9、Python 文件操作与 CSV 处理全攻略

Python 文件操作与 CSV 处理全攻略

1. 使用模式匹配删除文件

我们可以编写一个名为 remove_files.py 的脚本,用于查找“little pics”文件夹及其所有子文件夹中的文件。该脚本会使用 os.remove() 函数删除大小小于 2KB(2000 字节)的 JPG 文件。
以下是操作步骤:
1. 确定文件路径:找到“little pics”文件夹及其子文件夹。
2. 遍历文件夹:使用合适的方法遍历所有文件夹和子文件夹。
3. 检查文件大小:使用 os.path.getsize() 函数获取文件大小。
4. 删除符合条件的文件:如果文件大小小于 2KB 且为 JPG 文件,则使用 os.remove() 删除。

示例代码:

import os

folder_path = "little pics"
for root, dirs, files in os.walk(folder_path):
    for file in files:
        if file.endswith(".jpg"):
            file_path = os.path.join(root, file)
            file_size = os.path.getsize(file_path)
            if file_size < 2000:
                os.remove(fi
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
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