Python对130w+张图片检索的实现方法
作者：aquariusmao
这篇文章主要给大家介绍了关于Python对130w+张图片检索的实现方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
任务说明：
130w+张图片，8张excel表里记录了需要检索图片的文件名，现在需要找出对应的图片，将找出的图片按不同的excel分别保存，并且在excel里能够直接打开图片。
任务分析：
如果数据量不大的话，可以直接读取excel表里的文件名进行搜索保存，但这次的任务显然不合适，因为图片实在太多，所以考虑后按照以下步骤：
1、遍历图片文件夹，读取文件名和文件路径，写入到csv文件中；
2、使用pandas的merge函数，实现8张原始excel表与csv文件根据图片文件名的对碰；
3、使用shutil的copy函数，读取文件路径进行保存。
代码分析：
1、文件遍历
import os
import pandas as pd
file_list = []
path_list = []
path = r"此处添加图片路径"
print("任务开始")
for root,dirs,files in os.walk(path):
for file in files:
file_list.append(file.split('.')[0])
path_list.append(os.path.join(root,file))
print("文件遍历结束")
file_dic = dict(zip(file_list,path_list))
df = pd.DataFrame.from_dict(file_dic,orient='index', columns=['图片1路径']).reset_index().rename(columns={'index':'图片1'})
df.to_csv("图片1.csv")
df = pd.DataFrame.from_dict(file_dic,orient='index', columns=['图片2路径']).reset_index().rename(columns={'index':'图片2'})
df.to_csv("图片2.csv")
df = pd.DataFrame.from_dict(file_dic,orient='index', columns=['图片3路径']).reset_index().rename(columns={'index':'图片3'})
df.to_csv("图片3.csv")
print("文件目录导出成功")
2、表格对碰
import pandas as pd
frame1 = pd.read_excel(r'excel表1.xlsx', 'sheet名')
frame2 = pd.read_csv(r'图片1.csv', sep=',')
frame3 = pd.read_csv(r'图片2.csv', sep=',')
frame4 = pd.read_csv(r'图片3.csv', sep=',')
frame5 = pd.merge(frame1, frame2, on = ['图片1'], how = 'left')
frame6 = pd.merge(frame5, frame3, on = ['图片2'], how = 'left')
frame7 = pd.merge(frame6, frame4, on = ['图片3'], how = 'left')
col = ['图片1','图片2','图片3']
frame7[col] = frame7[col].fillna('未找到')
frame7.to_excel('excel表1合并后.xlsx')
3、图片复制
import shutil
target = '此处为excel表1导出图片路径'
copylist1 = frame7['图片1']
for src in copylist1:
if src != '未找到':
shutil.copy(src, target)
copylist2 = frame7['图片2']
for src in copylist2:
if src != '未找到':
shutil.copy(src, target)
copylist3 = frame7['图片3']
for src in copylist3:
if src != '未找到':
shutil.copy(src, target)
print('复制完毕')
4、excel里打开图片，可以使用excel自带的hyperlink函数。
总结
到此这篇关于Python对130w+张图片检索实现的文章就介绍到这了,更多相关Python图片检索内容请搜索脚本之家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脚本之家！