Python圖片存儲(chǔ)和訪問的三種方式詳解
更新時(shí)間：2022年04月06日 11:33:20 作者：Mr數(shù)據(jù)楊
在?Python?中處理圖像數(shù)據(jù)的時(shí)候，例如應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法可以處理大量圖像數(shù)據(jù)集，這里就需要學(xué)習(xí)如何用最簡單的方式存儲(chǔ)、讀取數(shù)據(jù)。本文介紹了Python中圖片存儲(chǔ)和訪問的三種方式，需要的可以參考一下
前言
ImageNet 是一個(gè)著名的公共圖像數(shù)據(jù)庫，用于訓(xùn)練對(duì)象分類、檢測和分割等任務(wù)的模型，它包含超過 1400 萬張圖像。
在 Python 中處理圖像數(shù)據(jù)的時(shí)候，例如應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（也稱CNN）等算法可以處理大量圖像數(shù)據(jù)集，這里就需要學(xué)習(xí)如何用最簡單的方式存儲(chǔ)、讀取數(shù)據(jù)。
對(duì)于圖像數(shù)據(jù)處理應(yīng)該有有個(gè)定量的比較方式，讀取和寫入文件需要多長時(shí)間，以及將使用多少磁盤內(nèi)存。
分別用不同的方式去處理、解決圖像的存儲(chǔ)、性能優(yōu)化的問題。
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
一個(gè)可以玩的數(shù)據(jù)集
我們熟知的圖像數(shù)據(jù)集 CIFAR-10，由 60000 個(gè) 32x32 像素的彩色圖像組成，這些圖像屬于不同的對(duì)象類別，例如狗、貓和飛機(jī)。相對(duì)而言 CIFAR 不是一個(gè)非常大的數(shù)據(jù)集，但如使用完整的 TinyImages 數(shù)據(jù)集，那么將需要大約 400GB 的可用磁盤空間。
文中的代碼應(yīng)用的數(shù)據(jù)集下載地址 CIFAR-10 數(shù)據(jù)集 。
這份數(shù)據(jù)是使用cPickle進(jìn)行了序列化和批量保存。pickle模塊可以序列化任何 Python 對(duì)象，而無需進(jìn)行任何額外的代碼或轉(zhuǎn)換。但是有一個(gè)潛在的嚴(yán)重缺點(diǎn)，即在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)帶來安全風(fēng)險(xiǎn)無法評(píng)估。
圖像加載到 NumPy 數(shù)組中
import numpy as np
import pickle
from pathlib import Path
# 文件路徑
data_dir = Path("data/cifar-10-batches-py/")
# 解碼功能
def unpickle(file):
with open(file, "rb") as fo:
dict = pickle.load(fo, encoding="bytes")
return dict
images, labels = [], []
for batch in data_dir.glob("data_batch_*"):
batch_data = unpickle(batch)
for i, flat_im in enumerate(batch_data[b"data"]):
im_channels = []
# 每個(gè)圖像都是扁平化的，通道按 R, G, B 的順序排列
for j in range(3):
im_channels.append(
flat_im[j * 1024 : (j + 1) * 1024].reshape((32, 32))
)
# 重建原始圖像
images.append(np.dstack((im_channels)))
# 保存標(biāo)簽
labels.append(batch_data[b"labels"][i])
print("加載 CIFAR-10 訓(xùn)練集:")
print(f" - np.shape(images) {np.shape(images)}")
print(f" - np.shape(labels) {np.shape(labels)}")
圖像存儲(chǔ)的設(shè)置
安裝三方庫 Pillow 用于圖像處理 。
pip install Pillow
LMDB
LMDB 也稱為“閃電數(shù)據(jù)庫”，代表閃電內(nèi)存映射數(shù)據(jù)庫，因?yàn)樗俣瓤觳⑶沂褂脙?nèi)存映射文件。它是鍵值存儲(chǔ)，而不是關(guān)系數(shù)據(jù)庫。
安裝三方庫 lmdb 用于圖像處理 。
pip install lmdb
HDF5
HDF5 代表 Hierarchical Data Format，一種稱為 HDF4 或 HDF5 的文件格式。起源于美國國家超級(jí)計(jì)算應(yīng)用中心，是一種可移植、緊湊的科學(xué)數(shù)據(jù)格式。
安裝三方庫 h5py 用于圖像處理 。
pip install h5py
單一圖像的存儲(chǔ)
3種不同的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取操作
from pathlib import Path
disk_dir = Path("data/disk/")
lmdb_dir = Path("data/lmdb/")
hdf5_dir = Path("data/hdf5/")同時(shí)加載的數(shù)據(jù)可以創(chuàng)建文件夾分開保存
disk_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) lmdb_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) hdf5_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
存儲(chǔ)到 磁盤
使用 Pillow 完成輸入是一個(gè)單一的圖像 image，在內(nèi)存中作為一個(gè) NumPy 數(shù)組，并且使用唯一的圖像 ID 對(duì)其進(jìn)行命名image_id。
單個(gè)圖像保存到磁盤
from PIL import Image
import csv
def store_single_disk(image, image_id, label):
""" 將單個(gè)圖像作為 .png 文件存儲(chǔ)在磁盤上。
參數(shù):
---------------
image 圖像數(shù)組， (32, 32, 3) 格式
image_id 圖像的整數(shù)唯一 ID
label 圖像標(biāo)簽
"""
Image.fromarray(image).save(disk_dir / f"{image_id}.png")
with open(disk_dir / f"{image_id}.csv", "wt") as csvfile:
writer = csv.writer(
csvfile, delimiter=" ", quotechar="|", quoting=csv.QUOTE_MINIMAL
)
writer.writerow([label])
存儲(chǔ)到 LMDB
LMDB 是一個(gè)鍵值對(duì)存儲(chǔ)系統(tǒng)，其中每個(gè)條目都保存為一個(gè)字節(jié)數(shù)組，鍵將是每個(gè)圖像的唯一標(biāo)識(shí)符，值將是圖像本身。
鍵和值都應(yīng)該是字符串。 常見的用法是將值序列化為字符串，然后在讀回時(shí)將其反序列化。
用于重建的圖像尺寸，某些數(shù)據(jù)集可能包含不同大小的圖像會(huì)使用到這個(gè)方法。
class CIFAR_Image:
def __init__(self, image, label):
self.channels = image.shape[2]
self.size = image.shape[:2]
self.image = image.tobytes()
self.label = label
def get_image(self):
""" 將圖像作為 numpy 數(shù)組返回 """
image = np.frombuffer(self.image, dtype=np.uint8)
return image.reshape(*self.size, self.channels)
單個(gè)圖像保存到 LMDB
import lmdb
import pickle
def store_single_lmdb(image, image_id, label):
""" 將單個(gè)圖像存儲(chǔ)到 LMDB
參數(shù):
---------------
image 圖像數(shù)組， (32, 32, 3) 格式
image_id 圖像的整數(shù)唯一 ID
label 圖像標(biāo)簽
"""
map_size = image.nbytes * 10
# Create a new LMDB environment
env = lmdb.open(str(lmdb_dir / f"single_lmdb"), map_size=map_size)
# Start a new write transaction
with env.begin(write=True) as txn:
# All key-value pairs need to be strings
value = CIFAR_Image(image, label)
key = f"{image_id:08}"
txn.put(key.encode("ascii"), pickle.dumps(value))
env.close()
存儲(chǔ) HDF5
一個(gè) HDF5 文件可以包含多個(gè)數(shù)據(jù)集。可以創(chuàng)建兩個(gè)數(shù)據(jù)集，一個(gè)用于圖像，一個(gè)用于元數(shù)據(jù)。
import h5py
def store_single_hdf5(image, image_id, label):
""" 將單個(gè)圖像存儲(chǔ)到 HDF5 文件
參數(shù):
---------------
image 圖像數(shù)組， (32, 32, 3) 格式
image_id 圖像的整數(shù)唯一 ID
label 圖像標(biāo)簽
"""
# 創(chuàng)建一個(gè)新的 HDF5 文件
file = h5py.File(hdf5_dir / f"{image_id}.h5", "w")
# 在文件中創(chuàng)建數(shù)據(jù)集
dataset = file.create_dataset(
"image", np.shape(image), h5py.h5t.STD_U8BE, data=image
)
meta_set = file.create_dataset(
"meta", np.shape(label), h5py.h5t.STD_U8BE, data=label
)
file.close()
存儲(chǔ)方式對(duì)比
將保存單個(gè)圖像的所有三個(gè)函數(shù)放入字典中。
_store_single_funcs = dict(
disk=store_single_disk,
lmdb=store_single_lmdb,
hdf5=store_single_hdf5
)
以三種不同的方式存儲(chǔ)保存 CIFAR 中的第一張圖像及其對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽。
from timeit import timeit
store_single_timings = dict()
for method in ("disk", "lmdb", "hdf5"):
t = timeit(
"_store_single_funcs[method](image, 0, label)",
setup="image=images[0]; label=labels[0]",
number=1,
globals=globals(),
)
store_single_timings[method] = t
print(f"存儲(chǔ)方法: {method}, 使用耗時(shí): {t}")
來一個(gè)表格看看對(duì)比。
| 存儲(chǔ)方法 | 存儲(chǔ)耗時(shí) | 使用內(nèi)存 |
|---|---|---|
| Disk | 2.1 ms | 8 K |
| LMDB | 1.7 ms | 32 K |
| HDF5 | 8.1 ms | 8 K |
多個(gè)圖像的存儲(chǔ)
同單個(gè)圖像存儲(chǔ)方法類似，修改代碼進(jìn)行多個(gè)圖像數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。
多圖像調(diào)整代碼
將多個(gè)圖像保存為.png文件就可以理解為多次調(diào)用 store_single_method() 這樣。但這不適用于 LMDB 或 HDF5，因?yàn)槊總€(gè)圖像都有不同的數(shù)據(jù)庫文件。
將一組圖像存儲(chǔ)到磁盤
store_many_disk(images, labels):
""" 參數(shù):
---------------
images 圖像數(shù)組 (N, 32, 32, 3) 格式
labels 標(biāo)簽數(shù)組 (N，1) 格式
"""
num_images = len(images)
# 一張一張保存所有圖片
for i, image in enumerate(images):
Image.fromarray(image).save(disk_dir / f"{i}.png")
# 將所有標(biāo)簽保存到 csv 文件
with open(disk_dir / f"{num_images}.csv", "w") as csvfile:
writer = csv.writer(
csvfile, delimiter=" ", quotechar="|", quoting=csv.QUOTE_MINIMAL
)
for label in labels:
writer.writerow([label])
將一組圖像存儲(chǔ)到 LMDB
def store_many_lmdb(images, labels):
""" 參數(shù):
---------------
images 圖像數(shù)組 (N, 32, 32, 3) 格式
labels 標(biāo)簽數(shù)組 (N，1) 格式
"""
num_images = len(images)
map_size = num_images * images[0].nbytes * 10
# 為所有圖像創(chuàng)建一個(gè)新的 LMDB 數(shù)據(jù)庫
env = lmdb.open(str(lmdb_dir / f"{num_images}_lmdb"), map_size=map_size)
# 在一個(gè)事務(wù)中寫入所有圖像
with env.begin(write=True) as txn:
for i in range(num_images):
# 所有鍵值對(duì)都必須是字符串
value = CIFAR_Image(images[i], labels[i])
key = f"{i:08}"
txn.put(key.encode("ascii"), pickle.dumps(value))
env.close()
將一組圖像存儲(chǔ)到 HDF5
def store_many_hdf5(images, labels):
""" 參數(shù):
---------------
images 圖像數(shù)組 (N, 32, 32, 3) 格式
labels 標(biāo)簽數(shù)組 (N，1) 格式
"""
num_images = len(images)
# 創(chuàng)建一個(gè)新的 HDF5 文件
file = h5py.File(hdf5_dir / f"{num_images}_many.h5", "w")
# 在文件中創(chuàng)建數(shù)據(jù)集
dataset = file.create_dataset(
"images", np.shape(images), h5py.h5t.STD_U8BE, data=images
)
meta_set = file.create_dataset(
"meta", np.shape(labels), h5py.h5t.STD_U8BE, data=labels
)
file.close()
準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集對(duì)比
使用 100000 個(gè)圖像進(jìn)行測試
cutoffs = [10, 100, 1000, 10000, 100000] images = np.concatenate((images, images), axis=0) labels = np.concatenate((labels, labels), axis=0) # 確保有 100,000 個(gè)圖像和標(biāo)簽 print(np.shape(images)) print(np.shape(labels))
創(chuàng)建一個(gè)計(jì)算方式進(jìn)行對(duì)比
_store_many_funcs = dict(
disk=store_many_disk, lmdb=store_many_lmdb, hdf5=store_many_hdf5
)
from timeit import timeit
store_many_timings = {"disk": [], "lmdb": [], "hdf5": []}
for cutoff in cutoffs:
for method in ("disk", "lmdb", "hdf5"):
t = timeit(
"_store_many_funcs[method](images_, labels_)",
setup="images_=images[:cutoff]; labels_=labels[:cutoff]",
number=1,
globals=globals(),
)
store_many_timings[method].append(t)
# 打印出方法、截止時(shí)間和使用時(shí)間
print(f"Method: {method}, Time usage: {t}")
PLOT 顯示具有多個(gè)數(shù)據(jù)集和匹配圖例的單個(gè)圖
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_with_legend(
x_range, y_data, legend_labels, x_label, y_label, title, log=False
):
""" 參數(shù):
--------------
x_range 包含 x 數(shù)據(jù)的列表
y_data 包含 y 值的列表
legend_labels 字符串圖例標(biāo)簽列表
x_label x 軸標(biāo)簽
y_label y 軸標(biāo)簽
"""
plt.style.use("seaborn-whitegrid")
plt.figure(figsize=(10, 7))
if len(y_data) != len(legend_labels):
raise TypeError(
"數(shù)據(jù)集的數(shù)量與標(biāo)簽的數(shù)量不匹配"
)
all_plots = []
for data, label in zip(y_data, legend_labels):
if log:
temp, = plt.loglog(x_range, data, label=label)
else:
temp, = plt.plot(x_range, data, label=label)
all_plots.append(temp)
plt.title(title)
plt.xlabel(x_label)
plt.ylabel(y_label)
plt.legend(handles=all_plots)
plt.show()
# Getting the store timings data to display
disk_x = store_many_timings["disk"]
lmdb_x = store_many_timings["lmdb"]
hdf5_x = store_many_timings["hdf5"]
plot_with_legend(
cutoffs,
[disk_x, lmdb_x, hdf5_x],
["PNG files", "LMDB", "HDF5"],
"Number of images",
"Seconds to store",
"Storage time",
log=False,
)
plot_with_legend(
cutoffs,
[disk_x, lmdb_x, hdf5_x],
["PNG files", "LMDB", "HDF5"],
"Number of images",
"Seconds to store",
"Log storage time",
log=True,
)
單一圖像的讀取
從 磁盤 讀取
def read_single_disk(image_id):
""" 參數(shù):
---------------
image_id 圖像的整數(shù)唯一 ID
返回結(jié)果:
---------------
images 圖像數(shù)組 (N, 32, 32, 3) 格式
labels 標(biāo)簽數(shù)組 (N，1) 格式
"""
image = np.array(Image.open(disk_dir / f"{image_id}.png"))
with open(disk_dir / f"{image_id}.csv", "r") as csvfile:
reader = csv.reader(
csvfile, delimiter=" ", quotechar="|", quoting=csv.QUOTE_MINIMAL
)
label = int(next(reader)[0])
return image, label
從 LMDB 讀取
def read_single_lmdb(image_id):
""" 參數(shù):
---------------
image_id 圖像的整數(shù)唯一 ID
返回結(jié)果:
---------------
images 圖像數(shù)組 (N, 32, 32, 3) 格式
labels 標(biāo)簽數(shù)組 (N，1) 格式
"""
# 打開 LMDB 環(huán)境
env = lmdb.open(str(lmdb_dir / f"single_lmdb"), readonly=True)
# 開始一個(gè)新的事務(wù)
with env.begin() as txn:
# 進(jìn)行編碼
data = txn.get(f"{image_id:08}".encode("ascii"))
# 加載的 CIFAR_Image 對(duì)象
cifar_image = pickle.loads(data)
# 檢索相關(guān)位
image = cifar_image.get_image()
label = cifar_image.label
env.close()
return image, label
從 HDF5 讀取
def read_single_hdf5(image_id):
""" 參數(shù):
---------------
image_id 圖像的整數(shù)唯一 ID
返回結(jié)果:
---------------
images 圖像數(shù)組 (N, 32, 32, 3) 格式
labels 標(biāo)簽數(shù)組 (N，1) 格式
"""
# 打開 HDF5 文件
file = h5py.File(hdf5_dir / f"{image_id}.h5", "r+")
image = np.array(file["/image"]).astype("uint8")
label = int(np.array(file["/meta"]).astype("uint8"))
return image, label
讀取方式對(duì)比
from timeit import timeit
read_single_timings = dict()
for method in ("disk", "lmdb", "hdf5"):
t = timeit(
"_read_single_funcs[method](0)",
setup="image=images[0]; label=labels[0]",
number=1,
globals=globals(),
)
read_single_timings[method] = t
print(f"讀取方法: {method}, 使用耗時(shí): {t}")
| 存儲(chǔ)方法 | 存儲(chǔ)耗時(shí) |
|---|---|
| Disk | 1.7 ms |
| LMDB | 4.4 ms |
| HDF5 | 2.3 ms |
多個(gè)圖像的讀取
將多個(gè)圖像保存為.png文件就可以理解為多次調(diào)用 read_single_method() 這樣。但這不適用于 LMDB 或 HDF5，因?yàn)槊總€(gè)圖像都有不同的數(shù)據(jù)庫文件。
多圖像調(diào)整代碼
從磁盤中讀取多個(gè)都圖像
def read_many_disk(num_images):
""" 參數(shù):
---------------
num_images 要讀取的圖像數(shù)量
返回結(jié)果:
---------------
images 圖像數(shù)組 (N, 32, 32, 3) 格式
labels 標(biāo)簽數(shù)組 (N，1) 格式
"""
images, labels = [], []
# 循環(huán)遍歷所有ID，一張一張地讀取每張圖片
for image_id in range(num_images):
images.append(np.array(Image.open(disk_dir / f"{image_id}.png")))
with open(disk_dir / f"{num_images}.csv", "r") as csvfile:
reader = csv.reader(
csvfile, delimiter=" ", quotechar="|", quoting=csv.QUOTE_MINIMAL
)
for row in reader:
labels.append(int(row[0]))
return images, labels
從LMDB中讀取多個(gè)都圖像
def read_many_lmdb(num_images):
""" 參數(shù):
---------------
num_images 要讀取的圖像數(shù)量
返回結(jié)果:
---------------
images 圖像數(shù)組 (N, 32, 32, 3) 格式
labels 標(biāo)簽數(shù)組 (N，1) 格式
"""
images, labels = [], []
env = lmdb.open(str(lmdb_dir / f"{num_images}_lmdb"), readonly=True)
# 開始一個(gè)新的事務(wù)
with env.begin() as txn:
# 在一個(gè)事務(wù)中讀取，也可以拆分成多個(gè)事務(wù)分別讀取
for image_id in range(num_images):
data = txn.get(f"{image_id:08}".encode("ascii"))
# CIFAR_Image 對(duì)象，作為值存儲(chǔ)
cifar_image = pickle.loads(data)
# 檢索相關(guān)位
images.append(cifar_image.get_image())
labels.append(cifar_image.label)
env.close()
return images, labels
從HDF5中讀取多個(gè)都圖像
def read_many_hdf5(num_images):
""" 參數(shù):
---------------
num_images 要讀取的圖像數(shù)量
返回結(jié)果:
---------------
images 圖像數(shù)組 (N, 32, 32, 3) 格式
labels 標(biāo)簽數(shù)組 (N，1) 格式
"""
images, labels = [], []
# 打開 HDF5 文件
file = h5py.File(hdf5_dir / f"{num_images}_many.h5", "r+")
images = np.array(file["/images"]).astype("uint8")
labels = np.array(file["/meta"]).astype("uint8")
return images, labels
_read_many_funcs = dict(
disk=read_many_disk, lmdb=read_many_lmdb, hdf5=read_many_hdf5
)
準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集對(duì)比
創(chuàng)建一個(gè)計(jì)算方式進(jìn)行對(duì)比
from timeit import timeit
read_many_timings = {"disk": [], "lmdb": [], "hdf5": []}
for cutoff in cutoffs:
for method in ("disk", "lmdb", "hdf5"):
t = timeit(
"_read_many_funcs[method](num_images)",
setup="num_images=cutoff",
number=1,
globals=globals(),
)
read_many_timings[method].append(t)
# Print out the method, cutoff, and elapsed time
print(f"讀取方法: {method}, No. images: {cutoff}, 耗時(shí): {t}")
讀寫操作綜合比較
數(shù)據(jù)對(duì)比
同一張圖表上查看讀取和寫入時(shí)間
plot_with_legend(
cutoffs,
[disk_x_r, lmdb_x_r, hdf5_x_r, disk_x, lmdb_x, hdf5_x],
[
"Read PNG",
"Read LMDB",
"Read HDF5",
"Write PNG",
"Write LMDB",
"Write HDF5",
],
"Number of images",
"Seconds",
"Log Store and Read Times",
log=False,
)
各種存儲(chǔ)方式使用磁盤空間
雖然 HDF5 和 LMDB 都占用更多的磁盤空間。需要注意的是 LMDB 和 HDF5 磁盤的使用和性能在很大程度上取決于各種因素，包括操作系統(tǒng)，更重要的是存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)大小。
并行操作
通常對(duì)于大的數(shù)據(jù)集，可以通過并行化來加速操作。 也就是我們經(jīng)常說的并發(fā)處理。
作為.png 文件存儲(chǔ)到磁盤實(shí)際上允許完全并發(fā)。只要圖像名稱不同就可以從不同的線程讀取多個(gè)圖像，或一次寫入多個(gè)文件。
如果將所有 CIFAR 分成十組，那么可以為一組中的每個(gè)讀取設(shè)置十個(gè)進(jìn)程，并且相應(yīng)的處理時(shí)間可以減少到原來的10%左右。
以上就是Python圖片存儲(chǔ)和訪問的三種方式詳解的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Python圖片存儲(chǔ)訪問的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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下面小編就為大家?guī)硪黄趐ython 字符編碼的理解。小編覺得挺不錯(cuò)的，現(xiàn)在就分享給大家，也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過來看看吧2017-09-09
python常見進(jìn)制轉(zhuǎn)換方法示例代碼
Python為我們提供了強(qiáng)大的內(nèi)置函數(shù)和格式化數(shù)字的方法去實(shí)現(xiàn)進(jìn)制轉(zhuǎn)換的功能,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于python常見進(jìn)制轉(zhuǎn)換方法的相關(guān)資料,文中通過實(shí)例代碼介紹的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下2023-05-05
這篇文章主要介紹了詳解重置Django migration的常見方式，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2019-02-02
這篇文章主要介紹了Python中的多線程使用，包括創(chuàng)建線程、線程同步、線程間通信以及線程池等基本概念和技巧，文中的示例代碼講解詳細(xì)，需要的可以參考一下2023-07-07
Python內(nèi)置的字符串處理函數(shù)整理,收集常用的Python 內(nèi)置的各種字符串處理 函數(shù)的使用方法2013-01-01
Python attrs提高面向?qū)ο缶幊绦试敿?xì)
Python是面向?qū)ο蟮恼Z言，一般情況下使用面向?qū)ο缶幊虝?huì)使得開發(fā)效率更高，軟件質(zhì)量更好，并且代碼更易于擴(kuò)展，可讀性和可維護(hù)性也更高，但是Python的類寫起來是真的累，這是可以在創(chuàng)建類的時(shí)候自動(dòng)添加上attrs模塊，下面文章我們就來介紹這個(gè)東西,需要的朋友可參考一下2021-09-09
Python 循環(huán)函數(shù)詳細(xì)介紹
循環(huán)用于重復(fù)執(zhí)行一些程序塊。從上一講的選擇結(jié)構(gòu)，我們已經(jīng)看到了如何用縮進(jìn)來表示程序塊的隸屬關(guān)系。循環(huán)也會(huì)用到類似的寫法。感興趣得小伙伴請參考下面文字得具體內(nèi)容2021-09-09