if not os.path.exists("data02"): os.mkdir("data02")的意思

时间: 2024-04-15 12:10:23 浏览: 11
这段代码的意思是:如果当前目录下不存在名为"data02"的文件夹,则创建一个名为"data02"的文件夹。 首先,`os`是Python标准库中的一个模块,用于与操作系统交互。`os.path.exists()`是`os`模块中的一个函数,用于检查一个文件或文件夹是否存在。如果存在,则返回`True`,否则返回`False`。 在这段代码中,`if not os.path.exists("data02")`表示如果当前目录下不存在名为"data02"的文件夹,那么执行下面的代码。`os.mkdir("data02")`则是在当前目录下创建一个名为"data02"的文件夹。如果已经存在,则不执行任何操作。
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if not os.path.exists("data01"): os.mkdir("data01") # 将数据写入data/notes with open('data01/notes', 'wb') as filepath: # 从路径中打开文件,写入 pickle.dump(notes, filepath)加在这段代码的哪里

这段代码可以放在你需要将Python对象notes写入文件的地方,例如,在你的程序中处理完notes后,你可以在需要保存notes的地方加上这段代码,如下所示: ```python # 处理完notes后,将其写入文件 import os import pickle if not os.path.exists("data01"): os.mkdir("data01") # 将数据写入data01/notes with open('data01/notes', 'wb') as filepath: pickle.dump(notes, filepath) ``` 当你运行这段代码后,它将检查当前目录下是否存在名为"data01"的文件夹,如果不存在,则创建文件夹,并将Python对象notes序列化后写入到"data01/notes"文件中。

优化代码:def save_file(data, out_path): if not os.path.exists(out_path): os.mkdir(out_path) with open(out_path, 'w') as f: json.dump(data, f)

可以尝试使用os.makedirs()代替os.mkdir(),因为前者能够递归创建路径中的所有文件夹。 同时,建议添加异常处理,以确保在发生错误时代码不会崩溃。例如,可以使用try-except语句来捕获文件打开或写入错误,并进行相应处理。最好将错误信息记录到日志文件中,以便后续查看和调试。 修改后的代码如下: ```python import os import json def save_file(data, out_path): try: os.makedirs(out_path, exist_ok=True) with open(out_path, 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(data, f, ensure_ascii=False) except Exception as e: # 记录错误信息到日志文件中 with open('error.log', 'a', encoding='utf-8') as f: f.write(f'Error in save_file: {str(e)}\n') ``` 其中,`exist_ok=True`表示如果目录已经存在则不会报错,`ensure_ascii=False`表示以utf-8编码写入json文件,避免中文出现乱码。同时,异常处理语句可以根据具体情况进行修改和优化。

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优化代码 def fault_classification_wrapper(vin, main_path, data_path, log_path, done_path): start_time = time.time() isc_path = os.path.join(done_path, vin, 'isc_cal_result', f'{vin}_report.xlsx') if not os.path.exists(isc_path): print('No isc detection input!') else: isc_input = isc_produce_alarm(isc_path, vin) ica_path = os.path.join(done_path, vin, 'ica_cal_result', f'ica_detection_alarm_{vin}.csv') if not os.path.exists(ica_path): print('No ica detection input!') else: ica_input = ica_produce_alarm(ica_path) soh_path = os.path.join(done_path, vin, 'SOH_cal_result', f'{vin}_sohAno.csv') if not os.path.exists(soh_path): print('No soh detection input!') else: soh_input = soh_produce_alarm(soh_path, vin) alarm_df = pd.concat([isc_input, ica_input, soh_input]) alarm_df.reset_index(drop=True, inplace=True) alarm_df['alarm_cell'] = alarm_df['alarm_cell'].apply(lambda _: str(_)) print(vin) module = AutoAnalysisMain(alarm_df, main_path, data_path, done_path) module.analysis_process() flags = os.O_WRONLY | os.O_CREAT modes = stat.S_IWUSR | stat.S_IRUSR with os.fdopen(os.open(os.path.join(log_path, 'log.txt'), flags, modes), 'w') as txt_file: for k, v in module.output.items(): txt_file.write(k + ':' + str(v)) txt_file.write('\n') for x, y in module.output_sub.items(): txt_file.write(x + ':' + str(y)) txt_file.write('\n\n') fc_result_path = os.path.join(done_path, vin, 'fc_result') if not os.path.exists(fc_result_path): os.makedirs(fc_result_path) pd.DataFrame(module.output).to_csv( os.path.join(fc_result_path, 'main_structure.csv')) df2 = pd.DataFrame() for subs in module.output_sub.keys(): sub_s = pd.Series(module.output_sub[subs]) df2 = df2.append(sub_s, ignore_index=True) df2.to_csv(os.path.join(fc_result_path, 'sub_structure.csv')) end_time = time.time() print("time cost of fault classification:", float(end_time - start_time) * 1000.0, "ms") return

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()

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