u-boot-2016.11源码压缩包解析

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0 下载量 5 浏览量 更新于2024-11-20 收藏 9.8MB RAR 举报
资源摘要信息:"u-boot-2016.11.tar.bz2_dsada_源码" 在这个文件的资源摘要中,我们看到标题和描述均提及了“u-boot-2016.11.tar.bz2_dsada_源码”这一特定的文件名。根据这个文件名,可以解析出几个重要的知识点,这些知识涉及到了软件开发和嵌入式系统领域: 1. **U-Boot**: U-Boot是通用的引导加载程序,专为嵌入式设备设计,它是用来初始化硬件和加载操作系统的核心程序。在嵌入式系统启动过程中,U-Boot扮演着至关重要的角色。它通常被用于设置启动参数、初始化硬件设备、加载操作系统的内核等。 2. **版本号**: “2016.11”是U-Boot版本号的一部分,表明这个文件是U-Boot项目的2016年11月份的版本。版本号是软件开发中用于区分不同开发阶段和发布状态的重要标识。通过版本号,开发者可以追踪到软件的更新历史、特性以及可能存在的bug。 3. **文件格式**: 文件名中包含了.tar.bz2,表明这是一个通过tar工具结合bzip2压缩算法打包和压缩的文件。这是一种在Unix-like系统中常用的文件格式,它能够有效地将多个文件和目录打包成一个单一的压缩文件,并且通过bzip2算法实现较高的压缩比。这对于源码的分发和存储尤为重要,因为源码通常包含大量的文本文件,这些文件能够被有效地压缩。 4. **源码文件**: 文件名中的“源码”字样,直接表明了这个压缩文件包含的是软件的源代码。源代码是程序员编写的,用一种或多种编程语言描述的,用于实现特定功能或算法的文本。在软件开发中,源码是最重要的资产之一,因为它包含了解决方案的核心逻辑。 5. **打包文件的用途**: 通过文件名“u-boot-2016.11.tar.bz2_dsada_源码”可以看出,这个文件是用于分发和共享U-Boot的源代码。开发者社区或者团队可以通过这种格式的文件来交换和更新软件代码,便于协作开发和版本控制。 6. **使用场景**: U-Boot通常用于嵌入式系统和设备中,例如路由器、电视盒子、智能家电、工业控制系统等。这些设备的启动和引导过程依赖于引导加载程序如U-Boot来完成。 7. **开发和维护**: 这个文件可能被开发者用来获取U-Boot项目的源代码,以便进行本地编译、定制开发或贡献回项目。U-Boot作为一个开源项目,其源代码可以在其官方网站或镜像网站上找到,开发者可以通过各种方式获取和参与到项目的开发中。 总结而言,给定的文件名“u-boot-2016.11.tar.bz2_dsada_源码”涉及到U-Boot引导加载程序的特定版本的源代码包。这个文件是进行嵌入式系统开发时用于初始化硬件和加载操作系统的一个基础工具。了解这个文件的含义和用途,对于进行嵌入式系统软件开发的专业人士来说非常重要。
2022-10-25 上传

def zipjie(): f = zipfile.ZipFile("E:\daad\daaad\Ad.rar", 'r') # 压缩文件位置 for file in f.namelist(): f.extract(file, "E:\daad\daaad") # 解压位置 f.close() # 指定要查找的文件夹路径 folder_path = "E:\daad\daaad" # 指定要选取的字段 selected_columns = ['dsada', 'dasda'] # 使用 os 模块列出文件夹中所有的 XLS 文件 xls_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xls')] # 检查 Excel 文件是否存在 writer = pd.ExcelWriter('E:\daad\daaad\qwd.xlsx') # 循环对每个 XLS 文件进行操作 for xls_file in xls_files: # 构造文件路径 file_path = os.path.join(folder_path, xls_file) # 使用 pandas 打开 XLS 文件 df = pd.read_excel(file_path) # 选取指定的字段,并判断,若不存在的字段跳过 valid_columns = [col for col in selected_columns if col in df.columns] if len(valid_columns) < len(selected_columns): print(f"Warning: {xls_file} contains invalid column names, skipping them") # 去除特殊符号和非法字符 for col in valid_columns: df[col] = df[col].apply(lambda x: re.sub(r'[^\w\s]', '', str(x))) df[col] = df[col].apply(lambda x: re.sub(r'[\d]', '', str(x))) selected_data = df[valid_columns] # 将选取的数据追加到现有的 Excel 文件中 selected_data.to_excel(writer, sheet_name=xls_file, index=False, header=False, startrow=len(pd.read_excel(file_path, sheet_name=xls_file))) # 保存并关闭新的 Excel 文件 writer.save() writer.close() zipjie() 帮我改造下代码,实现计算已有EXCEL的行数,然后对EXCEL内容进行追加

2023-06-09 上传
2023-06-02 上传