解释 self.img_files = [x for x in f if os.path.splitext(x)[-1].lower() in img_formats]

时间: 2024-04-28 11:25:37 浏览: 7
这行代码是一个列表推导式,用于筛选出文件列表f中所有符合条件的图片文件,并将它们存储在self.img_files列表中。具体来说,os.path.splitext(x)函数将文件名x分割成文件名和扩展名两部分,[-1]表示取最后一个元素即扩展名,lower()函数将扩展名转换成小写字母,img_formats是一个包含所有支持的图片格式的列表。因此,os.path.splitext(x)[-1].lower() in img_formats用于判断文件名x的扩展名是否在img_formats列表中。如果是,则将文件名x添加到self.img_files列表中,否则忽略该文件。整个列表推导式的作用是将f中所有符合条件的图片文件筛选出来,并存储到self.img_files列表中。
相关问题

self.files_1 = [] self.files_2 = [] # 获取self.file_path路径下的文件和文件夹 self.items = os.listdir(self.file_path) for item in self.items: # 判断是否为文件 if os.path.isfile(os.path.join(self.file_path, item)): # 判断文件扩展名是否在custom_order列表中 if os.path.splitext(item)[1] in self.custom_order: self.files_1.append(item) # 判断是否为文件夹 elif os.path.isdir(os.path.join(self.file_path, item)): # 打开文件夹并获取其中的文件 folder_path = os.path.join(self.file_path, item) folder_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if os.path.isfile(os.path.join(folder_path, f)) and os.path.splitext(f)[1] in self.custom_order] self.files_2.extend(folder_files) # 打印获取到的文件列表 # 对self.files_1按照self.custom_order排序 self.files_1 = sorted(self.files_1, key=lambda x: self.custom_order.index(os.path.splitext(x)[1])) self.files_2 = sorted(self.files_2, key=lambda x: self.custom_order.index(os.path.splitext(x)[1])) print(self.files_1) print(self.files_2)如何获取self.files_2的路径

要获取`self.files_2`中每个文件的完整路径,你可以在添加文件到`self.files_2`列表时保存文件的绝对路径。以下是修改后的代码示例: ```python self.files_1 = [] self.files_2 = [] self.items = os.listdir(self.file_path) for item in self.items: if os.path.isfile(os.path.join(self.file_path, item)): if os.path.splitext(item)[1] in self.custom_order: self.files_1.append(item) elif os.path.isdir(os.path.join(self.file_path, item)): folder_path = os.path.join(self.file_path, item) folder_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if os.path.isfile(os.path.join(folder_path, f)) and os.path.splitext(f)[1] in self.custom_order] self.files_2.extend(folder_files) self.files_1 = sorted(self.files_1, key=lambda x: self.custom_order.index(os.path.splitext(x)[1])) self.files_2 = sorted(self.files_2, key=lambda x: self.custom_order.index(os.path.splitext(x)[1])) print(self.files_1) print(self.files_2) ``` 这样,`self.files_2`列表中的每个元素都是文件的完整路径,包括文件夹路径和文件名。你可以使用`os.path.abspath()`函数获取文件的绝对路径。

解释一下self.img_files = sorted( [x.replace('/', os.sep) for x in f if os.path.splitext(x)[-1].lower() in img_formats])

这是一个Python代码,它的作用是将指定目录下的图片文件按照文件名排序并存储到self.img_files变量中。具体实现是通过使用os模块中的os.sep和os.path.splitext函数来处理文件路径和文件扩展名,然后使用sorted函数对文件名进行排序。

相关推荐

import os from PyQt5.QtCore import Qt from PyQt5.QtGui import QPixmap, QIcon from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QLabel, QVBoxLayout, QHBoxLayout, QTreeView, QFileSystemModel class ImageViewer(QWidget): def init(self, folder_path): super().init() self.folder_path = folder_path self.image_dict = {} self.current_image = None self.setWindowTitle("Image Viewer") self.setFixedSize(1000, 600) self.image_label = QLabel(self) self.image_label.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.tree_view = QTreeView() self.tree_view.setMinimumWidth(250) self.tree_view.setMaximumWidth(250) self.model = QFileSystemModel() self.model.setRootPath(folder_path) self.tree_view.setModel(self.model) self.tree_view.setRootIndex(self.model.index(folder_path)) self.tree_view.setHeaderHidden(True) self.tree_view.setColumnHidden(1, True) self.tree_view.setColumnHidden(2, True) self.tree_view.setColumnHidden(3, True) self.tree_view.doubleClicked.connect(self.tree_item_double_clicked) self.main_layout = QHBoxLayout(self) self.main_layout.addWidget(self.tree_view) self.main_layout.addWidget(self.image_label) self.load_images() self.update_image() def load_images(self): for file_name in os.listdir(self.folder_path): if file_name.lower().endswith((".jpg", ".jpeg", ".png", ".gif", ".bmp")): file_path = os.path.join(self.folder_path, file_name) self.image_dict[file_name] = file_path current_image = list(self.image_dict.keys())[0] def update_image(self): if self.current_image is not None: pixmap = QPixmap(self.image_dict[self.current_image]) self.image_label.setPixmap(pixmap.scaled(self.width() - self.tree_view.width(), self.height(), Qt.KeepAspectRatio, Qt.SmoothTransformation)) def tree_item_double_clicked(self, index): file_name = self.model.fileName(index) if file_name in self.image_dict: self.current_image = file_name self.update_image() def keyPressEvent(self, event): if event.key() == Qt.Key_A: self.previous_image() elif event.key() == Qt.Key_D: self.next_image() elif event.key() in [Qt.Key_1, Qt.Key_2, Qt.Key_3, Qt.Key_4, Qt.Key_5]: self.save_text_file(event.key() - Qt.Key_0) def previous_image(self): if self.current_image is not None: file_names = list(self.image_dict.keys()) current_index = file_names.index(self.current_image) if current_index > 0: self.current_image = file_names[current_index - 1] else: self.current_image = file_names[-1] self.update_image() def next_image(self): if self.current_image is not None: file_names = list(self.image_dict.keys()) current_index = file_names.index(self.current_image) if current_index < len(file_names) - 1: self.current_image = file_names[current_index + 1] else: self.current_image = file_names[0] self.update_image() def save_text_file(self, number): if self.current_image is not None: file_name = self.current_image txt_file_path = os.path.join(self.folder_path, os.path.splitext(file_name)[0] + ".txt") with open(txt_file_path, "w") as file: file.write(str(number)) if name == "main": import sys app = QApplication(sys.argv) viewer = ImageViewer("D:/图片/wallpaper") viewer.show() sys.exit(app.exec_())这份代码实现不了使用键盘的A键向上翻页以及D键向下翻页,也实现不了键盘数字键生成相应txt文档,帮我分析一下错在哪里

import csv import glob import os path = "D:\cclog\cclog" class StartUpTimeAnalysis: def init(self,fn): ext = os.path.splitext(fn)[-1].lower() if ext == '.xml': # self.root = etree.parse(fn) self.prepare_xml() else: with open(fn,'r') as fin: self.text = fin.read() # for line in fin: # if '[START UP TIMING]' in line: # # self.text += '\n%s' % line # self.text += line self.prepare_log() def prepare_xml(self): data = {} _app_init_done_delay = self.app_init_done_delay.split(" ")[-4] _graph_init_done_delay = self.graph_init_done_delay.split(" ")[-4] _render_frame_done_delay = self.render_frame_done_delay.split(" ")[-5] data["_app_init_done_delay"] = _app_init_done_delay data["_graph_init_done_delay"] = _graph_init_done_delay data["_render_frame_done_delay"] = _render_frame_done_delay return data def prepare_log(self): raw = self.text self.app_init_done_delay = '\n'.join( [el for el in raw.split('\n') if 'after appInit @' in el]) self.graph_init_done_delay = '\n'.join( [el for el in raw.split('\n') if 'avm graph init done' in el]) self.render_frame_done_delay = '\n'.join([el for el in raw.split('\n') if 'cc_render_renderFrame num:0' in el]) if name == 'main': line = ['index','LOG_FILE_NAME', 'APP_INIT_DONE_DELAY', 'GRAPH_INIT_DONE_DELAY', 'RENDER_FRAME_DONE_DELAY'] resultFilePath = os.path.join(path, "result_cold_start_time.csv") fout = open(resultFilePath, 'w', newline='') book = csv.writer(fout) book.writerow(line) print(os.path.join(path + '/**/VisualApp.localhost.root.log.ERROR*')) app_init_done_delay = [] graph_init_done_delay = [] render_frame_done_delay = [] for file_name in glob.glob(os.path.join(path + '/**/VisualApp.localhost.root.log.ERROR*')): res = {} index = os.path.dirname(file_name).split("\\")[-1] res['INDEX'] = index res['LOG_FILE_NAME'] = "VisualApp.localhost.root.log.ERROR_" + index st = StartUpTimeAnalysis(file_name) data = st.prepare_xml() res.update(data) app_init_done_delay.append(float(res["_app_init_done_delay"])) graph_init_done_delay.append(float(res["_graph_init_done_delay"])) render_frame_done_delay.append(float(res["_render_frame_done_delay"])) values = res.values() book.writerow(values) DA_MAX = ['', "MAX_VALUE", max(app_init_done_delay), max(graph_init_done_delay), max(render_frame_done_delay)] DA_MIN = ['', "MIN_VALUE", min(app_init_done_delay), min(graph_init_done_delay), min(render_frame_done_delay)] DA_AVG = ['', "AVG_VALUE", sum(app_init_done_delay)/len(app_init_done_delay), sum(graph_init_done_delay)/len(graph_init_done_delay), sum(render_frame_done_delay)/len(render_frame_done_delay)] book.writerow(DA_MAX) book.writerow(DA_MIN) book.writerow(DA_AVG) fout.close() 解释一下每行代码的意思

最新推荐

recommend-type

pre_o_1csdn63m9a1bs0e1rr51niuu33e.a

pre_o_1csdn63m9a1bs0e1rr51niuu33e.a
recommend-type

matlab建立计算力学课程的笔记和文件.zip

matlab建立计算力学课程的笔记和文件.zip
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

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

2. 通过python绘制y=e-xsin(2πx)图像

可以使用matplotlib库来绘制这个函数的图像。以下是一段示例代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def func(x): return np.exp(-x) * np.sin(2 * np.pi * x) x = np.linspace(0, 5, 500) y = func(x) plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('y = e^{-x} sin(2πx)') plt.show() ``` 运行这段
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

实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成,这
recommend-type

导入numpy库,创建两个包含9个随机数的3*3的矩阵,将两个矩阵分别打印出来,计算两个数组的点积并打印出来。(random.randn()、dot()函数)

可以的,以下是代码实现: ```python import numpy as np # 创建两个包含9个随机数的3*3的矩阵 matrix1 = np.random.randn(3, 3) matrix2 = np.random.randn(3, 3) # 打印两个矩阵 print("Matrix 1:\n", matrix1) print("Matrix 2:\n", matrix2) # 计算两个数组的点积并打印出来 dot_product = np.dot(matrix1, matrix2) print("Dot product:\n", dot_product) ``` 希望