def __init__(self, path): #初始化 global indent self.path = path self.children = [] self.node_hash = self.generate_file_hash(path) self.is_leaf = True if not isdir(path): # print("{}Exiting init".format(' ' * indent * 2)) return for obj in sorted(listdir(path)): # print("{}Adding child called {}".format(' ' * indent * 2, dir)) indent += 1 new_child = Node(join(path, obj)) indent -= 1 self.add_child(new_child)

这段代码定义了Node类的初始化方法__init__，用于创建节点对象。初始化方法接受一个路径参数path，表示当前节点代表的文件或目录的路径。初始化方法首先定义了全局变量indent，它表示当前节点在树形结构中的缩进层数。然后根据路径生成当前节点的哈希值，并将其赋值给node_hash属性。接着判断当前路径是否为目录，如果不是目录，则直接返回。如果是目录，则遍历目录下的所有文件和子目录，并为每个子文件或子目录创建一个Node对象，并将其添加到当前节点的子节点列表中。在创建子节点时，先将indent加1表示缩进层数加1，然后调用Node类的构造函数创建子节点对象，最后将indent减1表示缩进层数减1。需要注意的是，代码中使用了递归调用和分治算法的思想，在创建子节点时又调用了Node类的add_child方法，实现了树形结构的建立。

相关问题

def __init__(self, fp): # fp: data file path self.data = self.loadData(fp)

好的，这是一个Python类的构造函数（`__init__`），它用于初始化对象。当你创建这个类的新实例并传入一个文件路径（fp）时，会执行此方法。`data`属性被设置为通过`loadData`方法从指定数据文件（fp）加载的数据内容。`loadData`函数可能是这个类的一个私有方法或者是外部导入的函数，负责读取文件并返回数据。

举个例子，这个类可能是一个数据分析工具：

class DataProcessor:
    def __init__(self, fp):
        self.fp = fp
        self.data = self.load_data(self.fp)

    def load_data(self, file_path):
        # 这里实现从file_path读取数据的具体逻辑
        with open(file_path, 'r') as f:
            return f.read()

# 使用示例
processor = DataProcessor('path/to/data.txt')

def __init__(self): self.meta_path = facenet_args.meta_path self.ckpt_path = facenet_args.ckpt_path self.sess = tf.Session() self.__build_net()

这段代码是定义了一个类的初始化方法（constructor），其中包含了几个属性的赋值和一个私有方法的调用。具体来说：

- `self.meta_path` 和 `self.ckpt_path` 分别赋值为 `facenet_args.meta_path` 和 `facenet_args.ckpt_path`，这两个变量都是外部传入的路径参数。
- `self.sess` 被赋值为一个新建的 `tf.Session()`，这个 session 将在后面的模型加载和预测过程中被用到。
- 最后调用了一个私有方法 `__build_net()`，这个方法用于构建模型，具体实现可以参考代码中的实现。