Python中的OS模块

写了个比较简单的python程序,尝试了os模块中几个常用的函数,还有个统计txt文档中单词数目的功能


# -*- coding: utf-8 -*-
__author__ = 'Administrator'
import os,re
path = u'F:/编程书籍/书/Python/python-master/agmcs/0006/test/'
path2 = u'F:/编程书籍/书/Python/python-master/agmcs/0006/test/test.txt'
path3 = u'F:/编程书籍/书/Python/python-master/agmcs/0006/'
# path = u'F:\\编程书籍\\书\\Python\\python-master\\agmcs\\0006\\test\\'
result = os.path.exists(path) #文件路径是否存在
isFile = os.path.isfile(path) #是否为文件
isDir = os.path.isdir(path)#是否为文件夹
theSpiltResult = os.path.split(path2)#讲文件路径分为一个元组返回,文件夹路径+文件名
theDirName = os.path.dirname(path2)#返回文件夹路径
theBaseName = os.path.basename(path)




def showResult():
    if result:
        print  "文件路径存在!"
    else:
        print "文件路径不存在!"
    if result:
        print  "不是文件,是文件夹!"
    else:
        print "是文件!"


    if isDir:
        print  "是文件夹!"
    else:
        print "不是文件夹!"
    for name in theSpiltResult:
        print name
    print u"文件夹路径:" + theDirName
    print os.path.normpath(path) #规范化路径
    print os.name #如果是Windows,打印nt 如果是Linux,打印posix
    print os.sep #系统路径分割符
    print os.getcwd() #当前工作目录
    print [x for x in  os.listdir(path)]
    print os.curdir
def findNun():
    dirlist = os.listdir(path)#返回路径中所有的文件,文件夹名或者文件名
    dirlist2 = os.listdir(path3)
    for name in dirlist2:
        print "Hi:"+name
    for x in dirlist:
        abspath = os.path.join(path, x)#路径合并
        if os.path.isfile(abspath):#若是文件
            if os.path.splitext(abspath)[1] == '.txt':#分离文件名与扩展名
                with open(abspath, 'r')as f:
                    data = f.read()
                result = re.split(r'[^a-zA-Z]', data)
                words = [x for x in result if x != '']






                items = dict([(i, words.count(i)) for i in words])
                items = sorted(items.iteritems(), key=lambda d: d[1], reverse=True)
                print abspath, u'中出现最多的是', items[0][0], u'出现了', items[0][1], u'次', u',其次是', items[1][0], u'出现了', \
                items[1][1], u'次'
showResult()
# findNun()

Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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