目录

1 新建文件夹

2 获取指定文件或文件夹的绝对路径

3 删除指定路径的文件

4 json、numpy、pandas、PIL、Math和Matplotlib库的使用

5 输出dict的value、key和排序

6 解析CSV文件的内容

7 获取excel表指定的内容

8 视频与图像帧相互转换

9 pdf文件转换成图片

10 SciPy

11 生成指定大小的raw数据

12  resnet系列模型下载以及 .pth模型 转 .onnx模型

13  获取指定文件夹下的一个文件的路径

14  清空指定文件夹下的文件

15 获取指定路径下指定文件类型的所有文件名字，并写到txt文件中

16 获取指定文件夹内的所有文件数，并写到txt中

17 按照特定要求随机删除指定文件夹中的文件

1 新建文件夹

说明：检测test文件夹是否存在，如果不存在，则新建test文件夹。

import osif not os.path.exists("test"):os.mkdir("test")

2 获取指定文件或文件夹的绝对路径

import osabs_path = os.path.abspath("test")print(abs_path)

3 删除指定路径的文件

import osif True == os.path.exists("test/test.txt"):os.remove("test/test.txt")

4 json、numpy、pandas、PIL、Math和Matplotlib库的使用

【python】python笔记_Jackilina_Stone的博客-CSDN博客

5 输出dict的value、key和排序

dict

6 解析CSV文件的内容

解析csv文件

7 获取excel表指定的内容

解析Excel表

8 视频与图像帧相互转换

视频与图像相互转换

9 pdf文件转换成图片

pdf文件转图片

10 SciPy

python在科学计算领域有三个非常受欢迎库，numpy、SciPy、matplotlib。

numpy定义了数值数组和矩阵类型和它们的基本运算的语言扩展，是一个高性能的多维数组的计算库。

SciPy使用NumPy来做高等数学、信号处理、优化、统计和许多其它科学任务的语言扩展。Matplotlib是一个帮助绘图的语言扩展。

Scipy的使用

11 生成指定大小的raw数据

raw数据的生成

12  resnet系列模型下载以及 .pth模型 转 .onnx模型

【模型】模型下载&pth模型转onnx模型_onnx模型下载_Jackilina_Stone的博客-CSDN博客

13  获取指定文件夹下的一个文件的路径

（1）代码如下：

import os# 获取指定文件夹下的一个文件的路径
def get_file_path(dir_path):file_path_list = os.listdir(dir_path)file_path = os.path.join(dir_path, file_path_list[0])return file_pathif __name__ == '__main__':file_path = get_file_path("tmp")print(file_path)pass

（2） 效果如下：

14  清空指定文件夹下的文件

（1）代码如下：

import os# 清空指定文件夹下的文件
def empty_dir(path_file):file_path_list = os.listdir(path_file)for i in file_path_list:file_path = os.path.join(path_file, i)os.remove(file_path)returnif __name__ == '__main__':empty_dir("tmp")pass

（2）效果如下：

15 获取指定路径下指定文件类型的所有文件名字，并写到txt文件中

这里的文件类型为tif文件。

（1）代码如下：

import osdef get_name(path):name = []for png_name in os.listdir(path):if ".tif" in png_name:name.append(png_name[:-4])print(name)with open(path + "name_info.txt", 'w') as f:for info in name:f.write(info + '\n')passreturnif __name__ == '__main__':path_list = ["image_db/"]for path in path_list:get_name(path)pass

16 获取指定文件夹内的所有文件数，并写到txt中

（1）代码如下：

import numpy as np
import os
import cv2def get_num(data_path, folder_name):num = 0num = len(os.listdir(data_path + folder_name + "/")) - 1return folder_name, numif __name__ == '__main__':data_path = "D:/work/practice/tmp/"folder_list = ["image_db"]info = []for folder_name in folder_list:folder_name, num = get_num(data_path, folder_name)info.append(folder_name + "," + str(num))with open("num_info.txt", 'w') as f:for temp in info:f.write(temp + '\n')passpass

17 按照特定要求随机删除指定文件夹中的文件

（1）代码如下：

import os
import numpy as npdef delete_file(path):name = []for png_name in os.listdir(path):name.append(path + png_name)np.random.shuffle(name)if len(name) <= 10000:for i, path_info in enumerate(name):if i % 2 == 0:if os.path.isfile(path_info):os.remove(path_info)passelif (len(name) > 10000) & (len(name) < 15000):for i, path_info in enumerate(name):if i % 3 != 0:if os.path.isfile(path_info):os.remove(path_info)passelif (len(name) >= 15000) & (len(name) < 20000):for i, path_info in enumerate(name):if i % 4 != 0:if os.path.isfile(path_info):os.remove(path_info)passelif len(name) >= 20000:for i, path_info in enumerate(name):if i % 5 != 0:if os.path.isfile(path_info):os.remove(path_info)passelse:passreturnif __name__ == '__main__':data_path = "D:/work/practice/tmp/"folder_list = ["image_db"]for i, folder_name in enumerate(folder_list):print(i)delete_file(data_path + folder_name + "/")pass