import csv import os # 输入文件名和输出目录 csv_filename = "data.csv" output_dir = "output" # 创建输出目录 os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) # 遍历 CSV 文件的每一行 with open(csv_filename, newline='', encoding='utf-8') as csvfile: reader = csv.DictReader(csvfile) for row in reader: # 提取标题和文本内容 title = row["title"] text = row["text"] # 创建新文件名,去掉标题中的非法字符 filename = "{}.txt".format(title.replace("/", "_")) # 将文本内容写入文件 with open(os.path.join(output_dir, filename), 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(text) print("提取完成!")

时间: 2024-01-02 19:04:07 浏览: 38
这段代码的作用是读取一个名为"data.csv"的CSV文件,提取其中每一行的"title"和"text"字段。然后将"title"作为文件名,将"text"写入以"title"为文件名的文本文件中,并将文本文件保存在名为"output"的目录中。如果"title"中包含非法字符如"/",则将其替换为"_"。最后输出"提取完成!"。
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import os import pydicom from PIL import Image # 将某个 IMA 文件转换为 PNG 格式并保存 def save_as_png(ds, png_path): # 将 IMA 像素数据转换为图像 pixel_data = ds.pixel_array image = Image.fromarray(pixel_data) image = image.convert('L') # 灰度化 # 保存为 PNG 格式 image.save(png_path) # 定义输入和输出目录 input_dir = './data' output_dir = './output' # 遍历每个子目录 for subdir in os.listdir(input_dir): subdir_path = os.path.join(input_dir, subdir) if not os.path.isdir(subdir_path): continue print(f'Processing {subdir}') # 在输出目录中创建相同的子目录 out_subdir_path = os.path.join(output_dir, subdir) os.makedirs(out_subdir_path, exist_ok=True) # 遍历 full_3mm 和 quarter_3mm 文件夹 for mode in ['full_3mm', 'quarter_3mm']: mode_path = os.path.join(subdir_path, mode) if not os.path.isdir(mode_path): continue # 遍历每个 IMA 文件并转换为 PNG 格式 for filename in os.listdir(mode_path): if not filename.endswith('.ima'): continue ima_path = os.path.join(mode_path, filename) ds = pydicom.dcmread(ima_path) # png_filename = f'{subdir}_{mode}_{ds.SOPInstanceUID}.png' # 使用所有信息作为文件名 png_filename = os.path.splitext(filename)[0] + '.png' png_path = os.path.join(out_subdir_path, png_filename) save_as_png(ds, png_path)为什么无生成

这段代码可能无法生成PNG文件是因为文件保存路径不存在或没有写入权限。你需要检查输出目录是否存在,如果不存在则需要使用`os.makedirs()`创建目录。同时,你也需要检查代码中使用的输出文件名是否正确,如果文件名中包含非法字符或长度过长,可能会导致文件无法保存。你可以添加一些调试代码,例如调用`os.path.exists()`检查文件路径是否存在,以及添加异常处理代码,以便在保存失败时输出错误信息。

if file == file_name: output_subdirectory = os.path.join(output_directory, subdirectory) os.makedirs(output_subdirectory, exist_ok=True) # 创建输出子文件夹 source_file = os.path.join(subdirectory_path, file) destination_file = os.path.join(output_subdirectory, file) shutil.copy(source_file, destination_file) print(f"已复制文件: {file} 到目录: {output_subdirectory}")

很抱歉,我之前的回答有误。在你的代码中,`file == file_name`这个条件是错误的,因为`file`是文件名,而`file_name`是不包括扩展名的文件名。你可以使用`os.path.splitext()`函数来获取文件名和扩展名,然后比较文件名是否相同。 以下是修正后的代码示例: ```python import os import shutil def get_files_with_same_name(directory, output_directory): # 获取目录下的所有文件夹 subdirectories = [name for name in os.listdir(directory) if os.path.isdir(os.path.join(directory, name))] for subdirectory in subdirectories: # 构建当前子文件夹的完整路径 subdirectory_path = os.path.join(directory, subdirectory) # 获取当前子文件夹下的所有文件 files = [name for name in os.listdir(subdirectory_path) if os.path.isfile(os.path.join(subdirectory_path, name))] # 使用字典来存储相同文件名的文件列表 files_dict = {} for file in files: file_name = os.path.splitext(file)[0] # 只获取文件名,不包括扩展名 if file_name not in files_dict: files_dict[file_name] = [] files_dict[file_name].append(file) # 将相同文件名的文件复制到输出目录中 for file_list in files_dict.values(): if len(file_list) > 1: output_subdirectory = os.path.join(output_directory, subdirectory) os.makedirs(output_subdirectory, exist_ok=True) # 创建输出子文件夹 for file in file_list: source_file = os.path.join(subdirectory_path, file) destination_file = os.path.join(output_subdirectory, file) shutil.copy(source_file, destination_file) print(f"已复制文件: {file} 到目录: {output_subdirectory}") # 指定目录和输出目录 directory = 'path/to/directory' output_directory = 'path/to/output_directory' # 调用函数获取相同文件名的文件并保存到指定文件夹 get_files_with_same_name(directory, output_directory) ``` 在修正后的代码中,我们将`file`的比较改为比较文件名(不包括扩展名),并遍历字典的值来获取相同文件名的文件列表。然后,将这些文件复制到指定的输出目录中的子文件夹中。 请确保在运行代码之前已经安装了必要的模块(os、shutil),并将目录路径替换为你自己的实际路径。

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将下面代码简洁化:def split_dataset(img_path, target_folder_path, output_path): filename = [] total_imgs = os.listdir(img_path) #for root, dirs, files in os.walk(img_path): for img in total_imgs: filename.append(img) np.random.shuffle(filename) train = filename[:int(len(filename) * 0.9)] test = filename[int(len(filename) * 0.9):] out_images = os.path.join(output_path, 'imgs') if not os.path.exists(out_images): os.makedirs(out_images) out_images_train = os.path.join(out_images, 'training') if not os.path.exists(out_images_train): os.makedirs(out_images_train) out_images_test = os.path.join(out_images, 'test') if not os.path.exists(out_images_test): os.makedirs(out_images_test) out_annotations = os.path.join(output_path, 'annotations') if not os.path.exists(out_annotations): os.makedirs(out_annotations) out_annotations_train = os.path.join(out_annotations, 'training') if not os.path.exists(out_annotations_train): os.makedirs(out_annotations_train) out_annotations_test = os.path.join(out_annotations, 'test') if not os.path.exists(out_annotations_test): os.makedirs(out_annotations_test) for i in train: print(os.path.join(img_path, i)) print(os.path.join(out_images_train, i)) shutil.copyfile(os.path.join(img_path, i), os.path.join(out_images_train, i)) annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt' shutil.copyfile(os.path.join(target_folder_path, annotations_name), os.path.join(out_annotations_train, annotations_name)) for i in test: shutil.copyfile(os.path.join(img_path, i), os.path.join(out_images_test, i)) annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt' shutil.copyfile(os.path.join(target_folder_path, annotations_name), os.path.join(out_annotations_test, annotations_name))

import jittor as jt import jrender as jr jt.flags.use_cuda = 1 # 开启GPU加速 import os import tqdm import numpy as np import imageio import argparse # 获取当前文件所在目录路径和数据目录路径 current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') def main(): # 创建命令行参数解析器 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('-i', '--filename-input', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'obj/spot/spot_triangulated.obj')) parser.add_argument('-o', '--output-dir', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'results/output_render')) args = parser.parse_args() # other settings camera_distance = 2.732 elevation = 30 azimuth = 0 # load from Wavefront .obj file mesh = jr.Mesh.from_obj(args.filename_input, load_texture=True, texture_res=5, texture_type='surface', dr_type='softras') # create renderer with SoftRas renderer = jr.Renderer(dr_type='softras') os.makedirs(args.output_dir, exist_ok=True) # draw object from different view loop = tqdm.tqdm(list(range(0, 360, 4))) writer = imageio.get_writer(os.path.join(args.output_dir, 'rotation.gif'), mode='I') imgs = [] from PIL import Image for num, azimuth in enumerate(loop): # rest mesh to initial state mesh.reset_() loop.set_description('Drawing rotation') renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distance, elevation, azimuth) rgb = renderer.render_mesh(mesh, mode='rgb') image = rgb.numpy()[0].transpose((1, 2, 0)) writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) writer.close() # draw object from different sigma and gamma loop = tqdm.tqdm(list(np.arange(-4, -2, 0.2))) renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distance, elevation, 45) writer = imageio.get_writer(os.path.join(args.output_dir, 'bluring.gif'), mode='I') for num, gamma_pow in enumerate(loop): # rest mesh to initial state mesh.reset_() renderer.set_gamma(10**gamma_pow) renderer.set_sigma(10**(gamma_pow - 1)) loop.set_description('Drawing blurring') images = renderer.render_mesh(mesh, mode='rgb') image = images.numpy()[0].transpose((1, 2, 0)) # [image_size, image_size, RGB] writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) writer.close() # save to textured obj mesh.reset_() mesh.save_obj(os.path.join(args.output_dir, 'saved_spot.obj')) if __name__ == '__main__': main()在每行代码后添加注释

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