我的编程,菜菜菜

pathlib 对象化路径管理,配合动态库解决import依赖

  当import导入模块式,默认情况下python解析器遍历存放在sys.path中的搜索路径,在写代码时可以使用动态引用,配合pathlib对象化的管理文件系统路径,如:

import os
import sys
import pathlib

__dir__ = pathlib.Path(os.path.abspath(__file__))
sys.path.append(str(__dir__.parent.parent))
  • __file__表示当前文件的相对路径
  • pathlib是python自带的标准库,相比于os.path可以更简单快捷的进行文件路径操作:
    • 将文件地址抽象化为一个pathlib.Path的对象,它允许我们链式操作 Path 对象上的方法和属性,以获得等效的路径表示;
    • 使用str函数可以把一个Path对象转化成字符串
    • 可以使用 / 进行路径的拼接,如:
      In : Path('/') / 'home' / 'dongwm/code'
      Out: PosixPath('/home/dongwm/code')
      
      In : '/' / Path('home') / 'dongwm/code'
      Out: PosixPath('/home/dongwm/code')
    • Path还有许多自带的属性,如parent/parents属性获得父目录,如suffix/stem获得后缀名或者文件名
    • 其他的内容可以参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/87940289

glob模块 筛选特定规则的文件列表

  glob模块提供了方便的文件模式匹配方法,它可以支持以下格式的语法:

  • *    匹配1个或多个字符
  • ?  匹配任意单个字符
  • []  匹配指定范围内的字符,如:[0-9]匹配数字。
  • **   匹配任意文件、0个或多个文件夹(当 recursive = true)
>>> import glob
>>> glob.glob('./[0-9].*')
['./1.gif', './2.txt']
>>> glob.glob('**/*.txt', recursive=True) ['2.txt', 'sub/3.txt']

  pathlib.Path也有glob方法,如列出当前目录树下所有的python源文件:

>>> list(p.glob('**/*.py'))
[PosixPath('test_pathlib.py'), PosixPath('docs/conf.py')]

   值得注意的是,glob库返回的顺序是不确定的,在使用中最好使用natsort.natsorted进行排序,这个库可以用更自然的方式进行排序,如

file_list = [x for x in glob.glob(folder_path + '/**/*.*', recursive=True) if os.path.splitext(x)[-1] in p_postfix]

return natsorted(file_list)

pickle模块,序列化Python对象

  pickle模块可以将任意python对象转化为二进制字节,并将字节重构为具有相同特征的对象,进而实现python对象的传递和保存。具体来看,该模块内使用pickle.dump()/dumps()进行编码,使用pickle.load()/loads()进行解码,前者转换为pkl文件形式,后者保存为字符串形式;

data_string = pickle.dumps(data)
data_from_string = pickle.loads(data_string)

with open("data.pkl", "wb") as f:
    pickle.dump(data, f)
    data_from_file = pickle.load(f)

  值得注意的是,在编码时隐藏了一个protocol参数,这个参数默认为0,它定义了不同的编码方式:

  • 0:原始的ASCII码编码
  • 1:二进制编码格式
  • 2:更有效的二进制码编码

  而在使用load进行解码时,无需指定使用的协议。

Json模块

  json是一种轻量级的数据交换格式,他的基础结构有两种:键值对(对象 dict)和数组结构,即其内部存储为以下的形式,可以使用json.dumps()将其转化为Json String,并使用loads()从字符串中解析。

  可以将下述的类型转化为json: dict list tuple string int float True False None;  使用用indent参数定义缩进; 使用sort_keys参数能够将json的属性排序;

   与pickle模块类似,使用json,dump()和json.load(),将对象保存为json形式的文件,起接口具体定义如链接

  具体实例如下,其中ensure_ascii用来保证所有输入的非ASCII字符都被转义。如果 ensure_ascii 为 false,这些字符将按原样输出。

with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as json_file:
       json.dump(data, json_file, ensure_ascii=False, indent=4)

with open(file_path, 'r', encoding='utf8') as f:
        content = json.load(f)

shutil模块删除和复制文件夹

  当需要对文件进行复制和删除等操作时,之前常使用subprocess模块调用子进程来实现,具体见链接https://www.jianshu.com/p/e5880de429f2

  但python自带的shutil库提供了对文件和文件夹的高阶操作,可以弥补os模块的不足,如使用os.remove可以删除文件,使用os.removedirs可以删除空文件夹,但对非空文件夹的删除操作是复杂的。

  shutil就能解决这样的问题,具体来看,使用shutil.copy进行文件复制,使用shutil.copytree进行文件夹的复制,使用shutil.rmtree删除非空文件夹,使用shutil.make_archive生成压缩文件;

>>>shutil.copy("test.file", "test.copy.file")
>>>print("test.copy.file" in os.listdir(os.curdir))
True

>>>shutil.copytree("test_dir/", "test_dir_copy/")

>>>shutil.rmtree("test_dir_copy")

     补充1:os.getcwd()与os.curdir都是用于获取当前执行python文件的文件夹,不过os.curdir时会返回‘.’(当前工作目录的字符串名称),后者返回的是当前执行python文件的文件夹,而不是python文件所在的文件夹。

>>> print(os.curdir)
>>> print(os.getcwd())

.
/home/yhm/OCR_DataSet/det

       补充2:os.renames(old,new)、os.makedirs(name)进行重命名和创建文件夹时,若中间路径不存在,则创建文件夹;

  补充3:os.listdir(path)但会给定目录下所有的文件夹和文件名,不包含'..'和子目录下的目录;

gzip zipfile tarfile模块处理压缩文件

  在一般情况下,我们常使用Linux命令来解压缩文件,常见的文件压缩格式如下所示:

  • zip,公开的一种压缩算法,但压缩比不高
  • tar,本身只是打包工具,但可以在打包之后调用压缩算法进行压缩,这就是我们常见的tar.gz格式,常在linux内使用
  • gz,是GNU组织开发的一个开源压缩程序

  gzip模块可以解析 .gz 格式的文件,其压缩方式由zlib模块提供,gzip.open可以以二进制或文本方式打开gzip格式的压缩文件,返回一个file object,并将二进制字符串写入;

import gzip
import shutil

content = b"Lots of content here"
with gzip.open('file.txt.gz', 'wb') as f:
    f.write(content)

with gzip.open('file.txt.gz', 'rb') as f:
    file_content = f.read()

with open('file.txt', 'rb') as f_in:
    with gzip.open('file.txt.gz', 'wb') as f_out:
        shutil.copyfileobj(f_in, f_out)

   zipfile模块可以解析zip格式的文件,下面以一个综合的需求为例 整合上述内容;

# 复制file.txt文件
for i in range(10):
    shutil.copy("file.txt", "file"+str(i)+".txt")

f = zipfile.ZipFile('files.zip', 'w')
for name in glob.glob("*[0-9].txt"):
    f.write(name)
    os.remove(name)
print(f.namelist())
f.close()

  tarfile模块支持格式文件的读写,如下进行读入

f = tarfile.open("file.txt.tar", "w")
f.add("file.txt")
f.close()

logging模块记录日志

  logging模块默认定义了以下几个日志等级,级别排序为 Critical > error > warning > info > debug, 只有warning及以上的记录会在命令行显示

  • logging.critical(msg):
  • logging.error(msg):
  • logging.warning(msg):应用程序正常运行但发生不期望的事情时的信息
  • logging.info(msg):只记录关键节点信息
  • logging.debug(msg):包含最详细的日志信息

  一个时间通常包括如下内容:事件发生时间、事件发生位置、事件的严重程度、事件内容,而在logging模块中通过logging.basicConfig(filename='my.log' , format=‘%(asctime)s : %(levelname)s’)函数对日志系统做一些基本配置,format参数下定义了下述属性名:

  • %(asctime)s 日志事件发生的时间--人类可读时间,如:2003-07-08 16:49:45,896
  • %(levelname)s 该日志记录的文字形式的日志级别('DEBUG', 'INFO', 'WARNING', 'ERROR', 'CRITICAL')
  • %(message)s 日志记录的文本内容,通过 msg % args计算得到的
  • %(filename)s pathname的文件名部分,包含文件后缀
  • %(process)d 进程ID
import logging

logging.basicConfig(filename='my.log' , format='%(asctime)s : %(levelname)s: %(message)s')

logging.critical('This is critical message')
logging.error('This is error message')
logging.warning('This is warning message')
# 不会显示
logging.info('This is info message')
logging.debug('This is debug message')

   具体内容如链接所示:https://www.cnblogs.com/yyds/p/6901864.html

 断言和异常

  检查先验条件用断言,检查后验条件用异常;如在读取本地文件时,先判断filepath是否是str类型的,这时就是用assert来判断;而当在文件读取被执行后判断用户权限,则用异常来处理:

def read_file(file_path):
    assert isinstance(file_path, str)
    if not check_exist(file_path):
        raise FileNotFoundError()
    if not has_privilege(file_path):
        raise PermissionError()

  相比于assert语句只能抛出AssertionError,使用异常可以抛出更细致的错误,方便上层代码针对不同错误执行不同的逻辑。

pprint更美观的打印

import pprint

data = ("Hello", [1,2,3,4], (123,4,56))
pprint.pprint(data)

 Immutable data

  不可变数据类型:integer、float、long、complex、string、tuple(tuple只有不可变方法如用count计算元素数 用index获得元素位置)

  String类型的替换:string.replace(' world', ' python'),或者使用 bytearray代替字符串;

>>> s= 'hello world'
>>> s= s.replace('world', 'python')
>>> b = bytearray(s, 'utf-8')
>>> print(b[:-1:2])
bytearray(b'hlopto')

List Tuple Dictionary Set 和 collections模块

  List 使用[]表示,元素可重复,元素类型可不同,list.append在列表末尾追加任意类型的元素,list.insert(3,'d')在索引位置插入元素,list.extend([2,3])来连接list,list.index()可以进行搜索,参数可以是坐标或者元素值;

  Tuple 使用()表示,不可变类型,不能修改,元组的生成速度比列表快很多,遍历速度差不多,内置enumerate函数;

  Dictionart 使用{ : , : }表示,可是使用多种数据类型混用

  Set 必须使用set([1,1,0])创建,无序不重复元素集,不支持索引、分片等操作,

   

Lamada匿名函数

lambda函数也叫匿名函数,它允许快速定义单行函数,类似于C语言的宏,其语法规则如下:

lambda [arg1, arg2,...] : expression(只能有一个表达式)

# Example: 删除字符串的指定开头
f = lambda x: x.split(prefix, 1)[-1] if x.startswith(prefix) else x

lambda表达式会返回一个函数对象,这个对象不会赋给一个标识符,但它可以直接作为list和dict的成员。

 删除所有python进程

ps -ef | grep python | cut -c 9-15| xargs kill -s 9

 

vim中查找

在normal模式下按下/即可进入查找模式,输入要查找的字符串并按下回车。 Vim会跳转到第一个匹配。按下n查找下一个,按下N查找上一个。

Vim查找支持正则表达式,例如/vim$匹配行尾的"vim"。 需要查找特殊字符需要转义,例如/vim$匹配"vim$"

切换CUDA版本

export PATH=/home/yhm/cuda/cuda100/bin:${PATH}
export LD_LIBRARY_PATH=/home/yhm/cuda/cuda100/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export CUDA_HOME=/home/yhm/cuda/cuda100/

nvidia-smi

watch -n 0.1 -d nvidia-smi

  

gpu_tensorflow_data_dump

scp -P 6448 dump_gpu_mask.zip root@183.129.171.130:/home/train_use/hagongda/gpu_data
timestamp
=$[$(date +%s%N)/1000] ; cat tensor_name | awk '{print "pt",$4,$4}' | awk '{gsub("/", "_", $3);gsub(":", ".", $3);print($1,$2,"-n 0 -w ./dump_result_1215/"$3".""'$timestamp'"".npy")}' > tensor_name_cmd.txt

  

原文地址:https://www.cnblogs.com/hithongming/p/13219282.html