解释代码dir_name = "./images" if not os.path.exists(dir_name): os.mkdir(dir_name) cnt = 0 for item in items: url = item[0] # 以'/'来分割字符串 file_name = str(cnt) + ".jpg" cnt += 1 response = requests.get(url, headers=headers) # 保存 with open(dir_name + "/" + file_name, 'wb') as f: f.write(response.content) # 将图片写入到文件夹下保存 info = "图片文件： {0:25}{1}".format(file_name," 成功下载...") print(info) return items

这段代码是一个用来下载图片的函数。首先，定义了一个目录名`dir_name`，如果该目录不存在，则创建该目录。然后，对于每个图片链接`url`，生成一个文件名`file_name`，并使用`requests`库发送请求获取图片。接着，将图片的二进制数据保存到指定的目录下。最后，打印一条信息表明该图片已经成功下载。函数返回了一个列表`items`。

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def main(): src_dir='./data/' save_dir = './data/train' src_dir_test='./data/test' save_dir_test = './data/test' filepaths = glob.glob(src_dir + '/*.jpg') filepaths_test = glob.glob(src_dir_test + '/*.jpg') def sortKeyFunc(s): return int(os.path.basename(s)[:-4]) filepaths_test.sort(key=sortKeyFunc) filepaths.sort(key=sortKeyFunc) print("[*] Reading train files...") if not os.path.exists(save_dir): os.mkdir(save_dir) os.mkdir(save_dir_test) os.mkdir('./data/train/noisy') os.mkdir('./data/train/original') os.mkdir('./data/test/noisy') os.mkdir('./data/test/original') print("[*] Applying noise...") sig = np.linspace(0,50,len(filepaths)) np.random.shuffle(sig) sig_test = np.linspace(0,50,len(filepaths_test)) np.random.shuffle(sig_test) for i in xrange(len(filepaths)): image = cv2.imread(filepaths[i]) image = cv2.resize(image,(180,180), interpolation = cv2.INTER_CUBIC) row,col,ch = image.shape mean = 0 sigma = sig[i] gauss = np.random.normal(mean,sigma,(row,col,ch)) gauss = gauss.reshape(row,col,ch) noisy = image + gauss noisy = np.clip(noisy, 0, 255) noisy = noisy.astype('uint8') cv2.imwrite(os.path.join(save_dir, "noisy/%04d.png" %i), noisy) cv2.imwrite(os.path.join(save_dir, "original/%04d.png" %i), image) for i in xrange(len(filepaths_test)): image = cv2.imread(filepaths_test[i]) image = cv2.resize(image,(180,180), interpolation = cv2.INTER_CUBIC) row,col,ch = image.shape mean = 0 sigma = sig[i] gauss = np.random.normal(mean,sigma,(row,col,ch)) gauss = gauss.reshape(row,col,ch) noisy = image + gauss noisy = np.clip(noisy, 0, 255) noisy = noisy.astype('uint8') cv2.imwrite(os.path.join(save_dir_test, "noisy/%d.png" %i), noisy) cv2.imwrite(os.path.join(save_dir_test, "original/%d.png" %i), image) print("[*] Noisy and original images saved") if __name__ == "__main__": main()

这段代码是一个图像处理脚本，用于生成加噪声的训练数据和测试数据。具体实现过程如下：

1. 定义了一些变量，包括源文件夹路径、保存文件夹路径等。
2. 使用glob库读取源文件夹中所有的.jpg文件，并将它们按文件名从小到大排序。
3. 创建保存文件夹及其子文件夹。
4. 对每张训练图像进行加噪声处理，使用高斯噪声模拟真实场景中的噪声。加噪声程度通过sig数组随机生成，将加噪声后的图像保存到noisy子文件夹中，原始图像保存到original子文件夹中。
5. 对每张测试图像进行同样的操作，将加噪声后的图像保存到test/noisy子文件夹中，原始图像保存到test/original子文件夹中。
6. 最后输出提示信息。

需要注意的是，这段代码使用了OpenCV库对图像进行处理，需要先安装OpenCV库。另外，这段代码中的变量命名比较规范，代码结构清晰，易于阅读和理解。

import requests import os import time import json from tqdm import tqdm import re def taopiaopiao(): headers = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 Mobile Safari/537.36 Edg/113.0.1774.57' } time.sleep(0.5) url = "https://dianying.taobao.com/showList.htm?spm=a1z21.6646273.city.2.4ed46d6ekOc3wH&n_s=new&city=310100" response = requests.get(url, headers=headers) html = response.text print("网页信息已获取…") time.sleep(0.5) destinationPath = "result.txt" fd = open(destinationPath, "w+", encoding='utf-8') fd.writelines(html) end = html.find('<!-- 即将热映 -->') if end != -1: html = html[:end] #print(html) fd.close() s = '<img width="160" height="224" data-src="(.*?)" src=' + \ '.*?<span class="bt-l">(.+?)</span>.*?<span class="bt-r">(\d.\d)?</span>' + \ ".*?<span>导演：(.*?)</span>" + ".*?<span>主演：(.*?)</span>" + ".*?<span>类型：(.*?)</span>" + \ ".*?<span>地区：(.*?)</span>" + ".*?<span>语言：(.*?)</span>" + ".*?<span>片长：(.*?)</span>" + \ ".*?<a href=(.*?)>" pattern = re.compile(s, re.S) items = re.findall(pattern, html) #print(items) destinationPath = "items.json" fd = open(destinationPath, "w+", encoding='utf-8') json.dump(items, fd) fd.close() dir_name = "./images" if not os.path.exists(dir_name): os.mkdir(dir_name) cnt = 0 for item in tqdm(items): url = item[0] file_name = str(cnt) + ".jpg" cnt += 1 response = requests.get(url, headers=headers) with open(dir_name + "/" + file_name, 'wb') as f: f.write(response.content) info = "图片文件： {0:25}{1}".format(file_name, " 成功下载...") print(info) return items if __name__ == "__main__": taopiaopiao()

这段代码存在一个问题，就是在导入requests模块时没有使用正确的语法。应该在每个导入模块的语句之间添加一个空格。请尝试修改import语句，如下所示：

import requests
import os
import time
import json
from tqdm import tqdm
import re

这样修改后，代码应该就可以正常运行了。如果还有其他问题，请告诉我。