Python을 사용하여 파일 이름을 일괄적으로 바꾸는 방법
使用Python对文件进行批量改名
Python在Windows系统下的路径表示回顾:反斜杠“\”是转义符,如果继续用windows习惯使用“\”表示文件路径,就会产生歧义。
Windows下的原始路径:C:\Users\LUO\Documents\GitHub\CalculatorT3000\introduction
所以在Python中有三种方法表示:
path="C:\\Users\\LUO\\Documents\\GitHub\\CalculatorT3000\\introduction\\"
path=r'C:\Users\LUO\Documents\GitHub\CalculatorT3000\introduction\'
path='C:/Users/LUO/Documents/GitHub/CalculatorT3000/introduction/'
使用斜杠“/”: 'C:/Users/LUO/Documents/GitHub/CalculatorT3000/introduction/'
将反斜杠符号转义: "C:\\Users\\LUO\\Documents\\GitHub\\CalculatorT3000\\introduction\\" 因为反斜杠是转义符,所以两个"\\"就表示一个反斜杠符号
使用Python的raw string:r'C:\Users\LUO\Documents\GitHub\CalculatorT3000\introduction\' python下在字符串前面加上字母r,表示后面是一个原始字符串raw string,不过raw string主要是为正则表达式而不是windows路径设计的,所以这种做法尽量少用,可能会出问题
使用os 模块来处理文件和目录
python 对文件进行批量改名用到的是 os 模块中的 listdir 方法和 rename 方法。
os.listdir(dir) : 获取指定目录下的所有子目录和文件名
os.rename(原文件名,新文件名) :os.rename(src, dst) 方法用于命名文件或目录,从 src 到 dst,如果dst是一个存在的目录, 将抛出OSError
os.renames() 方法用于递归重命名目录或文件。类似rename()
os.renames(old, new)
old -- 要重命名的目录
new --文件或目录的新名字。甚至可以是包含在目录中的文件,或者完整的目录树
os.getcwd() 返回当前工作目录
os.path 模块主要用于获取文件的属性
os.path.basename(path) | 返回文件名 |
os.path.dirname(path) | 返回文件路径 |
os.path.exists(path) | 如果路径 path 存在,返回 True;如果路径 path 不存在,返回 False。 |
os.path.getmtime(path) | 返回最近文件修改时间 |
os.path.getctime(path) | 返回文件 path 创建时间 |
os.path.getsize(path) | 返回文件大小,如果文件不存在就返回错误 |
os.path.isfile(path) | 判断路径是否为文件 |
os.path.isdir(path) | 判断路径是否为目录 |
os.path.samefile(path2, path3) | 判断目录或文件是否相同 |
os.path.sameopenfile(fp1, fp2) | 判断fp1和fp2是否指向同一文件 |
import os #三种路径表示方法 #path="C:\\Users\\LUO\\Documents\\GitHub\\CalculatorT3000\\introduction\\" #转义符的方式不能在此使用 #path=r'C:\Users\LUO\Documents\GitHub\CalculatorT3000\introduction\' #path='C:/Users/LUO/Documents/GitHub/CalculatorT3000/introduction/' #从控制台输入 path=input("请输入需要改名的路径:") #判断路径是否存在 if os.path.exists(path): #获取该目录下所有文件,存入列表中 fileList=os.listdir(path) n=0 for i in fileList: #设置旧文件名(就是路径+文件名) oldname=path+ os.sep + fileList[n] # os.sep添加系统分隔符 #判断当前是否是文件 if os.path.isfile(oldname): #设置新文件名 newname=path + os.sep +'calc_'+str(n+1)+'.jpg' os.rename(oldname,newname) #用os模块中的rename方法对文件改名 print(oldname,'======>',newname) n+=1 else: print('路径不存在')
补充:使用python批量修改文件名
使用python对文件名进行批量修改
使用split方法对原文件名进行切分,选择需要的部分进行保留做为新的文件名,也可添加字段。
函数说明
split()函数
语法:str.split(str="",num=string.count(str))[n]
参数说明:
str: 表示为分隔符,默认为空格,但是不能为空(’’)。若字符串中没有分隔符,则把整个字符串作为列表的一个元素
num:表示分割次数。如果存在参数num,则仅分隔成 num+1 个子字符串,并且每一个子字符串可以赋给新的变量
[n]: 表示选取第n个分片
注意:当使用空格作为分隔符时,对于中间为空的项会自动忽略
import os import re def changename(orignname): picture=os.listdir(orignname) for filename in picture: # filename1 = filename.split(".")[0] # filename2=re.findall(r"\d+\.?\d*", filename1)[0]+".png" # srcpath = os.path.join(orignname,filename) # allpath = os.path.join(orignname,filename2) # os.rename(srcpath,allpath) #split("_",2)[1] “_”表示分隔符 ; 2表示分割次数 ; [1]表示选取第 i 个片段 filename1=filename.split("_")[3] #设置旧文件名(就是路径+文件名) srcpath=os.path.join(orignname,filename) #设置新文件名 allpath= os.path.join(orignname,filename1) os.rename(srcpath, allpath) if __name__ == '__main__': orignname=r"D:\AK\GJ\dataset_2\val\labels" changename(orignname)
注意:该方法是直接覆盖原图的文件名,不另存,如果想要保留原文件名,请提前复制
위 내용은 Python을 사용하여 파일 이름을 일괄적으로 바꾸는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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CentOS 시스템에서 Pytorch GPU 가속도를 활성화하려면 Cuda, Cudnn 및 GPU 버전의 Pytorch를 설치해야합니다. 다음 단계는 프로세스를 안내합니다. CUDA 및 CUDNN 설치 CUDA 버전 호환성 결정 : NVIDIA-SMI 명령을 사용하여 NVIDIA 그래픽 카드에서 지원하는 CUDA 버전을보십시오. 예를 들어, MX450 그래픽 카드는 CUDA11.1 이상을 지원할 수 있습니다. Cudatoolkit 다운로드 및 설치 : NVIDIACUDATOOLKIT의 공식 웹 사이트를 방문하여 그래픽 카드에서 지원하는 가장 높은 CUDA 버전에 따라 해당 버전을 다운로드하여 설치하십시오. CUDNN 라이브러리 설치 :

Python과 JavaScript는 커뮤니티, 라이브러리 및 리소스 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. 1) Python 커뮤니티는 친절하고 초보자에게 적합하지만 프론트 엔드 개발 리소스는 JavaScript만큼 풍부하지 않습니다. 2) Python은 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에서 강력하며 JavaScript는 프론트 엔드 개발 라이브러리 및 프레임 워크에서 더 좋습니다. 3) 둘 다 풍부한 학습 리소스를 가지고 있지만 Python은 공식 문서로 시작하는 데 적합하지만 JavaScript는 MDNWebDocs에서 더 좋습니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Centos에서 Pytorch 버전을 선택할 때 다음과 같은 주요 요소를 고려해야합니다. 1. Cuda 버전 호환성 GPU 지원 : NVIDIA GPU가 있고 GPU 가속도를 사용하려면 해당 CUDA 버전을 지원하는 Pytorch를 선택해야합니다. NVIDIA-SMI 명령을 실행하여 지원되는 CUDA 버전을 볼 수 있습니다. CPU 버전 : GPU가 없거나 GPU를 사용하지 않으려면 Pytorch의 CPU 버전을 선택할 수 있습니다. 2. 파이썬 버전 Pytorch

Centos Nginx를 설치하려면 다음 단계를 수행해야합니다. 개발 도구, PCRE-DEVEL 및 OPENSSL-DEVEL과 같은 종속성 설치. nginx 소스 코드 패키지를 다운로드하고 압축을 풀고 컴파일하고 설치하고 설치 경로를/usr/local/nginx로 지정하십시오. nginx 사용자 및 사용자 그룹을 만들고 권한을 설정하십시오. 구성 파일 nginx.conf를 수정하고 청취 포트 및 도메인 이름/IP 주소를 구성하십시오. Nginx 서비스를 시작하십시오. 종속성 문제, 포트 충돌 및 구성 파일 오류와 같은 일반적인 오류는주의를 기울여야합니다. 캐시를 켜고 작업자 프로세스 수 조정과 같은 특정 상황에 따라 성능 최적화를 조정해야합니다.

Centos 시스템에서 Pytorch 데이터를 효율적으로 처리하면 다음 단계가 필요합니다. 종속성 설치 : 먼저 시스템을 업데이트하고 Python3 및 PIP를 설치합니다. Sudoyumupdate-ysudoyuminstallpython3-ysudoyuminstallpython3-pip-y는 Centos 버전 및 GPU 모델에 따라 Nvidia 공식 웹 사이트에서 Cudatoolkit 및 Cudnn을 다운로드하고 설치합니다. 가상 환경 구성 (권장) : Conda를 사용하여 새로운 가상 환경을 생성하고 활성화합니다.
