############################ def parser(databases_directory, download=True): relationships = set() # 加载yml文件 with open('./yml/mutationDsConfig.yml', 'r') as f: config = yaml.safe_load(f) header = config['header'] output_file_name = "mutation_curated_affects_interaction_with.csv" regex = r":(\w+)\(" url = config['mutations_url'] directory = os.path.join(databases_directory, "MutationDs") builder_utils.checkDirectory(directory) file_name = os.path.join(directory, url.split('/')[-1]) if download: builder_utils.downloadDB(url, directory) with open(file_name, 'r', encoding='utf-8') as mf: first = True for line in mf: if first: first = False continue data = line.rstrip("\r\n").split("\t") if len(data) > 12: internal_id = data[0] pvariant= '_'.join(data[1].split(':')) effect = data[5] organism = data[10] interaction = data[11] evidence = data[12] if organism.startswith("9606"): matches = re.finditer(regex, interaction) for matchNum, match in enumerate(matches, start=1): interactor = match.group(1) relationships.add((pvariant, interactor, "CURATED_AFFECTS_INTERACTION_WITH", effect, interaction, evidence, internal_id, "Intact-MutationDs")) # builder_utils.remove_directory(directory) return (relationships, header, output_file_name) if __name__ == '__main__': databases_directory = './databases' relationships, header, output_file_name = parser(databases_directory, download=True) # 新建CSV文件并写入表头 with open(os.path.join('./databases/MutationDs', output_file_name), 'w', newline='', encoding='utf-8') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(header) for item in relationships: writer.writerow(item) print("Data saved to {} successfully!".format('entities.csv'))

import os import io import tkinter as tk import tkinter.filedialog as filedialog from pdfminer.pdfinterp import PDFResourceManager, PDFPageInterpreter from pdfminer.converter import TextConverter from pdfminer.layout import LAParams from pdfminer.pdfpage import PDFPage def convert_pdf_to_txt(path): rsrcmgr = PDFResourceManager() laparams = LAParams() outfp = io.StringIO() device = TextConverter(rsrcmgr, outfp, laparams=laparams) fp = open(path, 'rb') interpreter = PDFPageInterpreter(rsrcmgr, device) password = "" maxpages = 0 caching = True pagenos = set() for page in PDFPage.get_pages(fp, pagenos, maxpages=maxpages, password=password, caching=caching, check_extractable=True): interpreter.process_page(page) fp.close() device.close() text = outfp.getvalue() outfp.close() return text def select_folder(): folder_path = filedialog.askdirectory() if folder_path: label.config(text=f'已选择文件夹:{folder_path}') convert_folder(folder_path) def convert_folder(folder_path): for file_name in os.listdir(folder_path): if file_name.endswith('.pdf'): pdf_path = os.path.join(folder_path, file_name) text = convert_pdf_to_txt(pdf_path) txt_name = file_name.replace('.pdf', '.txt') txt_path = os.path.join(folder_path, txt_name) with open(txt_path, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(text) label.config(text='转换完成!') root = tk.Tk() root.title('PDF转换器') root.geometry('300x100') button = tk.Button(root, text='选择文件夹', command=select_folder) button.pack(pady=10) label = tk.Label(root, text='请点击按钮选择文件夹') label.pack() root.mainloop()上述代码在控制台输出响应时间

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