Python实现文件下载及数据库数据读取指南

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0 下载量 20 浏览量 更新于2024-11-07 收藏 7KB RAR 举报
资源摘要信息:"本资源主要涵盖了Python在文件操作和数据库交互方面的应用。具体知识点包括如何使用Python实现文件的下载、连接数据库以及读取文件内容。其中,文件操作涉及到了Python内置的文件处理机制,数据库连接则可能涉及到了诸如SQLite、MySQL或PostgreSQL等常见数据库系统,以及使用Python的数据库驱动如SQLAlchemy或者直接使用数据库的Python接口进行数据的增删改查等操作。读取文件部分则包括了文本文件和二进制文件的读取方法,以及如何利用Python的上下文管理器确保文件正确关闭等高级特性。" Python实现文件下载的步骤通常包括确定文件的URL地址、建立网络连接以及将文件内容写入本地磁盘。Python中可以使用requests库来完成这一任务。例如,通过requests.get方法获取到文件的二进制内容后,可以使用open函数配合写入模式('wb')将内容保存到本地文件。 在数据库方面,Python提供了多种数据库接口,可以实现与多种数据库系统的交互。例如,对于关系型数据库如MySQL和PostgreSQL,可以使用相应的Python库如mysql-connector-python或psycopg2来连接和操作数据库。在操作数据库之前,需要使用正确的数据库驱动或接口创建连接,并通过cursor对象执行SQL语句。而对于轻量级的数据库,如SQLite,则可以通过Python内置的sqlite3模块直接连接和操作数据库。 读取文件是文件操作中的一个基本动作,Python提供了open函数来打开文件,并返回一个文件对象。通过这个文件对象,可以使用read方法读取文件内容,或者是readline和readlines来逐行读取文件内容。对于文本文件,还可以指定编码来读取以确保正确解析文件中的字符。Python还提供了一个非常有用的上下文管理器,即with语句,来确保文件在读取完毕后能够自动关闭,避免文件占用或数据丢失的风险。 需要注意的是,在使用Python读取文件时,要处理可能出现的异常,如文件不存在、权限问题等。可以使用try-except语句来捕获和处理这些异常,保证程序的健壮性。 整体而言,本资源中所涉及的内容对于希望掌握Python文件操作和数据库交互的开发者来说,是基础且非常实用的技能。无论是对于初学者还是需要复习和巩固这部分知识的开发者,本资源都能够提供详实的学习材料。通过本资源的学习,开发者将能够熟练地利用Python语言下载文件、连接并操作数据库以及高效安全地读取文件内容。
2023-07-15 上传

import numpy as np import tensorrt as trt import pycuda.driver as cuda import pycuda.autoinit import time import torch # 1. 确定batch size大小,与导出的trt模型保持一致 BATCH_SIZE = 32 # 2. 选择是否采用FP16精度,与导出的trt模型保持一致 USE_FP16 = True target_dtype = np.float16 if USE_FP16 else np.float32 # 3. 创建Runtime,加载TRT引擎 f = open("resnet_engine.trt", "rb") # 读取trt模型 runtime = trt.Runtime(trt.Logger(trt.Logger.WARNING)) # 创建一个Runtime(传入记录器Logger) engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read()) # 从文件中加载trt引擎 context = engine.create_execution_context() # 创建context # 4. 分配input和output内存 input_batch = np.random.randn(BATCH_SIZE, 224, 224, 3).astype(target_dtype) output = np.empty([BATCH_SIZE, 1000], dtype = target_dtype) d_input = cuda.mem_alloc(1 * input_batch.nbytes) d_output = cuda.mem_alloc(1 * output.nbytes) bindings = [int(d_input), int(d_output)] stream = cuda.Stream() # 5. 创建predict函数 def predict(batch): # result gets copied into output # transfer input data to device cuda.memcpy_htod_async(d_input, batch, stream) # execute model context.execute_async_v2(bindings, stream.handle, None) # 此处采用异步推理。如果想要同步推理,需将execute_async_v2替换成execute_v2 # transfer predictions back cuda.memcpy_dtoh_async(output, d_output, stream) # syncronize threads stream.synchronize() return output # 6. 调用predict函数进行推理,并记录推理时间 def preprocess_input(input): # input_batch无法直接传给模型,还需要做一定的预处理 # 此处可以添加一些其它的预处理操作(如标准化、归一化等) result = torch.from_numpy(input).transpose(0,2).transpose(1,2) # 利用torch中的transpose,使(224,224,3)——>(3,224,224) return np.array(result, dtype=target_dtype) preprocessed_inputs = np.array([preprocess_input(input) for input in input_batch]) # (BATCH_SIZE,224,224,3)——>(BATCH_SIZE,3,224,224) print("Warming up...") pred = predict(preprocessed_inputs) print("Done warming up!") t0 = time.time() pred = predict(preprocessed_inputs) t = time.time() - t0 print("Prediction cost {:.4f}s".format(t)) 请将这部分代码,改成可以输入电脑摄像头视频的

2023-04-21 上传