Python基础学习笔记11--os模块、sys模块、urllib模块

os模块

如果我们要操作文件、目录,可以在命令行下面输入操作系统提供的各种命令来完成。比如dircp等命令。

如果要在Python程序中执行这些目录和文件的操作怎么办?其实操作系统提供的命令只是简单地调用了操作系统提供的接口函数,Python内置的os模块也可以直接调用操作系统提供的接口函数。

打开Python交互式命令行,我们来看看如何使用os模块的基本功能:
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如果是posix,说明系统是LinuxUnixMac OS X,如果是nt,就是Windows系统。

要获取详细的系统信息,可以调用uname()函数:
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注意uname()函数在Windows上不提供,也就是说,os模块的某些函数是跟操作系统相关的。

环境变量

在操作系统中定义的环境变量,全部保存在os.environ这个变量中,可以直接查看:
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要获取某个环境变量的值,可以调用os.environ.get('key')
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操作文件和目录

操作文件和目录的函数一部分放在os模块中,一部分放在os.path模块中,这一点要注意一下。查看、创建和删除目录可以这么调用:
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新建的目录如下图所示:
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把两个路径合成一个时,不要直接拼字符串,而要通过os.path.join()函数,这样可以正确处理不同操作系统的路径分隔符。在Linux/Unix/Mac下,os.path.join()返回这样的字符串:
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而Windows下会返回这样的字符串:
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同样的道理,要拆分路径时,也不要直接去拆字符串,而要通过os.path.split()函数,这样可以把一个路径拆分为两部分,后一部分总是最后级别的目录或文件名:
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os.path.splitext()可以直接让你得到文件扩展名,很多时候非常方便:
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这些合并、拆分路径的函数并不要求目录和文件要真实存在,它们只对字符串进行操作。

文件操作使用下面的函数。假定当前目录下有一个test.txt文件:
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但是复制文件的函数居然在os模块中不存在!原因是复制文件并非由操作系统提供的系统调用。理论上讲,我们通过上一节的读写文件可以完成文件复制,只不过要多写很多代码。

幸运的是shutil模块提供了copyfile()的函数,你还可以在shutil模块中找到很多实用函数,它们可以看做是os模块的补充。

最后看看如何利用Python的特性来过滤文件。比如我们要列出当前目录下的所有目录,只需要一行代码:
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你还有其他方法去查看os

  1. help() 然后输入os

  2. Python接口文档,前面提到的用浏览器打开的,os文件路径为:C:\Users\zhang_qing2\AppData\Local\Programs\Python\Python38-32\Lib

sys模块

sys-系统特定的参数和功能
该模块提供对解释器使用或维护的一些变量的访问,以及与解释器强烈交互的函数。它始终可用。

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urllib模块

这个urllib主要处理web服务的,如果需要做接口测试,或者写Python的网络爬虫,这个urllib就是最底层的库。需要用到里面的请求方法等。

1 先看看一个不带参数的http 请求
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自己运行下,这里就不贴运行结果
2 再看看带参数的http 请求,这里以新浪天气举例

在这里插入图片描述

运行一下,需要等待一点时间,就可以看到北京天气查询结果页的源代码输出。
Python下的urllib库就先介绍到这里,以后做爬虫或者接口自动化测试,需要用到这些。当然,爬虫和接口测试Python不止urllib这个库,还有更好的库支持完成这些工作。

内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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