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优化这段代码import os import xlwt path = "../../pics/testtxt/" txts = os.listdir(path) tags=[] a = [] for txt in txts: position = path + txt with open(position, errors='ignore') as f: data = f.read() for i in data.split(', '): tags.append(i) file = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') sheet1 = file.add_sheet('sheet1', cell_overwrite_ok=True) sheet1.write(0, 0, 'tag') sheet1.write(0, 1, 'count') tags_set = set(tags) tag_dict = {} i = 0 for item in tags_set: tag_num = tags.count(item) tag_dict[item] = tag_num row = 1 for key, value in tag_dict.items(): sheet1.write(row,0,key) sheet1.write(row, 1, value) file.save('/home/cheny/mnt/pics/tags_count.xls')

时间: 2024-01-25 08:04:43 浏览: 154
好的,下面是我对你的代码进行了优化: ```python import os import xlwt path = "../../pics/testtxt/" txts = os.listdir(path) # 统计所有标签 tags = [] for txt in txts: position = os.path.join(path, txt) with open(position, errors='ignore') as f: data = f.read() tags.extend(data.split(', ')) # 统计标签数量 tag_dict = {} for tag in set(tags): tag_dict[tag] = tags.count(tag) # 将标签数量写入 Excel 文件 file = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') sheet1 = file.add_sheet('sheet1', cell_overwrite_ok=True) sheet1.write(0, 0, 'tag') sheet1.write(0, 1, 'count') for row, (key, value) in enumerate(tag_dict.items(), start=1): sheet1.write(row, 0, key) sheet1.write(row, 1, value) file.save('/home/cheny/mnt/pics/tags_count.xls') ``` 优化后的代码使用了更加简洁的写法,同时也对变量名进行了修改,使其更加符合 Python 的命名规范。这段代码会统计指定目录下所有 `.txt` 文件中的标签并计算标签数量,然后将结果写入名为 `tags_count.xls` 的 Excel 文件中。你可以根据需要修改目录和文件名。
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为什么pycharm安装插件会出现PS D:\NEW desktop\app_house> pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyhive django-adminlte-ui==1.7.2 beautifulsoup4==4.12.2 fake_useragent==1.4.0 certifi==2020.12.5 chardet==4.0.0 django==3.1.7 djangorestframework==3.12 et-xmlfile==1.0.1 idna==2.10 jdcal==1.4.1 openpyxl==3.0.6 pytz==2021.1 requests==2.25.1 django-simpleui==2023.3.1 urllib3==1.26.3 xlwt lxml numpy beautifulsoup4 selenium==3.12.0 pandas pyecharts snownlp geopy wordcloud scikit-learn jieba faker django-import-export==2.7.1 WARNING: Ignoring invalid distribution -ip (d:\anaconda\lib\site-packages) Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Collecting pyhive ERROR: HTTP error 403 while getting https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/f6/ec/5c658b3a4d99a6d91450 30cc8e003c3f7efc668d866e88544812ab0af310/PyHive-0.7.0.tar.gz (from https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/pyhive/) [notice] A new release of pip is available: 24.3.1 -> 25.0.1 [notice] To update, run: python.exe -m pip install --upgrade pip ERROR: Could not install requirement pyhive from https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/f6/ec/5c658b3a4 d99a6d9145030cc8e003c3f7efc668d866e88544812ab0af310/PyHive-0.7.0.tar.gz because of HTTP error 403 Client Er ror: Forbidden for url: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/f6/ec/5c658b3a4d99a6d9145030cc8e003c3f7e fc668d866e88544812ab0af310/PyHive-0.7.0.tar.gz for URL https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/f6/ec/5c6 58b3a4d99a6d9145030cc8e003c3f7efc668d866e88544812ab0af310/PyHive-0.7.0.tar.gz (from https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/pyhive/) PS D:\NEW desktop\app_house>

为什么在pycharm下载安装插件会失败?:PS D:\NEW desktop\app_house> pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyhive django-adminlte-ui==1.7.2 beautifulsoup4==4.12.2 fake_useragent==1.4.0 certifi==2020.12.5 chardet==4.0.0 django==3.1.7 djangorestframework==3.12 et-xmlfile==1.0.1 idna==2.10 jdcal==1.4.1 openpyxl==3.0.6 pytz==2021.1 requests==2.25.1 django-simpleui==2023.3.1 urllib3==1.26.3 xlwt lxml numpy beautifulsoup4 selenium==3.12.0 pandas pyecharts snownlp geopy wordcloud scikit-learn jieba faker django-import-export==2.7.1 WARNING: Ignoring invalid distribution -ip (d:\anaconda\lib\site-packages) Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Collecting pyhive ERROR: HTTP error 403 while getting https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/f6/ec/5c658b3a4d99a6d91450 30cc8e003c3f7efc668d866e88544812ab0af310/PyHive-0.7.0.tar.gz (from https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/pyhive/) [notice] A new release of pip is available: 24.3.1 -> 25.0.1 [notice] To update, run: python.exe -m pip install --upgrade pip ERROR: Could not install requirement pyhive from https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/f6/ec/5c658b3a4 d99a6d9145030cc8e003c3f7efc668d866e88544812ab0af310/PyHive-0.7.0.tar.gz because of HTTP error 403 Client Er ror: Forbidden for url: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/f6/ec/5c658b3a4d99a6d9145030cc8e003c3f7e fc668d866e88544812ab0af310/PyHive-0.7.0.tar.gz for URL https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/f6/ec/5c6 58b3a4d99a6d9145030cc8e003c3f7efc668d866e88544812ab0af310/PyHive-0.7.0.tar.gz (from https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/pyhive/) PS D:\NEW desktop\app_house>

#模块导入 from selenium import webdriver from time import sleep from lxml import etree import xlwt import openpyxl #初始化 ##浏览器部分 bro = webdriver.Chrome() bro.get("https://china.nba.cn/players/stats/#!/stephen_curry") page_text = bro.page_source sleep(5) bro.quit() tree=etree.HTML(page_text) ##表格数据部分 file=xlwt.Workbook() sheet1 = file.add_sheet('sheet1',cell_overwrite_ok=True) line_per=[] #数据爬取函数准备 def score_record(x): tree_line=tree.xpath(x) line_0=[] for i in tree_line: tree_line_word=i.xpath('.//text()') for i in tree_line_word: if i.strip(): line_0.append(i.strip()) line_true=[line_0[0],line_0[18],line_0[19],line_0[20],line_0[21],line_0[22],line_0[23]] line_per.append(line_true) #爬取数据 a='/html/body/div[5]/div/div/div/div[2]/div[2]/section/div/div[2]/div[2]/div[1]/div[1]/div[3]/nba-stat-table/div/div[1]/table/thead/tr' score_record(a) for i in range(1,14): webside='/html/body/div[5]/div/div/div/div[2]/div[2]/section/div/div[2]/div[2]/div[1]/div[1]/div[3]/nba-stat-table/div/div[1]/table/tbody/tr[{}]'.format(i) score_record(webside) #保存数据 file = xlwt.Workbook() sheet1 = file.add_sheet('sheet1',cell_overwrite_ok=True) for j in range(0,14): for i in range(0,7): sheet1.write(j,i,line_per[j][i]) file.save('python结课程序.xls') #分析数据 sheet1.write(0,7,"两分出手") sheet1.write(0,8,"两分命中") wb = openpyxl.load_workbook('python结课程序.xls') sheet = wb['sheet1'] for i in range(2, 15): c_val = sheet.cell(row=i, column=3).value e_val = sheet.cell(row=i, column=5).value g_val = sheet.cell(row=i, column=7).value result = c_val - e_val - g_val sheet.cell(row=i, column=8).value = result for i in range(2, 15): b_val = sheet.cell(row=i, column=2).value d_val = sheet.cell(row=i, column=4).value f_val = sheet.cell(row=i, column=6).value result = b_val - d_val - f_val sheet.cell(row=i, column=9).value = result wb.save('python结课程序.xls')

以下代码有什么错误,怎么修改: import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为: %s' % global_step) else: print('模型加载失败,checkpoint文件没找到!') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() coord.request_stop() coord.join(threads) if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

~/android/moscow$ python storage.py 处理目录: ./moscow 解析文件: ./moscow/03_vendor_bin.txt 解析文件: ./moscow/05_odm.txt 解析文件: ./moscow/13_my_preload_del_app_oat.txt 解析文件: ./moscow/13_my_preload_etc.txt 解析文件: ./moscow/14_data.txt 解析文件: ./moscow/13_my_preload_priv_app.txt 解析文件: ./moscow/04_product_lib.txt 解析文件: ./moscow/11_my_carrier_del_app.txt 解析文件: ./moscow/02_system_ext_media.txt 解析文件: ./moscow/02_system_priv_app_oat.txt 解析文件: ./moscow/14_data_app_oat.txt 解析文件: ./moscow/13_my_manifest_xiangxi.txt 解析文件: ./moscow/16_my_manifest_etc.txt 解析文件: ./moscow/03_vendor_firmware_mnt.txt 解析文件: ./moscow/13_my_manifest.txt 解析文件: ./moscow/02_system_app.txt 解析文件: ./moscow/07_my_engineering_media.txt 解析文件: ./moscow/02_system_etc.txt 解析文件: ./moscow/08_my_stock_priv_app_oat.txt 解析文件: ./moscow/05_odm_vendor_firmware.txt 解析文件: ./moscow/15_my_bigball_priv-app.txt 解析文件: ./moscow/03_vendor_xiangxi.txt 解析文件: ./moscow/04_product_priv_app_oat.txt 解析文件: ./moscow/03_vendor_lib.txt 解析文件: ./moscow/02_system_ext_lib.txt 解析文件: ./moscow/05_odm_lib64.txt 解析文件: ./moscow/14_data_app.txt 解析文件: ./moscow/12_my_region_app.txt 解析文件: ./moscow/02_system_lib64.txt 解析文件: ./moscow/12_my_region_priv_app.txt 解析文件: ./moscow/15_my_bigball_decouping_wallpaper.txt 解析文件: ./moscow/14_data_aee_exp.txt 解析文件: ./moscow/11_my_carrier_app_oat.txt 解析文件: ./moscow/13_my_manifest_app.txt 解析文件: ./moscow/15_my_bigball_framework.txt 解析文件: ./moscow/15_my_bigball_app.txt 解析文件: ./moscow/10_my_company_xiangxi.txt 解析文件: ./moscow/03_vendor_lib64.txt 解析文件: ./moscow/09_my_heytap_app_oat.txt 解析文件: ./moscow/07_my_engineering_app.txt 解析文件: ./moscow/03_vendor_lib_camera.txt 解析文件: ./moscow/13_my_preload_xiangxi.txt 解析文件: ./moscow/06_my_product_res.txt 解析文件: ./moscow/02_system_framework.txt 解析文件: ./moscow/04_product_priv_app.txt 解析文件: ./moscow/12_my_region_priv_app_oat.txt 解析文件: ./moscow/07_my_engineering_etc.txt 解析文件: ./moscow/06_my_product_priv_app.txt 解析文件: ./moscow/02_system_lib.txt 解析文件: ./moscow/03_vendor_lib64_camera.txt 解析文件: 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./moscow/15_my_bigball_lib.txt 解析文件: ./moscow/12_my_region_media.txt 解析文件: ./moscow/02_system_ext_xiangxi.txt 解析文件: ./moscow/02_system_ext_lib64.txt 解析文件: ./moscow/06_my_product_media.txt 解析文件: ./moscow/12_my_region_app_oat.txt 解析文件: ./moscow/10_my_company_etc.txt 解析文件: ./moscow/06_my_product_etc.txt 解析文件: ./moscow/04_product_app.txt 解析文件: ./moscow/05_odm_lib.txt 解析文件: ./moscow/02_system_ext_priv_app.txt 解析文件: ./moscow/11_my_carrier_app.txt 解析文件: ./moscow/12_my_region_xiangxi.txt 解析文件: ./moscow/11_my_carrier_del_app_oat.txt 解析文件: ./moscow/13_my_preload_priv_app_oat.txt 解析文件: ./moscow/14_data_apex.txt 解析文件: ./moscow/19_uname_data.txt 解析文件: ./moscow/03_vendor_firmware_mnt_image.txt 解析文件: ./moscow/09_my_heytap_del_app_oat.txt 解析文件: ./moscow/01_mount.txt 解析文件: ./moscow/03_vendor.txt 解析文件: ./moscow/06_my_product.txt 解析文件: ./moscow/03_vendor_etc.txt 解析文件: ./moscow/08_my_stock_xiangxi.txt 解析文件: ./moscow/09_my_heytap_priv_app_oat.txt 解析文件: ./moscow/06_my_product_xiangxi.txt 解析文件: 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解析文件: ./moscow/14_data_dalvik-cache.txt 处理目录: ./tacoof 解析文件: ./tacoof/03_vendor_bin.txt 解析文件: ./tacoof/05_odm.txt 解析文件: ./tacoof/13_my_preload_del_app_oat.txt 解析文件: ./tacoof/13_my_preload_etc.txt 解析文件: ./tacoof/14_data.txt 解析文件: ./tacoof/13_my_preload_priv_app.txt 解析文件: ./tacoof/04_product_lib.txt 解析文件: ./tacoof/11_my_carrier_del_app.txt 解析文件: ./tacoof/02_system_ext_media.txt 解析文件: ./tacoof/02_system_priv_app_oat.txt 解析文件: ./tacoof/14_data_app_oat.txt 解析文件: ./tacoof/13_my_manifest_xiangxi.txt 解析文件: ./tacoof/16_my_manifest_etc.txt 解析文件: ./tacoof/03_vendor_firmware_mnt.txt 解析文件: ./tacoof/13_my_manifest.txt 解析文件: ./tacoof/02_system_app.txt 解析文件: ./tacoof/07_my_engineering_media.txt 解析文件: ./tacoof/02_system_etc.txt 解析文件: ./tacoof/08_my_stock_priv_app_oat.txt 解析文件: ./tacoof/05_odm_vendor_firmware.txt 解析文件: ./tacoof/15_my_bigball_priv-app.txt 解析文件: ./tacoof/03_vendor_xiangxi.txt 解析文件: ./tacoof/04_product_priv_app_oat.txt 解析文件: ./tacoof/03_vendor_lib.txt 解析文件: ./tacoof/02_system_ext_lib.txt 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./tacoof/12_my_region_plugin.txt 解析文件: ./tacoof/02_system_app_oat.txt 解析文件: ./tacoof/04_product.txt 解析文件: ./tacoof/13_my_preload_app.txt 解析文件: ./tacoof/02_system.txt 解析文件: ./tacoof/05_odm_product.txt 解析文件: ./tacoof/05_odm_product_lib.txt 解析文件: ./tacoof/17_cache.txt 解析文件: ./tacoof/09_my_heytap_priv_app.txt 解析文件: ./tacoof/15_my_bigball_del-app.txt 解析文件: ./tacoof/02_system_ext_etc.txt 解析文件: ./tacoof/14_data_data.txt 解析文件: ./tacoof/13_my_preload_app_oat.txt 解析文件: ./tacoof/07_my_engineering_overlay.txt 解析文件: ./tacoof/09_my_heytap_xiangxi.txt 解析文件: ./tacoof/18_lpdump.txt 解析文件: ./tacoof/12_my_region_etc_camera.txt 解析文件: ./tacoof/11_my_carrier_priv_app.txt 解析文件: ./tacoof/15_my_bigball_del-app-pre.txt 解析文件: ./tacoof/06_my_product_vendor.txt 解析文件: ./tacoof/02_system_ext.txt 解析文件: ./tacoof/08_my_stock_app.txt 解析文件: ./tacoof/16_my_manifest.txt 解析文件: ./tacoof/03_vendor_etc_camera.txt 解析文件: ./tacoof/data_app.txt 解析文件: ./tacoof/15_my_bigball_lib.txt 解析文件: ./tacoof/12_my_region_media.txt 解析文件: ./tacoof/02_system_ext_xiangxi.txt 解析文件: ./tacoof/02_system_ext_lib64.txt 解析文件: ./tacoof/06_my_product_media.txt 解析文件: ./tacoof/12_my_region_app_oat.txt 解析文件: ./tacoof/10_my_company_etc.txt 解析文件: ./tacoof/06_my_product_etc.txt 解析文件: ./tacoof/04_product_app.txt 解析文件: ./tacoof/05_odm_lib.txt 解析文件: ./tacoof/02_system_ext_priv_app.txt 解析文件: ./tacoof/11_my_carrier_app.txt 解析文件: ./tacoof/12_my_region_xiangxi.txt 解析文件: ./tacoof/11_my_carrier_del_app_oat.txt 解析文件: ./tacoof/13_my_preload_priv_app_oat.txt 解析文件: ./tacoof/14_data_apex.txt 解析文件: ./tacoof/19_uname_data.txt 解析文件: ./tacoof/03_vendor_firmware_mnt_image.txt 解析文件: ./tacoof/09_my_heytap_del_app_oat.txt 解析文件: ./tacoof/01_mount.txt 解析文件: ./tacoof/03_vendor.txt 解析文件: ./tacoof/06_my_product.txt 解析文件: ./tacoof/03_vendor_etc.txt 解析文件: ./tacoof/08_my_stock_xiangxi.txt 解析文件: ./tacoof/09_my_heytap_priv_app_oat.txt 解析文件: ./tacoof/06_my_product_xiangxi.txt 解析文件: ./tacoof/15_my_bigball_applist.txt 解析文件: ./tacoof/14_data_del_app.txt 解析文件: ./tacoof/09_my_heytap_app.txt 解析文件: ./tacoof/15_my_bigball_etc.txt 解析文件: ./tacoof/07_my_engineering_res.txt 解析文件: ./tacoof/08_my_stock_priv_app.txt 解析文件: ./tacoof/04_product_lib64.txt 解析文件: ./tacoof/11_my_carrier_xiangxi.txt 解析文件: ./tacoof/07_my_engineering_vendor.txt 解析文件: ./tacoof/12_my_region.txt 解析文件: ./tacoof/05_odm_bin.txt 解析文件: ./tacoof/08_my_stock_del_app.txt 解析文件: ./tacoof/04_product_app_oat.txt 解析文件: ./tacoof/02_system_apex.txt 解析文件: ./tacoof/02_system_xiangxi.txt 解析文件: ./tacoof/05_odm_xiangxi.txt 解析文件: ./tacoof/08_my_stock.txt 解析文件: ./tacoof/14_data_reserve.txt 解析文件: ./tacoof/03_vendor_app.txt 解析文件: ./tacoof/07_my_engineering.txt 解析文件: ./tacoof/13_my_preload_del_app.txt 解析文件: ./tacoof/13_my_manifest_etc.txt 解析文件: ./tacoof/08_my_stock_app_oat.txt 解析文件: ./tacoof/06_my_product_app.txt 解析文件: ./tacoof/15_my_bigball_plugin.txt 解析文件: ./tacoof/13_my_preload.txt 解析文件: ./tacoof/07_my_engineering_xiangxi.txt 解析文件: ./tacoof/15_my_bigball_lib64.txt 解析文件: ./tacoof/14_data_dalvik-cache.txt 创建Sheet页: 01 Traceback (most recent call last): File "storage.py", line 112, in generate_comparison_report xlwt.easyxf('font: bold on, height 280; align: wrap on, vert centre') File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/xlwt/Worksheet.py", line 1056, in write_merge self.write(r1, c1, label, style) File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/xlwt/Worksheet.py", line 1030, in write self.row(r).write(c, label, style) File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/xlwt/Row.py", line 240, in write StrCell(self.__idx, col, style_index, self.__parent_wb.add_str(label)) File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/xlwt/Row.py", line 159, in insert_cell raise Exception(msg) Exception: Attempt to overwrite cell: sheetname=u'01' rowx=0 colx=0 生成Excel文件时出错: Attempt to overwrite cell: sheetname=u'01' rowx=0 colx=0

下面一段代码有什么错误:def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为: %s' % global_step) else: print('模型加载失败,checkpoint文件没找到!') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() # 请求停止所有线程 coord.request_stop() # 等待所有线程完成 coord.join(threads) if __name__ == '__main__': # 调用方法,开始测试 test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

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