for root,dirs,files in os.walk(path): for i in range(len(files)): files[i] = files[i] 是什么意思

时间: 2024-05-21 17:14:27 浏览: 149
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python中os包的用法

这段代码使用了Python的os模块中的walk函数，用于遍历指定路径下的所有文件和子目录。其中，对于每个子目录，walk函数都会返回一个三元组(root,dirs,files)，其中root表示子目录的路径，dirs表示子目录下的所有目录名称，files表示子目录下的所有文件名称。 然后，这段代码对于每个子目录下的所有文件进行了遍历，将文件名中的所有字符都赋值给了它自己，这个操作看起来并没有什么实际意义。可能这段代码只是用来举例说明os.walk函数的使用方法。
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import os import datetime import time # 原文件夹路径和目标文件夹路径 src_path = r"Z:\看板v2" dst_path = r"D:\測試log" while True: # 获取今天日期，并格式化成指定的形式 today = datetime.date.today() formatted_today = today.strftime("%Y%m%d") # 构造目标文件的完整路径 dst_file = os.path.join(dst_path, f"當天測試log.txt") # 记录程序开始运行时间 start_time = time.time() # 遍历原文件夹，查找当天日期的 TXT 文件 txt_files = [] for root, dirs, files in os.walk(src_path): for file in files: if file.endswith(".txt") and file.startswith(formatted_today): txt_files.append(os.path.join(root, file)) # 如果找到符合条件的 TXT 文件，则将它们合并到目标文件中 if len(txt_files) > 0: with open(dst_file, "w", encoding="utf-8") as f: for src_file in txt_files: # 读取 TXT 文件的内容，并写入目标文件中 with open(src_file, "r", encoding="utf-8") as txt_file: content = txt_file.read() f.write(content) print(f"{len(txt_files)} 个符合条件的 TXT 文件已成功合并到目标文件 當天測試log.txt 中！") else: print("未找到符合条件的 TXT 文件！") # 计算程序运行时间 end_time = time.time() run_time = end_time - start_time now = datetime.datetime.now() # 输出程序运行时间 print(f"程序运行时间：{run_time:.2f} 秒 {now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}") # 暂停15秒钟 time.sleep(15)

for root, dirs, files in os.walk(src_path): for file in files: if file.endswith(".txt") and file.startswith(formatted_today): txt_files.append(os.path.join(root, file)) # 如果找到符合条件的...

请输入以下代码涉及的对应的数据库表创建及存储代码，代码如下： import os import struct import mysql.connector # 数据文件路径 data_path = '/path/to/data/files' # MySQL数据库配置 db_config = { 'host': 'localhost', 'user': 'root', 'password': 'password', 'database': 'stock_data' } # 建立MySQL数据库连接 cnx = mysql.connector.connect(**db_config) cursor = cnx.cursor() # 遍历数据文件目录 for root, dirs, files in os.walk(data_path): for file in files: # 获取文件名和扩展名 filename, ext = os.path.splitext(file) # 判断文件类型 if ext == '.day': # 解析日线数据文件 with open(os.path.join(root, file), 'rb') as f: # 读取文件头 header = f.read(32) # 解析文件头 code, name, _, _, _, _, _, _, _, _, _, _, _, _, _, _ = struct.unpack('6s10sHHHHHHHHHHHHHH', header) # 读取数据 data = f.read() # 解析数据 for i in range(len(data) // 32): record = struct.unpack('IIIIIfII', data[i * 32: (i + 1) * 32]) date = str(record[0]) open_price = record[1] / 100.0 high_price = record[2] / 100.0 low_price = record[3] / 100.0 close_price = record[4] / 100.0 volume = record[5] amount = record[6] / 10000.0 # 将数据存储到MySQL数据库中 cursor.execute('INSERT INTO stock_data_daily (code, name, date, open_price, high_price, low_price, close_price, volume, amount) ' 'VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)', (code, name, date, open_price, high_price, low_price, close_price, volume, amount)) elif ext == '.lc1': # 解析一分钟和五分钟数据文件 with open(os.path.join(root, file), 'rb') as f: # 读取文件头 header = f.read(32) # 解析文件头 code, name, _, _, _, _, _, _, _, _, _, _, _, _, _, _, _, _, _, _, _, _ = struct.unpack('6s10sHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH', header) # 读取数据 data = f.read() # 解析数据 for i in range(len(data) // 32): record = struct.unpack('IIIIIfII', data[i * 32: (i + 1) * 32]) date = str(record[0]) time = str(record[1]) open_price = record[2] / 100.0 high_price = record[3] / 100.0 low_price = record[4] / 100.0 close_price = record[5] / 100.0 volume = record[6] amount = record[7] / 10000.0 # 将数据存储到MySQL数据库中 cursor.execute('INSERT INTO stock_data_minute (code, name, date, time, open_price, high_price, low_price, close_price, volume, amount) ' 'VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)', (code, name, date, time, open_price, high_price, low_price, close_price, volume, amount)) # 提交MySQL数据库事务并关闭连接 cnx.commit() cursor.close() cnx.close()

以下是对应的数据库表创建代码： CREATE TABLE stock_data_daily ( id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, code varchar(6) NOT NULL, name varchar(10) NOT NULL, date date NOT NULL, ...
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这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if name == 'main': main()”，改为对指定文件夹下的左右文件进行预测，并绘制混淆矩阵，

for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: if file.endswith(".jpg") or file.endswith(".jpeg"): img_path = os.path.join(root, file) assert os.path.exists(img_path), "file: '...

48行报错：发生异常: NameError name 'perform_tsa_transform' is not defined File "/Users/dingfengyan/工作/项目开发/哈理工/批量导出功能/feature.py", line 48, in process_csv_files perform_tsa_transform(file_path, tsa_window_size) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/Users/dingfengyan/工作/项目开发/哈理工/批量导出功能/feature.py", line 52, in <module> process_csv_files(currentPath, 1000) NameError: name 'perform_tsa_transform' is not defined

for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: if file.endswith(".zip"): file_path = os.path.join(root, file) extract_zip_files(file_path, output_folder) def extract_zip_files...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\test\PycharmProjects\pythonProject\1234.py", line 59, in <module> print("时间:", time[i]) ~~~~^^^ IndexError: list index out of range

for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f: html_code = f.read() # ...

wavelet_df.loc[i] = energy_values发生报错：发生异常: ValueError cannot set a row with mismatched columns File "/Users/dingfengyan/工作/项目开发/哈理工/批量导出功能/binzcsv+feature.py", line 150, in <module> wavelet_df.loc[i] = energy_values ~~~~~~~~~~~~~~^^^ ValueError: cannot set a row with mismatched columns

for root, dirs, files in os.walk(current_dir): for file in files: if file.endswith('.bin'): bin_file_path = os.path.join(root, file) # 读取bin文件 bin_data = read_bin_file(bin_file_path) # ...

with open('poscars.txt', 'r') as f: poscars = f.readlines()，更改两行代码，不用pymatgen，使得代码能读取目录下所有POSCAR结构文件

poscars = [os.path.join(root, file) for root, dirs, files in os.walk('.') for file in files if file.endswith('.POSCAR')] # 计算每个文件中C原子的分布规律 c_coords = [] for poscar in poscars: with ...

用Python浏览指定目录下的各个子目录，如 ./imgs                 /1         /2         /3 每个子目录下有对应数字的图片。 写程序可以自动读取每个子目录下的图片，每读一张图片生成一个列表 [图片x，标签]，这里标签为图片所在目录的名字，如：0，1，2，3，... 将每次生成的列表作为一个元素加入总图片列表，最终把该总列表存入磁盘文件中。 把给定的图片打包为一个文件。 编写类实现，上一步打包文件的读取。 类方法有： __len__获取所有图片的数量。 __getitem__获取每一张图片和对应的标签。 编写程序使用上面自定义的类 在使用文件类的基础上派生出子类。 新的类继承父类的所有语法元素，覆盖父类的__getitem__方法，增加__resize__方法（在_getitem__方法中被调用，用来修改原始图像的尺寸） 使用新的子类，进行图像遍历操作。

for dirpath, dirs, files in os.walk(root_dir): for file in files: if file.endswith('.jpg'): abs_path = os.path.join(dirpath, file) label = abs_path.split('/')[-2] # 目录名即为标签 img = Image....

40行报错：ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (3,) + inhomogeneous part.

for root, dirs, files in os.walk(".", topdown=True): for filename in files: if filename.endswith(".bin"): # 构建CSV文件路径 bin_filepath = os.path.join(root, filename) csv_filename = f"{os.path....

42行代码：ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (3,) + inhomogeneous part.

for root, dirs, files in os.walk(".", topdown=True): for filename in files: if filename.endswith(".bin"): # 构建CSV文件路径 bin_filepath = os.path.join(root, filename) csv_filename = f"{os.path....

上么的代码41行报错：ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (3,) + inhomogeneous part.、

for root, dirs, files in os.walk(".", topdown=True): for filename in files: if filename.endswith(".bin"): # 构建CSV文件路径 bin_filepath = os.path.join(root, filename) csv_filename = f"{os.path....

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