Python中常用功能的实现代码分享_焦点速读
2023-07-04 11:14:52
脚本之家
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1. 新建文件夹2. 后台运行并保存log3. 文件读取4. 字符串判断5. 统计list元素出现次数6. timestamp 转换标准时间7. 排序8. 文件路径获取9. 同一行刷新打印10. PIL resize比opencv更清晰11. base64转opencv1. 新建文件夹
if not os.path.exists(feature_dir): os.makedirs(feature_dir)
2. 后台运行并保存log
nohup python -u test.py > test.log 2>&1 & #最后的&表示后台运行 #2 输出错误信息到提示符窗口 #1 表示输出信息到提示符窗口, 1前面的&注意添加, 否则还会创建一个名为1的文件 #最后会把日志文件输出到test.log文件 #查看 tail -f test.log#如果要实时查看日志文件使用命令 cat test.log#查看全部输出使用命令
3. 文件读取
###1.python #读写txt with open(r"./data/user_dict.txt","r",encoding="utf-8") as f: data = f.readlines() #追加模式 with open(r"./data/user_dict.txt","a",encoding="utf-8") as f: t = "你好" f.write("\n"+t) #按行读取tsv / 内存大可以直接.readlines() with open("./data/train.tsv",encoding = "utf-8") as file: line = file.readline() limit = 0 while line and limit<10: print(line) limit+=1 line = file.readline() ###2.json 存储dict x = {..} #save with open(r"./x.json","w") as f: json.dump(x, f, ensure_ascii=False) #单行 print("done") ## 格式化 with open(r"result.json", "w") as f: json.dump(res, f, ensure_ascii=False, indent=4) #read with open(r"./x.json","r") as f: x = json.loads(f.readlines()[0]) #读取格式化后的多行json with open(r"./x.json","r") as f: x = json.load(f) ###3.numpy 存储list x = [x,] np.save("./././x.npy",x) x = np.load(r"./././x.npy") ###4.pandas #read xlsx data = pd.read_excel(r"xxxx.xlsx","Sheet1") #dict to df result = {x:1,y:2,..} df = pd.DataFrame(list(result.items()), columns=["key","value"]) #save df df.to_csv(r"./result.csv", index=False,header=True) #read df = pd.read_csv(r"./result.csv",encoding = "gbk")
4. 字符串判断
s.islower() #判断是否所有字符小写 s.isupper() #判断是否所有字符大写 s.isalpha() #判断是否所有字符为字母 s.isalnum() #判断是否所有字符为字母或数字 s.isdigit() #判断是否所有字符为数字 s.istitle() #判断是否所有字符为首字母大写
5. 统计list元素出现次数
from collections import Counter x = [1,2,3,2] y= "1232" Counter(x) #>>Counter({2: 2, 1: 1, 3: 1}) #就是一个dict Counter(y) #>>Counter({"2": 2, "1": 1, "3": 1}) Counter("1232")["2"] #>>2
6. timestamp 转换标准时间
# 把时间处理 以找到登陆时间 import time def timestamp_datetime(value): format = "%Y-%m-%d %H:%M:%S" # value为传入的值为时间戳(整形),如:1332888820 value = time.localtime(value) ## 经过localtime转换后变成 ## time.struct_time(tm_year=2012, tm_mon=3, tm_mday=28, tm_hour=6, tm_min=53, tm_sec=40, tm_wday=2, tm_yday=88, tm_isdst=0) # 最后再经过strftime函数转换为正常日期格式。 dt = time.strftime(format, value) return dt def datetime_timestamp(dt): #dt为字符串 #中间过程,一般都需要将字符串转化为时间数组 time.strptime(dt, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") ## time.struct_time(tm_year=2012, tm_mon=3, tm_mday=28, tm_hour=6, tm_min=53, tm_sec=40, tm_wday=2, tm_yday=88, tm_isdst=-1) #将"2012-03-28 06:53:40"转化为时间戳 s = time.mktime(time.strptime(dt, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")) return int(s) d = datetime_timestamp("2015-03-30 16:38:20") print(d) s = timestamp_datetime(1427704700) print(s)
7. 排序
#方法1.用List的成员函数sort进行排序,在本地进行排序,不返回副本 #方法2.用built-in函数sorted进行排序(从2.4开始),返回副本,原始输入不变 listX = [[1,4],[2,5],[3,3]] sorted(listX, key=lambda x : x[1]) #>>[[3, 3], [1, 4], [2, 5]] ### 两个list按同意顺序排序 list1 = [1, 2, 3, 4, 15, 6] list2 = ["a", "b", "c", "d", "e", "f"] c = list(zip(list1,list2)) c.sort(reverse=True) #降序du list1[:],list2[:] = zip(*c) print(list1,list2)
8. 文件路径获取
path1 = os.getcwd() #最外层执行的main.py的路径 path2 = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) #当前py文件的绝对路径
9. 同一行刷新打印
print("\r",object,end="",flush=True) #e.g. for i,img_name in enumerate(img_names): print("\r",str(i)+"/"+str(len(img_names)),end="",flush=True)
10. PIL resize比opencv更清晰
img = cv2.imread("000000000113_0.jpg") img = Image.fromarray(img) img = img.resize((192,192)) img = np.array(img)
11. base64转opencv
def imgToBase64(img_array): # 传入图片为RGB格式numpy矩阵,传出的base64也是通过RGB的编码 img_array = cv2.cvtColor(img_array, cv2.COLOR_RGB2BGR) #RGB2BGR,用于cv2编码 encode_image = cv2.imencode(".jpg", img_array)[1] #用cv2压缩/编码,转为一维数组 byte_data = encode_image.tobytes() #转换为二进制 base64_str = base64.b64encode(byte_data).decode("ascii") #转换为base64 return base64_str def base64ToImg(base64_str): # 传入为RGB格式下的base64,传出为RGB格式的numpy矩阵 byte_data = base64.b64decode(base64_str)#将base64转换为二进制 encode_image = np.asarray(bytearray(byte_data), dtype="uint8")# 二进制转换为一维数组 img_array = cv2.imdecode(encode_image, cv2.IMREAD_COLOR)# 用cv2解码为三通道矩阵 img_array = cv2.cvtColor(img_array, cv2.COLOR_BGR2RGB)# BGR2RGB return img_array
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