Python小白也能懂的os.path.dirname指南

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    编写一个面向初学者的os.path.dirname教程,要求:1. 用日常生活中的路径比喻解释函数作用 2. 提供5个由浅入深的示例 3. 包含常见错误及解决方法 4. 设计3个互动练习 5. 使用简单易懂的语言。格式为Markdown,适合直接发布到技术博客。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

作为一个刚接触Python的新手,文件路径处理总是让我头疼。直到发现了os.path.dirname这个神奇的函数,今天就用最接地气的方式分享它的使用心得。

文件路径就像快递地址

想象你要收快递,完整地址可能是浙江省杭州市西湖区文三路123号502室。如果只想知道在哪个小区,就需要截取到文三路123号这部分——这就是os.path.dirname做的事:从完整路径中提取所在目录。

五个渐进式示例

  1. 基础用法
    输入/home/user/docs/file.txt会返回/home/user/docs,就像从文件地址中去掉最后一级文件名。

  2. 处理当前目录
    如果路径是./project/config.json,得到的是./project,那个点表示当前目录依然保留。

  3. 无目录情况
    当路径只有文件名如data.csv时,返回空字符串,就像快递放在小区门口却没写具体楼栋。

  4. 网络路径处理
    对于http://example.com/images/logo.png,仍会正常返回http://example.com/images,网络路径和本地路径规则一致。

  5. 多层级嵌套
    路径a/b/c/d/e经过两次调用os.path.dirname会逐步返回a/b/c/da/b/c,类似剥洋葱的过程。

新手常见坑点

  • 反斜杠陷阱
    Windows路径中的\需要写成\\或使用原始字符串r"C:\path",否则会被识别为转义符。

  • 路径结尾斜杠
    路径如果是/tmp/dir/带结尾斜杠,结果仍是/tmp/dir,但如果是/tmp/dir/.则会返回/tmp/dir

  • 非字符串输入
    如果传入整数等非字符串参数会报错,建议先用str()转换,比如处理数字命名的目录时。

三个动手练习

  1. 尝试用os.path.dirname找出你电脑上某个Python文件的存放目录
  2. 编写函数连续调用两次dirname观察路径变化
  3. 创建带空格的特殊路径(如my documents/)测试处理效果

示例图片

通过InsCode(快马)平台的在线编辑器,可以随时测试这些代码片段。我发现它的实时预览功能特别适合验证路径处理结果,不用反复切到终端运行。对于需要持续运行的路径监控脚本,还能一键部署成服务,省去了配置环境的麻烦。

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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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