今天小编给大家分享一下Python中常用的功能怎么实现的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。
1. 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('
'+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']
#>>26. 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
path2 = os.getcwd() #最外层执行的main.py的路径 path3 = 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("
",object,end="",flush=True)
#e.g.
for i,img_name in enumerate(img_names):
print("
",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