python代码制作configure文件

本文探讨了使用Python作为配置文件的实践方法,通过示例展示了如何使用execfile将Python脚本作为配置文件加载,并讨论了与Lua相比的优缺点。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在lua中,一直用lua作为config文件,或承载数据的文件 - 好处是lua本身就很好阅读,然后无需额外写解析的代码,还支持在configure文件中读环境变量,条件判断等。

在lua中通过loadfile, setfenv实现)

python:

cat config.py

bar = 10
foo=100
cat python_as_config.py:

ns = {}
execfile('config.py', ns)

print "\n".join(sorted(dir(ns)))
print "*"*80
print ns['foo']
print ns['bar']

缺点是不像lua那么可以以成员的方式访问table中的变量,如ns.foo, ns.bar... www.jbxue.com

例子: https://github.com/baiyanhuang/blog/tree/master/arena/python/python_as_config

转载于:https://www.cnblogs.com/cfinder010/p/3857660.html

以下是一个简单的Python程序,使用Tkinter模块制作GUI界面,加载预先训练好的MyCNN模型,并使用该模型对用户选择的宝石图片进行预测。 ```python import tkinter as tk from tkinter import filedialog from PIL import ImageTk, Image import numpy as np import tensorflow as tf # 加载预训练的模型 model = tf.keras.models.load_model('my_cnn_model.h5') # 宝石标签列表 labels = ['Amber', 'Diamond', 'Emerald', 'Ruby', 'Sapphire'] def predict_gemstone(image_path): # 加载图像文件并将其大小调整为模型期望的大小 img = Image.open(image_path).resize((200, 200)) # 将图像转换为numpy数组 img_array = np.array(img) # 将图像转换为模型期望的格式 img_input = np.expand_dims(img_array, axis=0) / 255.0 # 使用模型进行预测 predictions = model.predict(img_input) # 返回预测结果 return labels[np.argmax(predictions)] def select_image(): # 弹出文件对话框以选择图像文件 file_path = filedialog.askopenfilename() # 如果用户选择了一个文件,则在标签上显示它,并使用模型进行预测 if file_path: image = Image.open(file_path).resize((200, 200)) photo = ImageTk.PhotoImage(image) image_label.configure(image=photo) image_label.image = photo predicted_label.configure(text='Predicted gemstone: ' + predict_gemstone(file_path)) # 创建主窗口 root = tk.Tk() root.title('Gemstone Predictor') # 创建按钮和标签 select_button = tk.Button(root, text='Select Image', command=select_image) image_label = tk.Label(root) predicted_label = tk.Label(root) # 将按钮和标签添加到主窗口中 select_button.pack() image_label.pack() predicted_label.pack() # 运行主循环 root.mainloop() ``` 注意:这个程序假定MyCNN模型已经被训练并保存在一个名为`my_cnn_model.h5`的文件中。在实践中,你需要先训练你自己的模型或者使用别人已经训练好的模型。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值