Python基础学习之Sys,shutil模块

import sys

sys.argv                        命令行参数List,第一个元素是程序本身路径

sys.exit(n)                    退出程序,正常退出时exit(e)

sys.version                  获取python解释程序的版本信息

sys.path                       返回模块的搜索路径

import shutil

shutil.copyfileobj(fsrc,fdst[,length])           将文件内容拷贝到另一个文件中,可以是不分内容 (src表示源文件,dst表示目标文件)

shutil.copyfile(src,dst)                             拷贝文件

shutil.copystat(src,dst)                            拷贝状态的信息,包括mode bits,atime,mtime,flags.

shutil.copy(src,dst)                                  拷贝文件和权限

shutil.copy2(src,dst)                                拷贝文件和状态信息

shutil.copymode( src, dst)                      只是会复制其权限其他的东西是不会被复制的

shutil.copytree(src,dst)                           srcr和dst都只能是目录,且dst必须不存在,递归的去拷贝文件

shutil.rmtree(path[,ignore_errors[,onerror]])      递归的去删除文件

shutil.move(src,dst)                                 递归的去移动文件

shutil.make_archive(base_name,format,....)          创建压缩包并返回文件路径。

       base_name     压缩包的文件名,也可以是压缩包的路径;

       format        压缩包种类,“zip”,“tar”,“bztar”

       root_dir      要压缩的文件路径

      owner    用户

      group    组,默认当前值

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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