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DAY 24 元组和OS模块

news 2025/7/25 9:38:59

知识点回顾：

  1. 元组
  2. 可迭代对象
  3. os模块

元组的特点：

1. 有序，可以重复，这一点和列表一样

2. 元组中的元素不能修改，这一点非常重要，深度学习场景中很多参数、形状定义好了确保后续不能被修改。

很多流行的 ML/DL 库（如 TensorFlow, PyTorch, NumPy）在其 API 中都广泛使用了元组来表示形状、配置等。

可以看到，元组最重要的功能是在列表之上，增加了不可修改这个需求

元组的创建

my_tuple1 = (1, 2, 3)
my_tuple2 = ('a', 'b', 'c')
my_tuple3 = (1, 'hello', 3.14, [4, 5]) # 可以包含不同类型的元素
print(my_tuple1)
print(my_tuple2)
print(my_tuple3)#(1, 2, 3)
#('a', 'b', 'c')
#(1, 'hello', 3.14, [4, 5])# 可以省略括号
my_tuple4 = 10, 20, 'thirty' # 逗号是关键
print(my_tuple4)
print(type(my_tuple4)) # 看看它的类型#(10, 20, 'thirty')
#<class 'tuple'># 创建空元组
empty_tuple = ()
# 或者使用 tuple() 函数
empty_tuple2 = tuple()
print(empty_tuple)
print(empty_tuple2)#()
#()

元组的常见用法

# 元组的索引
my_tuple = ('P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n')
print(my_tuple[0])  # 第一个元素
print(my_tuple[2])  # 第三个元素
print(my_tuple[-1]) # 最后一个元素#P
#t
#n# 元组的切片
my_tuple = (0, 1, 2, 3, 4, 5)
print(my_tuple[1:4])  # 从索引 1 到 3 (不包括 4)
print(my_tuple[:3])   # 从开头到索引 2
print(my_tuple[3:])   # 从索引 3 到结尾
print(my_tuple[::2])  # 每隔一个元素取一个#(1, 2, 3)
#(0, 1, 2)
#(3, 4, 5)
#(0, 2, 4)# 元组的长度获取
my_tuple = (1, 2, 3)
print(len(my_tuple))#3

管道工程中pipeline类接收的是一个包含多个小元组的 列表 作为输入。

可以这样理解这个结构：

1. 列表 []: 定义了步骤执行的先后顺序。Pipeline 会按照列表中的顺序依次处理数据。之所以用列表，是未来可以对这个列表进行修改。

2. 元组 (): 用于将每个步骤的名称和处理对象捆绑在一起。名称用于在后续访问或设置参数时引用该步骤，而对象则是实际执行数据转换或模型训练的工具。固定了操作名+操作

不用字典因为字典是无序的。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.metrics import accuracy_score# 1. 加载数据
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target# 2. 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)# 3. 构建管道
# 管道按顺序执行以下步骤：
#    - StandardScaler(): 标准化数据（移除均值并缩放到单位方差）
#    - LogisticRegression(): 逻辑回归分类器
pipeline = Pipeline([('scaler', StandardScaler()),('logreg', LogisticRegression())
])# 4. 训练模型
pipeline.fit(X_train, y_train)# 5. 预测
y_pred = pipeline.predict(X_test)# 6. 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"模型在测试集上的准确率: {accuracy:.2f}")

可迭代对象

可迭代对象 (Iterable) 是 Python 中一个非常核心的概念。简单来说，一个可迭代对象就是指那些能够一次返回其成员（元素）的对象，让你可以在一个循环（比如 for 循环）中遍历它们。

Python 中有很多内置的可迭代对象，目前我们见过的类型包括：

  • 序列类型 (Sequence Types):

    • list (列表)
    • tuple (元组)
    • str (字符串)
    • range (范围)

  • 集合类型 (Set Types):

    • set (集合)

  • 字典类型 (Mapping Types):

    • dict (字典) - 迭代时返回键 (keys)

  • 文件对象 (File objects)

  • 生成器 (Generators)

  • 迭代器 (Iterators) 本身

# 列表 (list)
print("迭代列表:")
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
for item in my_list:print(item)#迭代列表:
#1
#2
#3
#4
#5# 元组 (tuple)
print("迭代元组:")
my_tuple = ('a', 'b', 'c')
for item in my_tuple:print(item)#迭代元组:
#a
#b
#c# 字符串 (str)
print("迭代字符串:")
my_string = "hello"
for char in my_string:print(char)#迭代字符串:
#h
#e
#l
#l
#o# range (范围)
print("迭代 range:")
for number in range(5):  # 生成 0, 1, 2, 3, 4print(number)#迭代 range:
#0
#1
#2
#3
#4# 集合类型 (Set Types)# 集合 (set) - 注意集合是无序的，所以每次迭代的顺序可能不同
print("迭代集合:")
my_set = {3, 1, 4, 1, 5, 9}
for item in my_set:print(item)#迭代集合:
#1
#3
#4
#5
#9# 字典 (dict) - 默认迭代时返回键 (keys)
print("迭代字典 (默认迭代键):")
my_dict = {'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'Singapore'}
for key in my_dict:print(key)#迭代字典 (默认迭代键):
#name
#age
#city# 迭代字典的值 (values)
print("迭代字典的值:")
for value in my_dict.values():print(value)#迭代字典的值:
#Alice
#30
#Singapore# 迭代字典的键值对 (items)
print("迭代字典的键值对:")
for key, value in my_dict.items(): # items方法很好用print(f"Key: {key}, Value: {value}")#迭代字典的键值对:
#Key: name, Value: Alice
#Key: age, Value: 30
#Key: city, Value: Singapore

OS模块

随着深度学习项目变得越来越大、数据量越来越多、代码结构越来越复杂，你会越来越频繁地用到 os 模块来管理文件、目录、路径，以及进行一些基本的操作系统交互。虽然深度学习的核心在于模型构建和训练，但数据和模型的有效管理是项目成功的关键环节，而 os 模块为此提供了重要的工具。

在简单的入门级项目中，你可能只需要使用 pd.read_csv() 加载数据，而不需要直接操作文件路径。但是，当你开始处理图像数据集、自定义数据加载流程、保存和加载复杂的模型结构时，os 模块就会变得非常有用。

好的代码组织和有效的文件管理是大型深度学习项目的基石。os 模块是实现这些目标的重要组成部分。

import os
# os是系统内置模块，无需安装# 获取当前工作目录os.getcwd() # get current working directory 获取当前工作目录的绝对路径#  获取当前工作目录下的文件列表os.listdir() # list directory 获取当前工作目录下的文件列表#    我们使用 r'' 原始字符串，这样就不需要写双反斜杠 \\，因为\会涉及到转义问题
path_a = r'C:\Users\YourUsername\Documents' # r''这个写法是写给python解释器看，他只会读取引号内的内容，不用在意r的存在会不会影响拼接
path_b = 'MyProjectData'
file = 'results.csv'# 使用 os.path.join 将它们安全地拼接起来，os.path.join 会自动使用 Windows 的反斜杠 '\' 作为分隔符
file_path = os.path.join(path_a , path_b, file)file_path# 环境变量方法# os.environ 表现得像一个字典，包含所有的环境变量
os.environ# 使用 .items() 方法可以方便地同时获取变量名（键）和变量值，之前已经提过字典的items()方法，可以取出来键和值
# os.environ是可迭代对象for variable_name, value in os.environ.items():# 直接打印出变量名和对应的值print(f"{variable_name}={value}")# 你也可以选择性地打印总数
print(f"\n--- 总共检测到 {len(os.environ)} 个环境变量 ---")

目录树

os.walk() 是 Python os 模块中一个非常有用的函数，它用于遍历（或称“行走”）一个目录树。

核心功能：

os.walk(top, topdown=True, οnerrοr=None, followlinks=False) 会为一个目录树生成文件名。对于树中的每个目录（包括 top 目录本身），它会 yield（产生）一个包含三个元素的元组 (tuple)：

(dirpath, dirnames, filenames)

1. dirpath: 一个字符串，表示当前正在访问的目录的路径。

2. dirnames: 一个列表（list），包含了 dirpath 目录下所有子目录的名称（不包括 . 和 ..）。

3. filenames: 一个列表（list），包含了 dirpath 目录下所有非目录文件的名称。

示例目录结构 (Markdown形式):

假设你的 start_directory (当前工作目录 .) 是 my_project，其结构如下：

my_project/
├── data/
│   ├── processed/
│   └── raw/
│       └── data1.csv
├── src/
│   ├── models/
│   │   └── model_a.py
│   └── utils.py
├── main.py
└── README.md

os.walk 的遍历顺序及输出 (模拟):

(注意：dirnames 和 filenames 的顺序可能因操作系统或文件系统而略有不同，但遍历的 深度优先 逻辑是一致的)

--- 开始遍历目录: my_project ---当前访问目录 (dirpath): my_project子目录列表 (dirnames): ['data', 'src']  # <--- 列出第一层子目录文件列表 (filenames): ['main.py', 'README.md']当前访问目录 (dirpath): my_project/data  # <--- 深入到 data子目录列表 (dirnames): ['processed', 'raw'] # <--- 列出 data 下的子目录文件列表 (filenames): []当前访问目录 (dirpath): my_project/data/processed # <--- 深入到 processed子目录列表 (dirnames): []文件列表 (filenames): []当前访问目录 (dirpath): my_project/data/raw # <--- 回溯到 data，然后深入到 raw子目录列表 (dirnames): []文件列表 (filenames): ['data1.csv']当前访问目录 (dirpath): my_project/src # <--- 回溯到 my_project，然后深入到 src子目录列表 (dirnames): ['models']文件列表 (filenames): ['utils.py']当前访问目录 (dirpath): my_project/src/models # <--- 深入到 models子目录列表 (dirnames): []文件列表 (filenames): ['model_a.py']# 遍历结束

总结:

os.walk 会首先访问起始目录 (my_project)，然后它会选择第一个子目录 (data) 并深入进去，访问 data 目录本身，然后继续深入它的子目录 (processed -> raw)。只有当 data 分支下的所有内容都被访问完毕后，它才会回到 my_project 这一层，去访问下一个子目录 (src)，并对 src 分支重复深度优先的探索。

它不是按层级（先访问所有第一层，再访问所有第二层）进行的，而是按分支深度进行的。这种策略被称之为深度优先

import osstart_directory = os.getcwd() # 假设这个目录在当前工作目录下print(f"--- 开始遍历目录: {start_directory} ---")for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(start_directory):print(f"  当前访问目录 (dirpath): {dirpath}")print(f"  子目录列表 (dirnames): {dirnames}")print(f"  文件列表 (filenames): {filenames}")# # 你可以在这里对文件进行操作，比如打印完整路径# print("    文件完整路径:")# for filename in filenames:#     full_path = os.path.join(dirpath, filename)#     print(f"      - {full_path}")

@浙大疏锦行

http://www.lryc.cn/news/598522.html

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