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Python常用函數(shù)及常用庫(kù)整理筆記

 更新時(shí)間:2023年02月14日 08:44:02   作者:Nicholson07  
這篇文章主要介紹了Python常用函數(shù)及常用庫(kù)整理,主要介紹了文件操作和數(shù)據(jù)格式的相關(guān)知識(shí),結(jié)合實(shí)例代碼給大家講解的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下

簡(jiǎn)單整理一下一些常用函數(shù),方便自己查閱。

文件操作

文件夾/目錄

import os

1、os.path.exists(path) 判斷一個(gè)文件/目錄是否存在,只要存在相匹配的文件或目錄就返回True,因此當(dāng)目錄與文件同名時(shí)可能報(bào)錯(cuò)

2、os.path.isdir(fname) 判斷目錄是否存在,必須是目錄才返回True

3、os.makedirs(path) 多層創(chuàng)建目錄

4、os.mkdir(path) 創(chuàng)建目錄

5、os.rmdir(path) 刪除目錄,只能刪除空目錄

6、os.rename(原文件名,新文件名) 重命名文件或文件夾

注意:makedirs與mkdir之間最大的區(qū)別是當(dāng)父目錄不存在的時(shí)候os.mkdir(path)不會(huì)創(chuàng)建,os.makedirs(path)則會(huì)創(chuàng)建父目錄。

文件

1、os.remove(path) 刪除文件

2、os.rename(原文件名,新文件名) 重命名文件或文件夾

3、os.listdir(path) 提取目錄下所有文件

4、os.path.isfile(fname) 判斷文件是否存在,必須是文件才返回True

5、random.sample(file_list, n) 從file_list中隨機(jī)選擇n個(gè)文件--import random

6、copyfile(src_path, dst_path) 將src文件內(nèi)容復(fù)制到dst文件中--from shutil import copyfile

7、copy(src_path, dst_path) 將src文件復(fù)制到dst文件夾中--from shutil import copy

8、move(src_path, dst_path) 將src文件剪切到dst文件夾---from shutil import move

9、dst=os.path.join(path,"../for_bitmain/"+img) 修改文件路徑

10、str.endswith(suffix[, start[, end]]) 判斷字符串是否以指定后綴結(jié)尾或指定字符串,如果以指定后綴結(jié)尾返回True,否則返回False??蛇x參數(shù)"start"與"end"為檢索字符串的開始與結(jié)束位置。

數(shù)據(jù)格式

鏈表

1、len(list) 長(zhǎng)度

2、max(list) 最大值

3、min(list) 最小值

4、del(list)/del(list[i]) 刪除鏈表或某一個(gè)元素

5、list.append(obj) 插入元素

6、list.count(obj) 統(tǒng)計(jì)某個(gè)元素出現(xiàn)的次數(shù)

7、list.pop([index = -1]) 移除一個(gè)元素,并返回其值,默認(rèn)是最后一個(gè)

8、list.sort() 排序

9、list.clear() 清除

10、list.copy() 復(fù)制

特殊函數(shù)

__init__()

        等同于類的構(gòu)造器,初始化某個(gè)類的一個(gè)實(shí)例。

__del__()

        等同于類的析構(gòu)函數(shù),析構(gòu)某個(gè)類的一個(gè)實(shí)例。

__call__()

        使實(shí)例能夠像函數(shù)一樣被調(diào)用,同時(shí)不影響實(shí)例本身的生命周期(__call__()不影響一個(gè)實(shí)例的構(gòu)造和析構(gòu))。但是__call__()可以用來(lái)改變實(shí)例的內(nèi)部成員的值。

class X(object):
    def __init__(self, a, b, range):
        self.a = a
        self.b = b
        self.range = range
    def __del__(self, a, b, range):
        del self.a
        del self.b
        del self.range
    def __call__(self, a, b):
        self.a = a
        self.b = b
        print('__call__ with ({}, {})'.format(self.a, self.b))
 
 
>>> xInstance = X(1, 2, 3)
>>> xInstance(1,2)
__call__ with (1, 2)
>>> del X

一些常用函數(shù)

1、enumerate(sequence, [start=0])

        為可迭代的序列添加了一個(gè)計(jì)數(shù)器默認(rèn)從0開始

elements = ('foo', 'bar', 'baz')
>>> for elem in elements:
...     print elem
... 
foo
bar
baz
>>> for count, elem in enumerate(elements):
...     print count, elem
... 
0 foo
1 bar
2 baz
>>> for count, elem in enumerate(elements, 42):
...     print count, elem
... 
42 foo
43 bar
44 baz

 2、 'sep'.join(seq)

        seq:分隔符,可以為空

        seq:要連接的元素序列、字符串、元組、字典

        連接字符串?dāng)?shù)組。將字符串、元組、列表中的元素以指定的分隔符連接生成一個(gè)新的字符串。

#對(duì)序列進(jìn)行操作(分別使用' '與':'作為分隔符)
>>> seq1 = ['hello','good','boy','doiido']
>>> print(' '.join(seq1))
hello good boy doiido
>>> print(':'.join(seq1))
hello:good:boy:doiido
 
 
#對(duì)字符串進(jìn)行操作
>>> seq2 = "hello good boy doiido"
>>> print(':'.join(seq2))
h:e:l:l:o: :g:o:o:d: :b:o:y: :d:o:i:i:d:o
 
#對(duì)元組進(jìn)行操作
>>> seq3 = ('hello','good','boy','doiido')
>>> print(':'.join(seq3))
hello:good:boy:doiido
 
#對(duì)字典進(jìn)行操作
>>> seq4 = {'hello':1,'good':2,'boy':3,'doiido':4}
>>> print(':'.join(seq4))
boy:good:doiido:hello

常用庫(kù)

tqdm進(jìn)度條庫(kù)

tqdm模塊參數(shù)說(shuō)明

class tqdm(object):
  """
  Decorate an iterable object, returning an iterator which acts exactly
  like the original iterable, but prints a dynamically updating
  progressbar every time a value is requested.
  """
 
  def __init__(self, iterable=None, desc=None, total=None, leave=False,
               file=sys.stderr, ncols=None, mininterval=0.1,
               maxinterval=10.0, miniters=None, ascii=None,
               disable=False, unit='it', unit_scale=False,
               dynamic_ncols=False, smoothing=0.3, nested=False,
               bar_format=None, initial=0, gui=False):
  • iterable: 可迭代的對(duì)象, 在手動(dòng)更新時(shí)不需要進(jìn)行設(shè)置
  • desc: 字符串, 左邊進(jìn)度條描述文字
  • total: 總的項(xiàng)目數(shù)
  • leave: bool值, 迭代完成后是否保留進(jìn)度條
  • file: 輸出指向位置, 默認(rèn)是終端, 一般不需要設(shè)置
  • ncols: 調(diào)整進(jìn)度條寬度, 默認(rèn)是根據(jù)環(huán)境自動(dòng)調(diào)節(jié)長(zhǎng)度, 如果設(shè)置為0, 就沒有進(jìn)度條, 只有輸出的信息
  • unit: 描述處理項(xiàng)目的文字, 默認(rèn)是'it', 例如: 100 it/s, 處理照片的話設(shè)置為'img' ,則為 100 img/s
  • unit_scale: 自動(dòng)根據(jù)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行項(xiàng)目處理速度單位的換算, 例如 100000 it/s >> 100k it/s

 常用函數(shù)使用方法

1.tqdm(iterator)

        基于迭代器運(yùn)行:

import time
from tqdm import tqdm, trange
 
#trange(i)是tqdm(range(i))的一種簡(jiǎn)單寫法
for i in trange(100):
    time.sleep(0.05)
 
for i in tqdm(range(100), desc='Processing'):
    time.sleep(0.05)
 
dic = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
pbar = tqdm(dic)
for i in pbar:
    pbar.set_description('Processing '+i)
    time.sleep(0.2)
100%|██████████| 100/100 [00:06<00:00, 16.04it/s]
Processing: 100%|██████████| 100/100 [00:06<00:00, 16.05it/s]
Processing e: 100%|██████████| 5/5 [00:01<00:00,  4.69it/s]

        手動(dòng)進(jìn)行更新:

import time
from tqdm import tqdm
 
with tqdm(total=200) as pbar:
    pbar.set_description('Processing:')
    # total表示總的項(xiàng)目, 循環(huán)的次數(shù)20*10(每次更新數(shù)目) = 200(total)
    for i in range(20):
        # 進(jìn)行動(dòng)作, 這里是過(guò)0.1s
        time.sleep(0.1)
        # 進(jìn)行進(jìn)度更新, 這里設(shè)置10個(gè)
        pbar.update(10)
Processing:: 100%|██████████| 200/200 [00:02<00:00, 91.94it/s]

yacs參數(shù)配置庫(kù)

簡(jiǎn)介

        yacs是作為一個(gè)輕量級(jí)庫(kù)創(chuàng)建的,用于定義和管理系統(tǒng)配置,比如那些通??梢栽跒榭茖W(xué)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的軟件中找到的配置。這些“配置”通常包括用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型的超參數(shù)或可配置模型超參數(shù)(如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度)等概念。由于您正在進(jìn)行科學(xué)研究,所以再現(xiàn)性是最重要的,因此您需要一種可靠的方法來(lái)序列化實(shí)驗(yàn)配置。

使用方法

1、初始化并賦值

# my_project/config.py
from yacs.config import CfgNode as CN
 
 
_C = CN()
 
_C.SYSTEM = CN()
# Number of GPUS to use in the experiment
_C.SYSTEM.NUM_GPUS = 8
# Number of workers for doing things
_C.SYSTEM.NUM_WORKERS = 4
 
_C.TRAIN = CN()
# A very important hyperparameter
_C.TRAIN.HYPERPARAMETER_1 = 0.1
# The all important scales for the stuff
_C.TRAIN.SCALES = (2, 4, 8, 16)
 
 
def get_cfg_defaults():
  """Get a yacs CfgNode object with default values for my_project."""
  # Return a clone so that the defaults will not be altered
  # This is for the "local variable" use pattern
  return _C.clone()
 
# Alternatively, provide a way to import the defaults as
# a global singleton:
# cfg = _C  # users can `from config import cfg`

2、解析yaml文件

        config.yaml

GPUS: (0,1,2,3)
OUTPUT_DIR: 'output'
CUDNN:
  ENABLED: true
 
MODEL:
  NAME: 'yolo'
  PRETRAINED: 'xx.pth'
  EXTRA:
    FINAL_CONV_KERNEL: 1
    STAGE2:
      NUM_MODULES: 1

        config.py

import os
 
from yacs.config import CfgNode as CN
 
class config():
 
    def __init__(self):
        self.cfg = CN()
     
        self.cfg.GPUS= (0,1,2,3)
        self.cfg.OUTPUT_DIR= 'output'
        self.cfg.CUDNN=CN()
        self.cfg.CUDNN.ENABLED=True
        self.cfg.MODEL=CN()
        self.cfg.MODEL.NAME=''
        self.cfg.MODEL.PRETRAINED=''
        self.cfg.MODEL.EXTRA=CN()
        self.cfg.MODEL.EXTRA.FINAL_CONV_KERNEL=0
        
        self.cfg.MODEL.EXTRA.STAGE2=CN()
        self.cfg.MODEL.EXTRA.STAGE2.NUM_MODULES=0
    
    def get_cfg(self):
        return  self.cfg.clone()
    
    def load(self,config_file):
         self.cfg.OUTPUT_DIR = ''
         self.cfg.defrost()
         self.cfg.merge_from_file(config_file)
         self.cfg.freeze()
if __name__ == '__main__':
    cc=config()
    cc.load("test.yaml")
    print(cc.cfg)
    print(cc.get_defalut_cfg())

logging日志庫(kù) 使用方法

1、將控制臺(tái)的輸出寫入文件中

import logging
def setLog():
	log_file = 'L:/log/console.log'
	head = '%(asctime)-15s %(message)s'
	logging.basicConfig(filename=str(log_file), format=head)
 
	logger = logging.getLogger()
	logger.setLevel(logging.INFO)
 
	console = logging.StreamHandler()
	logging.getLogger('').addHandler(console)
    
    return logger
if __name__ == '__main__':
	logger = setLog()
 
    logger.info('input message')

到此這篇關(guān)于Python常用函數(shù)及常用庫(kù)整理的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python常用函數(shù)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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