文件目录CDays文件目录

本文介绍了 PyCDC 的实现过程并对其进行了改进,通过递归处理子目录中的 *.cdc 文件来搜索关键词,最终将匹配结果保存到文件。

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查了好多资料,发现还是不全,干脆自己整理吧,至少保证在我的做法正确的,以免误导读者,也是给自己做个记录吧!

    

    在文中grep现实例子中,没有斟酌子目录的理处,因为如果直接open目录行进读作操会涌现错误,所以求要读者修改这个示例代码以便斟酌到子目录这类特殊情况,然后把最后摸索出的 cdcGrep()嵌入 pycdc-v0.5.py 现实现实本版的 PyCDC。

    

    根据CDays-2 中的源码,我们可以道知他列出了有所文件,并没有列出子目录。

    根据我们在之前做光盘遍历的教训,我们重写cdcGrep( )

    根据path中的法方isdir,我们可以根据os.path.isdir( ) 的返回值定确是不是为目录。

def cdcGrep(cdcpath,keyword):
    '''光盘信息本文关键词搜索函式
    @note: 应用最单简的内置字串配匹理处来判断是不是有关键词含包
    @param cdcpath: 含包*.cdc 文件的目录
    @param keyword: 搜索的关键词
    @return: 组织配匹好的信息到字典中出导成 searched.dump 文件
    @todo: 可合结搜索引擎行进模糊搜索!
    '''
    expDict = {}
    filelist = os.listdir(cdcpath)          # 搜索目录中的文件
    cdcpath=cdcpath+"/"
    for cdc in filelist:                    # 环循文件列表
        if os.path.isdir(cdcpath+cdc):
            cdcGrep(cdcpath+cdc,keyword) # 若是子目录,则递归调用现实查找
        else:
            cdcfile = open(cdcpath+cdc)         # 拼合文件路径,并打开文件
            for line in cdcfile.readlines():    # 读取文件每一行,并环循
                if keyword in line:             # 判断是不是有关键词行在中       
                    #print line                  # 打印输出
                    expDict[cdc].append(line)
    #print expDict
    pickle.dump(expDict,open("searched.dump","w"))

文章结束给大家分享下程序员的一些笑话语录: 不会,Intel会维持高利润,也会维持竞争局面,国外的竞争不是打死对方的那种。你看日本有尼康,佳能,索尼,都做相机,大家都过得很滋润。别看一堆厂,其实真正控制的是后面的那几个财团——有些竞争对手,后面其实是一家人。

1. 用户与身体信息管理模块 用户信息管理: 注册登录:支持手机号 / 邮箱注册,密码加密存储,提供第三方快捷登录(模拟) 个人资料:记录基本信息(姓名、年龄、性别、身高、体重、职业) 健康目标:用户设置目标(如 “减重 5kg”“增肌”“维持健康”)及期望周期 身体状态跟踪: 体重记录:定期录入体重数据,生成体重变化曲线(折线图) 身体指标:记录 BMI(自动计算)、体脂率(可选)、基础代谢率(根据身高体重估算) 健康状况:用户可填写特殊情况(如糖尿病、过敏食物、素食偏好),系统据此调整推荐 2. 膳食记录与食物数据库模块 食物数据库: 基础信息:包含常见食物(如米饭、鸡蛋、牛肉)的名称、类别(主食 / 肉类 / 蔬菜等)、每份重量 营养成分:记录每 100g 食物的热量(kcal)、蛋白质、脂肪、碳水化合物、维生素、矿物质含量 数据库维护:管理员可添加新食物、更新营养数据,支持按名称 / 类别检索 膳食记录功能: 快速记录:用户选择食物、输入食用量(克 / 份),系统自动计算摄入的营养成分 餐次分类:按早餐 / 午餐 / 晚餐 / 加餐分类记录,支持上传餐食照片(可选) 批量操作:提供常见套餐模板(如 “三明治 + 牛奶”),一键添加到记录 历史记录:按日期查看过往膳食记录,支持编辑 / 删除错误记录 3. 营养分析模块 每日营养摄入分析: 核心指标计算:统计当日摄入的总热量、蛋白质 / 脂肪 / 碳水化合物占比(按每日推荐量对比) 微量营养素分析:检查维生素(如维生素 C、钙、铁)的摄入是否达标 平衡评估:生成 “营养平衡度” 评分(0-100 分),指出摄入过剩或不足的营养素 趋势分析: 周 / 月营养趋势:用折线图展示近 7 天 / 30 天的热量、三大营养素摄入变化 对比分析:将实际摄入与推荐量对比(如 “蛋白质摄入仅达到推荐量的 70%”) 目标达成率:针对健
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