python让图片按照exif信息里的创建时间进行排序
python常见的排序方法
python常见的排序方法常见的排序方法有以下几种：1. 冒泡排序冒泡排序是一种比较简单的排序算法，它通过不断交换相邻元素的位置来将最大的元素逐渐移到右侧。
具体步骤是从第一个元素开始，依次比较相邻的两个元素，如果前面的元素大于后面的元素，则交换它们的位置。
重复这个过程直到所有元素都排好序。
2. 插入排序插入排序是一种将未排序的元素逐个插入到已排序的序列中的排序算法。
具体步骤是从第二个元素开始，将它与前面的已排序元素逐个比较，找到合适的位置插入。
重复这个过程直到所有元素都排好序。
3. 选择排序选择排序是一种每次从未排序的元素中选择最小（或最大）的元素，然后放到已排序的序列的末尾的排序算法。
具体步骤是从第一个元素开始，依次找到最小的元素，然后与第一个元素交换位置。
重复这个过程直到所有元素都排好序。
4. 快速排序快速排序是一种常用的排序算法，它通过选择一个基准元素，将序列分成两部分，一部分小于基准元素，一部分大于基准元素，然后对这两部分分别进行快速排序。
具体步骤是选择一个基准元素，将序列分成两部分，然后递归地对这两部分进行快速排序，直到每个子序列只有一个元素或为空。
5. 归并排序归并排序是一种采用分治思想的排序算法，它将序列分成两部分，分别对这两部分进行归并排序，然后将排序好的两部分合并成一个有序序列。
具体步骤是将序列分成两部分，递归地对这两部分进行归并排序，然后将排序好的两部分合并成一个有序序列。
6. 堆排序堆排序是一种利用堆的性质进行排序的算法，它通过构建一个最大堆（或最小堆），然后将堆顶元素与最后一个元素交换位置，然后调整堆，重复这个过程直到所有元素都排好序。
具体步骤是构建最大堆（或最小堆），将堆顶元素与最后一个元素交换位置，然后调整堆，重复这个过程直到所有元素都排好序。
7. 希尔排序希尔排序是一种基于插入排序的排序算法，它通过将序列分成若干个子序列，分别对这些子序列进行插入排序，然后逐渐缩小子序列的长度，直到最后整个序列变成有序的。
exifread：读取照片中的exif信息
exifread：读取照⽚中的exif信息今天对象给我发了⼀张照⽚，是真的对象，不是 new 出来的，然后我把照⽚的拍摄地点和拍摄时间提取了出来，收获了⼀个666。
进⼊正题，现如今的智能⼿机在拍摄照⽚时，都含有 Exif（可交换图像⽂件格式，Exchangeable image file format）信息，通过该信息可以获取拍照时的位置、时间，以及⼿机品牌等信息。
那么下⾯就看看如何使⽤ Python 去获取这些信息吧。
Python 想要读取 Exif 信息需要安装⼀个第三⽅库，直接 pip install exifread 即可。
import exifreadwith open("1.jpg", 'rb') as f:# 直接可以拿到⾥⾯的信息，内容⾮常多exif = exifread.process_file(f)# 这⾥我们选⼀些常⽤的，⾥⾯的 value 我们需要转成字符串# 不转成字符串的话看起来会⽐较费劲print("图⽚宽度:", str(exif["Image ImageWidth"]))print("图⽚⾼度:", str(exif["Image ImageLength"]))print("⼿机品牌:", str(exif["Image Make"]))print("⼿机型号:", str(exif["Image Model"]))print("拍摄时间:", str(exif["Image DateTime"]))print("经度:", str(exif["GPS GPSLongitude"]))print("东经还是西经:", str(exif["GPS GPSLongitudeRef"]))print("纬度:", str(exif["GPS GPSLatitude"]))print("南纬还是北纬:", str(exif["GPS GPSLatitudeRef"]))"""图⽚宽度: 3968图⽚⾼度: 2976⼿机品牌: HUAWEI⼿机型号: EML-AL00拍摄时间: 2021:07:08 19:52:23经度: [116, 28, 5973999/100000]东经还是西经: E纬度: [39, 59, 1255371/200000]南纬还是北纬: N"""还是⽐较简单的，但是⾥⾯的经度和纬度⽐较怪，我们还需要再对其转化⼀下。
python排序法
python排序法探讨由于篇幅限制，本文只能涵盖部分Python排序算法的内容，读者可以参考其他资料深入了解更多细节和优化技巧。
一、排序算法概述排序算法是将一组无序的数据按照一定的规则排列成有序的数据序列。
常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序等。
这些算法的时间复杂度和空间复杂度各不相同，因此需要根据具体的应用场景选择合适的算法。
在Python中，内置函数sorted()和list.sort()以及第三方库numpy、pandas等提供了多种高效的排序算法和数据结构，可以满足不同数据结构和应用场景的需求。
同时，对于不同的应用场景和数据结构，也需要选择不同的排序算法和优化技巧来满足需求。
二、Python内置排序函数1. sorted()sorted()函数是Python内置的排序函数，它可以对任意可迭代对象进行排序，并返回一个新的有序列表。
sorted()函数的默认排序算法是归并排序，它的时间复杂度为O(nlogn)，具有较好的稳定性和适应性。
sorted(iterable, *, key=None, reverse=False)参数说明：- iterable：要排序的可迭代对象；- key：用于比较元素的函数，可以是lambda表达式或自定义函数；- reverse：是否降序排列，默认为False（升序排列）。
示例：# 对列表进行升序排列a = [3, 1, 4, 2]b = sorted(a)print(b) # [1, 2, 3, 4]# 对列表进行降序排列c = sorted(a, reverse=True)print(c) # [4, 3, 2, 1]# 对字典按值进行升序排列d = {'apple': 3, 'banana': 1, 'orange': 2}e = sorted(d.items(), key=lambda x: x[1])print(e) # [('banana', 1), ('orange', 2), ('apple', 3)]2. list.sort()list.sort()函数可以对原列表进行排序，不返回新列表。
python中对数据进行各种排序的方法
python中对数据进⾏各种排序的⽅法Python列表具有内置的 list.sort()⽅法，可以在原地修改列表。
还有⼀个 sorted()内置的函数从迭代构建⼀个新的排序列表。
在本⽂中，我们将探讨使⽤Python排序数据的各种技术。
请注意，sort()原始数据被破坏，sorted()没有对原始数据进⾏操作，⽽是新建了⼀个新数据。
⼀、基本的排序最基本的排序很简单。
只要使⽤sorted()函数即可返回⼀个新的排序的列表>>>sorted([5, 2, 3, 1, 4])[1, 2, 3, 4, 5]咱们也可以使⽤ list.sort()⽅法。
该⽅法是对列表list进⾏的原地操作（原数据被修改，已经不是原来的本来⾯⽬）。
⼀般情况下，不如使⽤ sorted()⽅便，但是如果你不需要原列表list，使⽤ sort()会更具效率。
>>>a = [5, 2, 3, 1, 4]>>>a.sort()>>>a #a发⽣改变[1, 2, 3, 4, 5]另⼀个不同点，list.sort()⽅法只能应⽤于列表对象数据。
⽽ sorted()却可以对任何可迭代对象进⾏排序。
也就是说sorted()更具有普遍使⽤性。
这⾥⼤灯建议初学者使⽤sorted()。
⼆、Key参数函数list.sort()和 sorted()都有key参数，可以指定函数来对元素进⾏排序。
例如，这⾥我们使⽤⼀个字符串（字符串也是可迭代对象）>>>sorted("This is a test string from Andrew".split(), key=str.lower)['a', 'Andrew', 'from', 'is', 'string', 'test', 'This']我们指定按照⾸字符（统⼀变为⼩写后的字符）进⾏排序。
自动化处理图片元数据的Python技巧
自动化处理图片元数据的Python技巧在当今数字化的时代，图片已经成为了我们生活和工作中不可或缺的一部分。
无论是个人的照片库，还是企业的大量图像资源，管理和处理图片元数据都变得至关重要。
Python 作为一种强大而灵活的编程语言，为我们提供了许多工具和技巧来实现图片元数据的自动化处理。
首先，让我们来了解一下什么是图片元数据。
简单来说，图片元数据就是关于图片的信息，例如拍摄时间、地点、相机型号、图片尺寸、作者等等。
这些信息对于图片的管理、分类、搜索和分析都非常有帮助。
｀｀｀pythonfrom PIL import Imagedef get_image_info(image_path)：try:image ＝ Imageopen(image_path)width, height ＝ imagesizeformat ＝ imageformatmode ＝ imagemodeprint(f"图片宽度: ｛width} 像素"）print(f"图片高度: ｛height} 像素"）print(f"图片格式: ｛format}＂）print(f"图片模式: ｛mode}＂）except Exception as e:print(f"处理图片时发生错误: ｛e}＂）image_path ＝＂your_imagejpg"get_image_info(image_path)｀｀｀上述代码中，我们定义了一个`get_image_info`函数，它接受图片的路径作为参数。
通过`Imageopen`打开图片，然后获取图片的宽度、高度、格式和模式等基本信息。
｀｀｀pythonimport exifreaddef get_exif_data(image_path)：try:with open(image_path, ＇rb'） as f:tags ＝ exifreadprocess_file(f)for tag in tagskeys(）：if tag not in （＇JPEGThumbnail'，＇TIFFThumbnail'，＇Filename'，＇EXIF MakerNote'）：print(f"｛tag}：｛tagstag}＂）except Exception as e:print(f"获取元数据时发生错误: ｛e}＂）image_path ＝＂your_imagejpg"get_exif_data(image_path)｀｀｀在这个示例中，我们以二进制模式打开图片文件，然后使用`exifreadprocess_file`获取图片的元数据。
数码照片按拍照日期自动归类
数码照片按拍照日期自动归类作者：王彦博来源：《电脑爱好者》2011年第18期朋友经常使用数码相机拍照，由于她使用的内存卡较大，很少能一次照满，又懒得照一次向电脑传一次，就放在相机里，时间长了好多次的照片就存放到同一个文件夹中，有几天前甚至几个月前的照片，直到需要用的时候才把它们导入到电脑。
由于这些照片仍保存在同一文件夹中，查找起来很麻烦，一时很难分清楚哪些照片是哪天照的了。
虽然可以使用电脑上的按日期排列来分检，但每次都需要手工创建日期文件夹，再移动对应日期的照片到其中，管理起来很不方便。
我给她推荐PhotoTool这款小工具，可以把一个文件夹及其子文件夹中的照片，自动按拍摄日期批量整理到以拍照日期命名的不同文件夹中保存，她的烦恼一下子解决了。
首先将数码相机内存卡里的照片复制到电脑上，运行PhotoTool（XP系统需要Microsoft .NET Framework 2.0运行库的支持）。
点击“原文件夹”，指定需要整理的数码照片所在文件夹，勾选“处理子目录”，再点击“目标文件夹”并指定整理后的照片保存位置，在“照片分类方式”中点选“移动”，在“重名文件”中为了安全选择“重命名”，在“目录树样式”下拉列表中选择以日期命名的结构样式。
设置好后单击“开始整理”按钮，很快它就按拍照日期自动创建好文件夹，并把符合条件的照片保存到其中，将所有的数码照片整理好，方便管理。
小提示PhotoTool是基于照片的EXIF信息进行处理的, EXIF信息在照相时由数码相机自动生成。
扫描的照片或用Photoshop等软件处理的照片因为EXIF信息会丢失，所以处理时会自动跳过这些照片。
PhotoTool下载地址：/upload/PhotosTool.rar。
Python中的时间序列分析和方法
Python中的时间序列分析和方法时间序列分析是一种统计学方法，用于分析和预测随时间变化的数据。
在Python中，有许多强大的库和工具可用于进行时间序列分析。
本文将介绍Python中常用的时间序列分析方法，并提供相应的代码示例。
一、时间序列基础知识时间序列是一系列按照时间顺序排列的数据点组成的数据集合。
在时间序列分析中，我们通常将时间作为自变量，而所研究的变量作为因变量。
时间序列可以是连续的，如股票的每日收盘价，也可以是间断的，如每月销售额。
二、导入必要的库和数据在进行时间序列分析之前，我们首先需要导入一些必要的库，如pandas和matplotlib，并加载时间序列数据。
假设我们有一个名为"sales.csv"的文件，包含了每月的销售额数据。
```pythonimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 加载时间序列数据data = pd.read_csv('sales.csv')```三、数据的可视化在进行时间序列分析之前，通常需要先对数据进行可视化，以了解数据的趋势、季节性和异常值等特征。
我们可以使用matplotlib库来进行数据的可视化。
```python# 绘制销售额时间序列图plt.plot(data['date'], data['sales'])plt.xlabel('Date')plt.ylabel('Sales')plt.title('Sales Time Series')plt.show()```四、时间序列分解时间序列通常由趋势、季节性和残差三个组成部分构成。
我们可以使用statsmodels库中的seasonal_decompose函数对时间序列进行分解，以便更好地理解其内在模式。
```pythonfrom statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose# 对销售额进行分解decomposition = seasonal_decompose(data['sales'], model='additive') # 绘制分解后的三个部分trend = decomposition.trendseasonal = decomposition.seasonalresidual = decomposition.residplt.subplot(411)plt.plot(data['date'], data['sales'], label='Original')plt.legend(loc='best')plt.subplot(412)plt.plot(data['date'], trend, label='Trend')plt.legend(loc='best')plt.subplot(413)plt.plot(data['date'], seasonal,label='Seasonality')plt.legend(loc='best')plt.subplot(414)plt.plot(data['date'], residual, label='Residuals')plt.legend(loc='best')plt.tight_layout()plt.show()```五、时间序列预测时间序列分析最常见的应用之一是预测未来的值。
Python的六大排序算法
Python六大排序算法在编程中，我们常常需要对数据进行排序操作。
下面列举了几种常见的排序方法：●冒泡排序(Bubble Sort)：比较相邻的元素，如果顺序错误就交换，直到没有需要交换的元素为止。
●插入排序(Insertion Sort)：将待排序的数组分为已排序和未排序两部分，从第一个未排序的元素开始，依次将每个元素插入到已排序部分的适当位置。
●选择排序(Selection Sort)：在待排序的元素中，选择最小的元素放置到已排序部分的末尾，直到所有元素均排序完成。
●快速排序(Quick Sort)：将待排序的数组分为两部分，每一部分都选取一个枢轴元素，将不大于枢轴元素的元素放置到左边，不小于枢轴元素的元素放置到右边，如此递归进行直到数组排序完成。
●归并排序(Merge Sort)：将待排序的数组分为两个子数组，对每个子数组进行递归排序，最后将两个已排序的子数组进行合并得到最终结果。
●堆排序(Heap Sort)：将待排序的数组构造成最大堆或最小堆，每次取出堆顶元素作为最终排序结果的一部分。
以上就是常见的几种排序方法，不同的排序方法适用于不同的场合和数据规模。
掌握以上排序方法并且能够熟练地运用它们，对于编程实现具有重要的意义。
接下来将通过Python程序来学习这六大排序算法：归并排序的实现主要有下面三个步骤:1.归并排序的递归函数merge_sort(arr)可以把一个数组分成两个子数组，然后分别调用自己对这两个子数组进行排序。
2.在merge函数中，将两个有序的子数组合并成一个有序的数组。
3.在main函数中调用归并排序的函数主体，此时数组已经被排序。
堆排序的实现主要有下面两个步骤：1.构造最大堆：首先将数组构造成一个二叉树，每一棵子树都保持最大堆的性质，然后从最后一个非叶子节点开始向上遍历调整堆，直到根节点，这样就可以构造出一个最大堆。
2.排序：每次从堆中取出堆顶元素，将其放到数组的末尾，实现排序。
Python脚本自动化文件重命名
Python脚本自动化文件重命名在日常的工作和学习中，我们常常会遇到需要对大量文件进行重命名的情况。
手动逐个重命名文件不仅费时费力，还容易出错。
而Python 作为一种强大且灵活的编程语言，为我们提供了便捷的方法来实现文件重命名的自动化，大大提高了工作效率。
想象一下，你有一个文件夹，里面装满了各种格式的文件，文件名杂乱无章，毫无规律。
也许是一些照片，文件名是相机自动生成的一串数字；也许是一些文档，文件名是当初随意输入的。
这时候，你想要给它们统一命名，按照一定的规则，比如按照拍摄日期、文档的主题等等。
如果手动去做，那简直是一场噩梦。
但有了 Python 脚本，这一切都变得轻松简单。
要实现 Python 脚本自动化文件重命名，我们首先需要了解一些基本的 Python 知识和相关的模块。
Python 中有一个非常有用的模块叫做｀os`，它提供了许多与操作系统交互的函数和方法，其中就包括对文件和文件夹的操作。
｀｀｀pythonimport osfolder_path ＝＂your_folder_path" 将这里替换为实际的文件夹路径file_names ＝ oslistdir(folder_path)for file_name in file_names:print(file_name)｀｀｀运行这段代码，它会打印出指定文件夹中的所有文件名。
接下来，我们就可以根据自己的需求来制定重命名的规则了。
比如，我们想要把所有的文件名中的空格替换为下划线，可以这样做：｀｀｀pythonimport osfolder_path ＝＂your_folder_path" 将这里替换为实际的文件夹路径file_names ＝ oslistdir(folder_path)for file_name in file_names:new_file_name ＝ file_namereplace(＂＂，＂＿"）osrename(ospathjoin(folder_path, file_name)， ospathjoin(folder_path, new_file_name)）｀｀｀这只是一个简单的例子，实际应用中的重命名规则可能会更加复杂。
python文件排序的方法总结
python⽂件排序的⽅法总结在python环境中提供两种排序⽅案：⽤库函数sorted()对字符串排序，它的对象是字符；⽤函数sort()对数字排序，它的对象是数字，如果读取⽂件的话，需要进⾏处理（把⽂件后缀名‘屏蔽'）。
（1）⾸先：我测试的⽂件夹是/img/，⾥⾯的⽂件都是图⽚，如下图所⽰：（2）测试库函数sorted()，直接贴出代码：import numpy as npimport osimg_path='./img/'img_list=sorted(os.listdir(img_path))#⽂件名按字母排序img_nums=len(img_list)for i in range(img_nums):img_name=img_path+img_list[i]print(img_name)运⾏效果如下：从图⽚可以清晰的看出，⽂件名是按字符排序的。
（3）测试函数sort()，代码：import numpy as npimport osimg_path='./img/'img_list=os.listdir(img_path)img_list.sort()img_list.sort(key = lambda x: int(x[:-4])) ##⽂件名按数字排序img_nums=len(img_list)for i in range(img_nums):img_name=img_path+img_list[i]print(img_name)运⾏效果如下：可以看出，⽂件名是按数字排序的；顺便提下，sort函数中⽤到了匿名函数(key = lambda x:int(x[:-4]))，其作⽤是将后缀名'.jpg'“屏蔽”（因为‘.jpg'是4个字符，所以[:-4]的含义是从⽂件名开始到倒数第四个字符为⽌），具体看python的匿名函数和数组取值⽅式。
自动化处理图片元数据的Python技巧
自动化处理图片元数据的Python技巧在当今数字化的时代，图片已经成为我们日常生活和工作中不可或缺的一部分。
无论是个人照片的整理，还是专业领域中的图像分析，图片元数据都起着至关重要的作用。
图片元数据包含了关于图片的各种信息，如拍摄时间、地点、设备型号、分辨率等等。
手动处理这些元数据往往是一项繁琐且耗时的任务，而使用 Python 进行自动化处理则可以大大提高效率。
接下来，让我们一起探索一些实用的 Python 技巧来实现图片元数据的自动化处理。
首先，我们需要了解什么是图片元数据以及为什么要处理它。
图片元数据就像是图片的“身份证”，它提供了关于图片的详细信息。
这些信息对于图像管理、版权保护、数据分析等方面都非常有用。
例如，如果您是一位摄影师，了解图片的拍摄时间和地点可以帮助您更好地组织和分类您的作品；在一些专业的图像处理任务中，元数据可以为后续的分析和处理提供重要的参考。
要处理图片元数据，我们需要用到一些 Python 库。
其中，｀Pillow` 是一个非常强大的图像处理库，它提供了对多种图片格式的支持以及处理图片元数据的功能。
我们可以使用｀pip` 命令来安装｀Pillow` 库：｀｀｀pip install Pillow｀｀｀｀｀｀pythonfrom PIL import Imagefrom PILExifTags import TAGSdef read_metadata(image_path)：image ＝ Imageopen(image_path)exifdata ＝ image＿getexif(）if exifdata is not None:for tag_id, value in exifdataitems(）：tag ＝ TAGSget(tag_id, tag_id)print(f"｛tag}：｛value}＂）else:print(＂No metadata found＂）image_path ＝＂your_imagejpg"read_metadata(image_path)｀｀｀在上述代码中，我们定义了一个名为｀read_metadata` 的函数，它接受图片的路径作为参数。
Python中的排序算法
Python中的排序算法排序算法是计算机科学中一个非常基础且重要的概念，是许多计算机程序的基础。
在Python中，有多种不同的排序算法可以使用。
这些算法可以通过比较不同元素的值并按照特定的规则重新排列列表中的元素，以便更有效地处理数据。
本篇论文将首先对排序算法进行简要的介绍，然后在Python中说明如何实现这些算法，并比较它们的性能差异。
最后，本篇论文将讨论一些实战应用场景。
一、排序算法简介排序算法是将一组数据按照特定的顺序重新排列的算法。
排序算法通常被用来对数据进行分类、搜索、比较或简化处理。
在计算机科学中，排序算法通常被用来优化处理大量数据的时间效率。
对于排序算法，需要考虑两个重要因素：时间复杂度和空间复杂度。
时间复杂度描述算法运行所需的时间量，空间复杂度描述算法运行所需的内存量。
时间复杂度越低的算法通常越快，但空间复杂度较高。
因此，选择哪种算法，应根据实际应用需求来选。
现代计算机科学中有许多排序算法，例如冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序等等。
这些算法之间的差异通常基于它们的工作原理，需要对数据的不同部分进行不同操作。
下面我们将着重介绍Python中常见的4种排序算法：冒泡、选择、插入和快速排序。
1.算法一:冒泡排序冒泡排序是最简单的排序算法之一。
它比较相邻的两个元素，然后按照值的大小交换它们的位置。
如果一个项比另一个项大（或小），则该项被称为“冒泡”，因此算法得名。
每一次遍历的结果是将某个最大（或最小）值的元素移动到列表的末端，然后在下一次遍历中将剩余未排序的元素再进行其它操作。
最后，列表按照递增的顺序得到排序。
2.算法二：选择排序选择排序是另一种基本的排序算法。
它的思想是每次选择列表中最小的元素并将其放在正确的位置上。
排序过程如下：1.寻找列表中最小的元素，并将其与列表的第一个元素交换位置。
2.遍历剩余的未排序元素，并找到最小的元素。
3.将最小的元素与下一个位置的元素交换（即位置2和位置3）。
如何使用Python读取文件和照片的创建日期
如何使⽤Python读取⽂件和照⽚的创建⽇期本⽂记录，如何使⽤ Python 来抓取，图⽚或者⽂件的，创建⽇期，修改⽇期1. 读取照⽚创建⽇期（._getexif()）from PIL import ImageimgPath = 'C:/Users/xx/Desktop/xxxxx.jpg'imge = Image.open(imgPath)exif_data = imge._getexif()ImageDate = exif_data[36867]# 或者 ImageDate = exif_data[306]print(ImageDate)# >>> Output:# >>> 2015:11:07 16:55:42这种⽅法，尤其适⽤于照⽚数据的读取。
使⽤._getexif()⽅法，不⽌能读取创建⽇期，还能读取很多相机的数据，例如，光圈，焦距什么的。
这种⽅法来抓取，照⽚的拍摄⽇期，是⽐较准确的。
因为，很多照⽚的，创建⽇期，修改⽇期，都不是拍摄⽇期！但是这种⽅法，有⼀个不⾜！就是，在批量读取照⽚⽇期的时候，有些照⽚⽇期的格式不⼀样，会导致处理上的不⽅便！2. 读取⽂件或照⽚创建⽇期（os.path.getmtime()）import osimport timeimgPath = 'C:/Users/xx/Desktop/xxxxx.jpg'ImageDate = time.ctime(os.path.getmtime(imgPath))print(ImageDate)# >>> Output:# >>> Thu Mar 2 22:00:37 2017这个⽅法，更为简单，⽽且解决了，⽅法1中的，⽇期不统⼀的问题。
但是要注意：这个os.path.getmtime()的⽅法呢，实际上是抓取的⽂件的‘修改⽇期'；所以，如果是照⽚，那么这个⽅法得到的就是，创建⽇期；但是如果是 Excel ⽂档类的⽂件，那么得到的就是你上次保存这个⽂件的⽇期，并⾮创建⽇期；若是想得到 Excel ⽂件的创建⽇期，⽽⾮修改⽇期，那么就需要使⽤另⼀个⽅法os.path.getctime()即可！其实os.path⽅法中，还有很多使⽤的⼩功能，实则是居家必备好帮⼿！但是要注意：同上提到的，很多照⽚的，创建⽇期，修改⽇期，都不是拍摄⽇期！3. 读取⽂件状态中的创建⽇期（os.stat()）import osimgPath = 'C:/Users/HP/Desktop/Book10.xlsm'ImageDate = time.ctime(os.stat(imgPath).st_mtime)print(ImageDate)# >>> Output:# >>> Wed Aug 26 11:39:32 2020这种⽅法，和第⼆种⽅法很像；只不过是⽤，os.stat()的⽅法，读取了⽂件的各种属性信息，然后⽤os.stat(imgPath).st_mtime选择创建时间，这个属性！到此这篇关于⽤ Python 读取⽂件和照⽚的创建⽇期的⽂章就介绍到这了,更多相关 Python 读取⽂件和照⽚的创建⽇期内容请搜索以前的⽂章或继续浏览下⾯的相关⽂章希望⼤家以后多多⽀持！。
Python实现EXCEL表格的排序功能
Python实现EXCEL表格的排序功能EXCEL的数值排序功能还是挺强⼤的，升序、降序，尤其⾃定义排序，能够对多个字段进⾏排序⼯作。
那么，在Python⼤法中，有没有这样强⼤的排序功能呢？答案是有的，⽽且本⼈觉得Python的排序功能，⼀点不⽐EXCEL的差。
同样，我们依然⽤到的是强⼤的pandas这个三⽅库。
我们先将numpy和pandas导⼊进来：接着构造⼀个今天要⽤到的DataFrame，我们⽤字典的形式来构造。
都是随意构造的，内容别较真。
我们先来个简单点的热热⾝，按照⾝⾼的降序来排列⼀下。
我们⽤到的是df.sort_values()这个函数。
第⼀个参数为by，传⼊你要排序的列的标签名即可，后⾯的ascending参数指⽰排序⽅法为升序还是降序，True为升序，False为降序。
由于存在相同的⾝⾼，pandas会⾃动的⽐较两个相同⾝⾼所对应的index，按照index的升序来排列。
假如我有这样⼀个需求：先按照⾝⾼降序排序，若存在相同的⾝⾼，则再按照武⼒来降序排序，可以做到吗？当然可以，我们只需要在by参数⾥传⼊列标签组成的列表即可。
通过这个例⼦我们可以看到，by参数不但可以传⼊字符串，还可以传⼊字符串组成的列表，来实现对多个列进⾏排序。
接着，我的要求再⾼⼀点。
⾝⾼我依然需要降序，但是武⼒我需要升序，可以吗？我们直接上结果：跟by参数类似，我们只需要在ascending参数中也传⼊布尔值组成的列表就可以了，意思就是告诉pandas，这两列我各⾃需要的排序⽅式，就跟后⾯ascending参数⾥指定的⼀样。
因此，这两个参数的列表内的元素个数需要是⼀致的，否则就会报错了，因为没法⼀⼀对应。
关于sort_values这个强⼤的排序函数就介绍到这了。
除了这些参数之外，它还有inplace、kind和na_position等参数来应对不同的排序需求。
可以参考官⽹⽂档进⾏学习。
python自动排样原理
python自动排样原理摘要：1.自动排样原理简介2.Python 在自动排样中的应用3.Python 自动排样原理详解a.数据准备b.排样算法c.结果展示4.Python 自动排样实际应用案例5.总结与展望正文：自动排样原理简介:自动排样是指利用计算机技术自动化地完成排版的任务。
自动排样原理是将文档中的文字、图片等元素按照一定的规则和布局要求，自动地排列到页面上。
自动排样可以大大提高排版效率，减少人工操作，同时也能够提高排版的准确性和质量。
Python 在自动排样中的应用:Python 是一种功能强大的编程语言，可以用于各种自动化任务，包括自动排样。
Python 拥有丰富的第三方库和工具，可以方便地处理各种排版任务，如文本处理、图像处理、PDF 处理等。
Python 自动排样原理详解:在Python 中，自动排样的实现一般包括以下步骤:a.数据准备：将要排版的文档中的内容(如文本、图片等) 准备好，并将其转换成Python 可以处理的数据格式。
b.排样算法：根据一定的规则和布局要求，使用Python 编写算法，将内容自动排列到页面上。
这里可以使用各种排样算法，如贪心算法、启发式算法等。
c.结果展示：将排版结果展示给用户，可以通过打印、保存等方式将结果输出。
Python 自动排样实际应用案例:Python 自动排样在实际应用中有很多案例，例如:- 在书籍排版中，可以使用Python 自动排版章节、段落、标题等元素，并将其输出为PDF 格式。
- 在报纸排版中，可以使用Python 自动排版文章、图片、广告等元素，并将其输出为PDF 格式。
- 在网页排版中，可以使用Python 自动排版页面元素，并将其输出为HTML 格式。
总结与展望:Python 自动排样是一种高效、准确的排版方式，可以大大提高排版效率，减少人工操作，同时也能够提高排版的准确性和质量。
python日期排序
python⽇期排序问题1：如果⽇期中有千年以前的情况(没法⽤格式化函数)，如('2010-11-23','1989-3-7','2010-1-5','978-12-1','2010-2-4')参照⽅法1问题2：如果⽇期中没有千年以前的情况，做法就很多了。
参照⽅法2和⽅法31# -*- coding: utf-8 -*-2import time3from operator import itemgetter4 arr=('2010-11-23','1989-3-7','2010-1-5','978-12-1','2010-2-4')5def date_sort1(x):6 ls=list(x)7#⽤了冒泡排序来排序，其他⽅法效果⼀样8for j in range(len(ls)-1):9for i in range(len(ls)-j-1):10 lower=ls[i].split('-')11 upper=ls[i+1].split('-')12for s in range(3):13if int(lower[s])>int(upper[s]):14 ls[i],ls[i+1]=ls[i+1],ls[i]15break16elif int(lower[s])<int(upper[s]):17break18 ar=tuple(ls)19return ar20 ar=('2010-11-23','1989-3-7','2010-2-4','2010-1-5')21def date_sort2(x):22 ls=list(x)23 dic={}24for l in ls:25#返回⽤秒数来表⽰时间的浮点数26 dic[l]=time.mktime(time.strptime(l, '%Y-%m-%d'))2728 dic=sorted(dic.iteritems(), key=itemgetter(1))29 sorted_items=[keys[0] for keys in dic]30'''31 items=dic.items()32 backitems=[[v[1],v[0]] for v in items]33 backitems.sort()34 sorted_items=[keys[1] for keys in backitems]35'''36'''37 items=dic.items()38 backitems=[[v[0],v[1]] for v in items]39 backitems=sorted(backitems, key=lambda x : x[1])40 sorted_items=[keys[0] for keys in backitems]41'''42return tuple(sorted_items)43import datetime44def date_sort3(x):45 ls=list(x)46#⽤了冒泡排序来排序，其他⽅法效果⼀样47for j in range(len(ls)-1):48for i in range(len(ls)-j-1):49 lower=datetime.datetime.strptime(ls[i], '%Y-%m-%d')50 upper=datetime.datetime.strptime(ls[i+1], '%Y-%m-%d')51if lower>upper:52 ls[i],ls[i+1]=ls[i+1],ls[i]53return tuple(ls)54print date_sort1(arr)55print date_sort2(ar)56print date_sort3(ar)运⾏结果：('978-12-1', '1989-3-7', '2010-1-5', '2010-2-4', '2010-11-23')('1989-3-7', '2010-1-5', '2010-2-4', '2010-11-23')('1989-3-7', '2010-1-5', '2010-2-4', '2010-11-23')正则表达式同样可以处理这类问题,下⾯是正则表达式的解决⽅案。
python排序函数
python排序函数Python排序函数是Python语言提供的内置函数，可以快速的对序列中的元素进行排序操作。
Python提供了多种排序函数，比如sorted()函数、list.sort()函数以及sort()函数，支持不同的排序算法，可以实现多种排序效果。
sorted()函数是Python自带的一个函数，可以对可迭代对象进行排序，返回一个新的可迭代对象。
其函数格式为sorted（iterable，key=None，reverse=False），其中参数iterable表示要排序的可迭代对象，参数key表示排序时使用的关键字，参数reverse表示是否反向排序，默认为False表示正向排序。
list.sort()函数是Python中list对象的一个方法，用于在原地对list 对象进行排序，其函数格式为list.sort(key=None，reverse=False)，参数key表示排序时使用的关键字，reverse表示是否反向排序，默认为False表示正向排序。
sort()函数是Python中内置的一个函数，可以对可迭代对象进行排序，其函数格式为sort(iterable，key=None，reverse=False)，参数iterable表示要排序的可迭代对象，参数key表示排序时使用的关键字，参数reverse表示是否反向排序，默认为False表示正向排序。
当需要对一个序列中的元素进行排序时，Python排序函数就派上用场了。
可以根据不同的需要，选择不同的排序函数以及排序算法，实现更加复杂的排序效果。
比如，当需要对一个列表中的元素按照字符串的长度排序时，可以使用sort函数，并将关键字参数设置为len，即sort(iterable,key=len)。
总之，Python排序函数是Python语言提供的一种非常有用的函数，可以帮助我们快速地对序列中的元素进行排序，实现复杂的排序效果。
python自动排样原理
python自动排样原理摘要：1.引言2.Python自动排样技术概述3.自动排样算法介绍3.1 贪心算法3.2 回溯算法3.3 遗传算法4.自动排样应用领域5.Python实现自动排样示例6.总结正文：**引言**随着计算机技术的快速发展，自动排样技术在各领域得到了广泛应用。
Python作为一种流行的编程语言，拥有丰富的库和易于学习的特点，使得实现自动排样算法变得更加简单。
本文将介绍Python自动排样技术的原理，以及几种常见的自动排样算法，并给出一个实现示例。
**Python自动排样技术概述**自动排样技术是指利用计算机算法对给定的图形或数据进行排列、布局的过程。
在Python中，自动排样技术可以应用于各种图形设计、数据分析等领域。
通过自动排样，可以优化资源分配、提高工作效率，使得图形展示更加美观、数据分析结果更加直观。
**自动排样算法介绍**以下是几种常见的自动排样算法：**3.1 贪心算法**贪心算法是一种简单的排样算法，其主要思想是在每一轮选择中，都采取在当前状态下最好或最优的选择。
贪心算法易于实现，时间复杂度较低，但在某些情况下可能无法得到全局最优解。
**3.2 回溯算法**回溯算法是一种试探性的搜索算法，通过递归的方式，尝试所有可能的解决方案。
回溯算法具有较好的灵活性，可以处理复杂约束条件的排样问题。
但时间复杂度较高，对于大规模问题可能需要较长时间求解。
**3.3 遗传算法**遗传算法是一种模拟自然界进化过程的优化算法，通过选择、交叉和变异等操作，逐步逼近最优解。
遗传算法具有较好的全局搜索能力，适用于多种排样问题。
但参数设置和收敛速度较为复杂，需要根据问题调整。
**自动排样应用领域**自动排样技术在以下领域得到了广泛应用：1.印刷电路板（PCB）设计2.电子封装设计3.集成电路（IC）设计4.艺术品创作5.数据可视化**Python实现自动排样示例**以下是一个简单的Python自动排样示例，基于贪心算法实现：```pythonimport numpy as npdef greedy_algorithm(points, width, height):# 计算点到边界距离distances = np.zeros((len(points), 2))for i in range(len(points)):distances[i] = [np.abs(points[i][0] - width // 2),np.abs(points[i][1] - height // 2)]# 计算最小距离min_dist = np.min(distances, axis=1)# 排序，优先放置距离较小的点sorted_indices = np.argsort(min_dist)# 贪心放置点placed_points = []for i in sorted_indices:x = points[i][0] + min_dist[i]y = points[i][1] + min_dist[i]placed_points.append([x, y])return placed_pointspoints = [[0, 0],[0, 1],[1, 0],[1, 1]]width = 4height = 4placed_points = greedy_algorithm(points, width, height)print(placed_points)```**总结**Python自动排样技术在多个领域具有广泛应用，本文介绍了几种常见的自动排样算法，包括贪心算法、回溯算法和遗传算法。
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python让图片按照exif信息里的创建时间进行排序我们经常会从不同的设备里取出照片，比如照相机，手机，iphone等等，操作系统记录的创建日期经常会因为拷贝等原因变动，下面的代码可以给图片按照exif里的创建时间进行排序，非常有用。
import os
import shutil
import Image
from PIL.ExifTags import TAGS
def print_all_known_exif_tags():
for k in sorted(TAGS):
print k, TAGS[k]
def print_all_exif_tags(image):
try:
img = Image.open(image)
except Exception, e:
print image, skipping due to , e
else:
xf = img._getexif()
for tag in xf:
print TAGS.get(tag), xf[tag]
finally:
print ‘done’
mtime = exif_data[306]
if 36867 in exif_data and exif_data[36867] mtime: # 36867 = DateTimeOriginal
mtime = exif_data[36867]
if 36868 in exif_data and exif_data[36868] mtime: # 36868 = DateTimeDigitized
mtime = exif_data[36868]
return mtime
def get_creationdate_with_filename_as_dict(list_of_folders): print Processing all image files in:
result = {}
for folder in list_of_folders:
print - + folder
counter = 0
for f in os.listdir(folder):
counter += 1
fullFileName = folder + \\ + f
try:
img = Image.open(fullFileName)
except Exception, e:
print Skipping ‘%s’ due to exception: %s %(f, e)
continue
mtime = get_minimum_creation_time(img._getexif())
i = 0
while mtime+ _ *i in result:
i += 1
mtime = mtime+ _ *i
result[mtime] = fullFileName
print Found %s orignal files in %s. %(counter, folder)
print Added total of %s to dictionary. %len(result)
return result
def copy_from_image_dict_to_directory(image_dict, output_dir):
assert os.path.exists(output_dir)
for i,key in enumerate(sorted(image_dict)):
dummy, extension = os.path.splitext(image_dict[key])
new_file_name = key.replace( : , - ) + extension
output_file = output_dir + new_file_name
shutil.copy2(image_dict[key], output_file)
print Copied %s files to %s %(i+1, output_dir)
# obtain /var/tmp/images/iPhone, /var/tmp/images/CanonPowerShot,
/var/tmp/images/Nikon1
list_of_folders = [source_dir + subfolder for subfolder in
os.listdir(source_dir)]
all_files = get_creationdate_with_filename_as_dict(list_of_folders) copy_from_image_dict_to_directory(all_files, output_dir)。