python3 os模块

该博客主要介绍Python中os模块用于系统级操作的函数,如获取当前工作目录、改变工作目录、生成和删除目录、重命名文件等,还介绍了os.path下的常用函数,如获取规范化绝对路径、分割路径等,可帮助开发者进行系统相关操作。

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用于系统级别的操作

os.getcwd()

获取当前工作目录,即当前python脚本工作的目录路径

os.chdir("dirname")

改变当前脚本工作目录;相当于shell下cd

os.urandom(number)

获取指定长度的随机字符串,这个字符串是bytes类型

>>> os.urandom(6)
b' \x81\xf6\xf4\x15\xd2'

os.curdir

返回当前目录: ('.')

os.pardir

获取当前目录的父目录字符串名:('..')

os.makedirs('dir1/dir2')

可生成多层递归目录

os.removedirs('dirname1')

若目录为空,则删除,并递归到上一级目录,如若也为空,则删除,依此类推

os.mkdir('dirname')

生成单级目录;相当于shell中mkdir dirname

os.rmdir('dirname')

删除单级空目录,若目录不为空则无法删除,报错;相当于shell中rmdir dirname

os.listdir('dirname')

列出指定目录下的所有文件和子目录,包括隐藏文件,并以列表方式打印

os.remove()

删除一个文件

os.rename("oldname","new")

重命名文件/目录

os.stat('path/filename')

获取文件/目录信息

os.sep

操作系统特定的路径分隔符,win下为"\",Linux下为"/"

os.linesep

当前平台使用的行终止符,win下为"\t\n",Linux下为"\n"

os.pathsep

用于分割文件路径的字符串

os.name

字符串指示当前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix'

os.system("bash command")

运行shell命令,直接显示

os.environ

获取系统环境变量

os.path.abspath(path) (常用)

返回path规范化的绝对路径
测试下:

import os
print(os.getcwd())
print(os.path.abspath("./us/sf/sf/"))

os.path.split(path)

将path分割成目录和文件名二元组返回

os.path.dirname(path) (常用)

返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素

import os
print(os.getcwd())
print(os.path.dirname('/Users/alphababy/Desktop/py3test'))
print(os.path.split('/Users/alphababy/Desktop/py3test'))

os.path.basename(path)

返回path最后的文件名。如何path以/或\结尾,那么就会返回空值。即os.path.split(path)的第二个元素

os.path.exists(path)

如果path存在,返回True;如果path不存在,返回False

os.path.isabs(path)

如果path是绝对路径,返回True

os.path.isfile(path)

如果path是一个存在的文件,返回True。否则返回False

os.path.isdir(path)

如果path是一个存在的目录,则返回True。否则返回False

os.path.join(path1[, path2[, ...]]) (常用)

将多个路径组合后返回,第一个绝对路径之前的参数将被忽略

print(os.path.join('test','a','b/cc'))

os.path.getatime(path)

返回path所指向的文件或者目录的最后存取时间

os.path.getmtime(path)

返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间


 

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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