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  • Python批量处理

    2020-12-02 20:18:15
    运用Python语言进行任务批量处理,非常实用的资源啊
  • python批量处理

    千次阅读 2019-05-29 11:06:56
    #图像批量处理https://blog.csdn.net/forever0_0love/article/details/80058738 #图像二值化https://www.cnblogs.com/ssyfj/p/9272615.html from skimage import data_dir,io,transform,color,filters ...

    python opencv图像二值化批量处理

    from skimage import data_dir,io,transform,color,filters
    import numpy as np
    import cv2
    
    def convert_gray(f):
         rgb=io.imread(f)    #依次读取rgb图片
         #gray=filters.gaussian(rgb, sigma=1, output=None, mode='nearest', cval=0, multichannel=None, preserve_range=False, truncate=4.0)   
         #高斯
         #dst=transform.resize(gray,(1920,1080))  #将灰度图片大小转换为256*256
         gray = cv2.cvtColor(rgb,cv2.COLOR_RGB2GRAY)   #要二值化图像,要先进行灰度化处理
        #全局阈值
         #ret, binary = cv2.threshold(gray,0,255,cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU) #全局阈值使用THRESH_OTSU大津法
         #ret, binary = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV) #自己指定阈值 THRESH_BINARY_INV大于阈值的都为0
         #ret, binary = cv2.threshold(gray,80,255,cv2.THRESH_BINARY) #自己指定阈值 THRESH_BINARY
        #局部阈值
         #binary = cv2.adaptiveThreshold(gray,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,cv2.THRESH_BINARY,25,10) #局部阈值
         binary = cv2.adaptiveThreshold(gray,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY,25,10)
         return binary
    
    #print(data_dir)  #skimage data路径
    #str=data_dir+'/*.jpg'
    str='I:/V2/*.jpg'
    coll = io.ImageCollection(str,load_func=convert_gray)
    for i in range(len(coll)):
        io.imsave('I:/c2/'+np.str(i)+'.jpg',coll[i])  #循环保存图片
    

    参考
    图像批量处理https://blog.csdn.net/forever0_0love/article/details/80058738
    图像二值化https://www.cnblogs.com/ssyfj/p/9272615.html

    python 文件批量命名

    import os
    
    def read_directory(directory_name):
        print(len(os.listdir(directory_name)))
        for filename,i in zip(os.listdir(directory_name),range(0,len(os.listdir(directory_name)))):
            os.rename(directory_name + "/" + filename,directory_name + "/" + 'left'+str(i)+'.tif')
    read_directory("C:/Users/a1253/Desktop/pytorch/opencv/image/resource/imgleft/")#文件夹路径
    

    python 批量创建文件夹

    #批量创建文件夹
    import os
    def read_directory(directory_name):
        print(len(os.listdir(directory_name)))
        for filename,i in zip(os.listdir(directory_name),range(0,len(os.listdir(directory_name)))):
            os.mkdir(directory_name + "/" + 'left'+str(i))
    read_directory("C:/Users/a1253/Desktop/pytorch/opencv/image/resource/imgleft/")
    

    python 批量处理多文件夹下文件命名

    import os  
    dirs = []
    def file_name(file_dir,dir):   #获取文件夹下文件夹列表
        for root, dirs, files in os.walk(file_dir): 
            dir = dirs
    #         print(root) #当前目录路径        
    #         print(dirs) #当前路径下所有子目录  
    #         print(files) #当前路径下所有非目录子文件
            return dir
            break
    def rename_directory(directory_name,dir): #对各文件夹下文件重命名
        k = directory_name
        for i in dir:
            directory_name = k  + str(i) + "/"
            for filename,j in zip(os.listdir(directory_name),range(0,len(os.listdir(directory_name)))):
                os.rename(directory_name + "/" + filename, directory_name + "/" + str(i) + '_'+ str(j) + '.png')
    dirs = file_name('C:/Users/a1253/Desktop/pytorch/opencv/image/resource/imgleft/', dirs)
    rename_directory("C:/Users/a1253/Desktop/pytorch/opencv/image/resource/imgleft/", dirs)
    
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  • python批量处理excel数据的方法发布时间:2020-06-15 13:39:45来源:亿速云阅读:85作者:鸽子python批量处理excel数据的方法:excel的内容需要有规律,python才能按顺序读取出来。 比如按行按列读取。一、安装xlrd...

    python批量处理excel数据的方法

    发布时间:2020-06-15 13:39:45

    来源:亿速云

    阅读:85

    作者:鸽子

    python批量处理excel数据的方法:

    excel的内容需要有规律,python才能按顺序读取出来。 比如按行按列读取。

    一、安装xlrd模块

    到python官网下载http://pypi.python.org/pypi/xlrd模块安装,前提是已经安装了python 环境。

    二、使用介绍

    1、导入模块

    import xlrd

    2、打开Excel文件读取数据

    data = xlrd.open_workbook("excelFile.xls")

    3、使用技巧

    获取一个工作表

    table = data.sheets()[0] #通过索引顺序获取

    table = data.sheet_by_index(0) #通过索引顺序获取

    table = data.sheet_by_name(u"Sheet1")#通过名称获取

    获取整行和整列的值(数组)

    table.row_values(i)

    table.col_values(i)

    获取行数和列数

    nrows = table.nrows

    ncols = table.ncols

    循环行列表数据

    for i in range(nrows ):

    print table.row_values(i)

    单元格

    cell_A1 = table.cell(0,0).value

    cell_C4 = table.cell(2,3).value

    使用行列索引

    cell_A1 = table.row(0)[0].value

    cell_A2 = table.col(1)[0].value

    简单的写入

    row = 0

    col = 0

    # 类型 0 empty,1 string, 2 number, 3 date, 4 boolean, 5 error

    ctype = 1 value = "单元格的值"

    xf = 0 # 扩展的格式化

    table.put_cell(row, col, ctype, value, xf)

    table.cell(0,0) #单元格的值"

    table.cell(0,0).value #单元格的值"

    以上就是python如何批量处理excel数据?的详细内容,更多请关注亿速云其它相关文章!

    展开全文
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  • 使用Python批量处理文件,轻松偷懒

    千次阅读 2020-05-11 12:44:59
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    大家好,又到了Python办公自动化专题

     

    要说在工作中最让人头疼的就是用同样的方式处理一堆文件夹中文件,这并不难,但就是繁。所以在遇到机械式的操作时一定要记得使用Python来合理偷懒!今天我将以处理微博热搜数据来示例如何使用Python批量处理文件夹中的文件,主要将涉及:

    • Python批量读取不同文件夹(⭐⭐⭐)

    • Pandas数据处理(⭐⭐)

    • Python操作Markdown文件(⭐)

    需求分析

    首先来说明一下需要完成的任务,下面是我们的文件夹结构

    因为微博历史热搜是没有办法去爬的,所以只能写一个爬虫每天定时爬取热搜并保存,所以在我当时分析数据时使用的就是上图展示的数据,每天的数据以套娃形式被保存在三级目录下,并且热搜是以markdown文件存储的,打开是这样👇

    而我要做的就是将这三个月的微博热搜数据处理成这样👇

    这困难吗,手动的话无非是依次点三下进入每天的数据文件夹再打开md文件手动复制粘贴进Excel,不就几万条数据,大不了一天不吃饭也能搞定!现在我们来看看如何用Python光速处理

    Python实现

    在操作之前我们来思考一下如何使用Python实现,其实和手动的过程类似:先读取全部文件,再对每一天的数据处理、保存。所以第一步就是将我们需要的全部文件路径提取出来,首先导入相关库

    import pandas as pd
    import os
    import glob
    from pathlib import Path

    读取全部文件名的方法有很多比如使用OS模块

    但是由于我们是多层文件夹,使用OS模块只能一层一层读取,要写多个循环从而效率不高,所以我们告别os.path使用Pathlib来操作,三行代码就能搞定,看注释

    from pathlib import Path
     
    p = Path("/Users/liuhuanshuo/Desktop/热搜数据/") #初始化构造Path对象
    
    FileList=list(p.glob("**/*.md")) #得到所有的markdown文件

    来看下结果

    成功读取了热搜数据下多层文件夹中的全部md文件!但是新的问题来了,每天有两条热搜汇总,一个11点一个23点,考虑到会有重合数据所以我们在处理之前先进行去重,而这就简单了,不管使用正则表达式还是按照奇偶位置提取都行,这里我是用lambda表达式一行代码搞定

    filelist = list(filter(lambda x: str(x).find("23点") >= 0, FileList))

    现在我们每天就只剩下23点的热搜数据,虽然是markdown文件,但是Python依旧能够轻松处理,我们打开其中一个来看看

    打开方式和其他文件类似使用with语句,返回一个list,但是这个list并不能直接为我们所用,第一个元素包含时间,后面每天的热搜和热度也不是直接存储,含有markdown语法中的一些没用的符号和换行符,而清洗这些数据就是常规操作了,使用下面的代码即可,主要就是使用正则表达式,看注释

    with open(file) as f:
        lines = f.readlines()
        lines = [i.strip() for i in lines] #去除空字符
        data = list(filter(None, lines))
        del data[0]
        data = data[0:100]
        date = re.findall('年(.+)2',str(file))[0]
        content = data[::2] #奇偶分割
        rank = data[1::2]
            #提取内容与排名
        for i in range(len(content)):
                content[i] = re.findall('、(.+)',content[i])[0]
        for i in range(len(rank)):
                rank[i] = re.findall(' (.+)',rank[i])[0]

    最后只需要写一个循环遍历每一天的文件并进行清洗,再创建一个DataFrame用于存储每天的数据即可

    可以看到,并没有使用太复杂的代码就成功实现了我们的需求!

    结束语

    以上就是使用Python再一次解放双手并成功偷懒的案例,可能读取Markdown文件在你的日常工作中并用不到,但是通过本案例希望你能学会如何批量处理文件夹,批量读取清洗数据。更重要的是在你的工作学习中,遇到需要重复操作的任务时,是否能够想起使用Python来自动化解决!拜拜,我们下个案例见~

     

    注1: 本文使用的数据与源码可在早起Python获取

    注2: 以上代码需在Python3环境下运行

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  • 使用python批量处理excel

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    看看结果:

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    完整代码扫描下方二维码回复【pyexcel】获取。。:

    有酒有风

     

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