Python はローカル ファイルを Baidu ネットワーク ディスクにアップロードします

序文

• 私のレベルが限られているため、間違いや漏れがあることは避けられませんが、批判と修正をお願いします。
• さらに興味深いコンテンツについては、クリックしてPython の日常ちょっとした操作コラム、YOLO シリーズコラム、自然言語処理コラム、または私の個人ホームページにアクセスしてご覧ください。
• DETR に基づく顔のなりすまし検出
• YOLOv7 は独自のデータセットをトレーニングします (マスク検出)
• YOLOv8 は独自のデータセット (サッカー検出) をトレーニングします
• YOLOv5: TensorRT は YOLOv5 モデル推論を加速します
• YOLOv5：イオウ、ジオウ、ディオウ、シオウ、エイオウ
• Jetson Nano で遊ぶ (5): TensorRT は YOLOv5 ターゲット検出を加速します
• YOLOv5: SE、CBAM、CoordAtt、ECA アテンション メカニズムを追加
• YOLOv5: yolov5s.yaml 構成ファイルの解釈、小さなターゲット検出レイヤーの追加
• Python は、COCO 形式のインスタンス セグメンテーション データセットを YOLO 形式のインスタンス セグメンテーション データセットに変換します。
• YOLOv5: バージョン 7.0 を使用して、独自のインスタンス セグメンテーション モデル (車両、歩行者、道路標識、車線などのインスタンス セグメンテーション) をトレーニングします。
• Kaggle GPU リソースを使用して、Stable Diffusion オープンソース プロジェクトを無料で体験してください

関連紹介

• Python はクロスプラットフォームのコンピューター プログラミング言語です。これは、解釈可能性、コンパイル性、対話性、およびオブジェクト指向を組み合わせた高レベルのスクリプト言語です。元々は自動化スクリプト (シェル) を記述するために設計されましたが、バージョンが継続的に更新され、新しい言語機能が追加されるにつれて、独立した大規模プロジェクトの開発に使用されることが増えています。
• PyTorch はディープ ラーニング フレームワークであり、多くのネットワークおよびディープ ラーニング関連のツールをカプセル化しており、それらを 1 つずつ作成するのではなく、呼び出すことができます。CPU版とGPU版に分かれており、その他のフレームワークとしてはTensorFlowやCaffeなどがあります。PyTorch は、Torch に基づいて Facebook Artificial Intelligence Research Institute (FAIR) によって開始され、次の 2 つの高度な機能を提供する Python ベースの持続可能なコンピューティング パッケージです: 1. 強力な GPU アクセラレーション (NumPy など) を備えた Tensor コンピューティング、2. 自動微分ディープニューラルネットワークを構築する際の仕組み。
• Requests は、HTTP リクエストを送信するための人気のある Python サードパーティ ライブラリです。これは、GET、POST、PUT、DELETE などのタイプの HTTP リクエストの送信や応答データの処理など、Web サービスと対話するためのシンプルかつエレガントな方法を提供します。
• Requests ライブラリの主な機能と使用法をいくつか示します。
  • 使いやすさ: Requests ライブラリの API 設計は非常にシンプルなので、HTTP リクエストの送信が直感的で理解しやすくなっています。
  • 複数のリクエスト メソッド:requests.get()、requests.post()、requests.put()、requests.delete()などの関数を使用すると、さまざまな種類の HTTP リクエストを簡単に送信できます。
  • リクエストパラメータ: クエリパラメータ、リクエストヘッダー、Cookie などをリクエストに追加できます。
  • リクエスト本文: POST および PUT リクエストの場合は、data パラメーターを介してフォーム データを渡すか、json パラメーターを使用して JSON データを渡すことができます。
  • 応答処理: リクエスト ライブラリを使用すると、さまざまな形式 (テキスト、JSON、バイナリ データなど) で応答コンテンツを取得でき、応答ステータス コード、応答ヘッダーなどを処理する便利なメソッドが提供されます。
  • 例外処理: Requests ライブラリは、接続タイムアウトやリクエスト エラーなど、リクエスト関連の例外が発生したときに例外をスローします。これらの例外を処理するには、try およびException を使用できます。
• Time は、時間関連の操作を処理するための Python 標準ライブラリのモジュールです。現在の時刻、処理時間間隔、フォーマット時間などを取得できる多数の関数が提供されます。
• Time モジュールの主な機能と使用法をいくつか示します。
  • 現在時刻を取得する: time.time() 関数を使用して、1970 年 1 月 1 日からの現在時刻 (Unix タイムスタンプと呼ばれる) の秒数を取得できます。これは、時間間隔の測定やプロファイリングなどに役立ちます。
  • 時刻の書式設定: time.strftime() 関数を使用すると、時刻オブジェクトを文字列として書式設定し、人間が判読できる形式で表示できます。一連の書式設定ディレクティブを使用して出力形式を定義できます (例: 年は %Y、月は %m など)。
  • 時間の解析: time.strptime() 関数を使用すると、フォーマットされた時間文字列を時間オブジェクトに解析できます。
  • 時間遅延: time.sleep() 関数を使用すると、指定した秒数の間プログラムの実行を一時停止して、時間遅延を実現できます。
  • 時間の測定: time.perf_counter() 関数と time.process_time() 関数を使用して、プログラムの実際の実行時間とプロセッサ時間を測定できます。
• Bypy は、コマンド ライン インターフェイスを通じて Baidu Netdisk 上のファイルやディレクトリのアップロード、ダウンロード、削除などの操作を実行するためのサードパーティの Python ライブラリです。これは、Baidu ネットワーク ディスク ファイルを管理する便利な方法を提供し、ファイルをバッチで操作する必要がある場合に特に便利です。
• Bypy ライブラリの主な機能と使用法の一部を次に示します。
  • コマンド ライン インターフェイス: bypy は、ユーザーが端末にコマンドを入力して Baidu Netdisk 上でさまざまな操作を実行できるようにするコマンド ライン インターフェイスを提供します。
  • ファイルのアップロードとダウンロード: bypy Upload コマンドを使用してローカル ファイルを Baidu Netdisk にアップロードし、bypy downdir コマンドを使用して Baidu Netdisk 上のファイルまたはディレクトリをダウンロードできます。
  • ファイル リストとクエリ: bypy list コマンドを使用すると、Baidu Netdisk 内のファイルとディレクトリを一覧表示できます。bypy info コマンドは、ファイルまたはディレクトリに関する詳細情報を取得するために使用されます。
  • 削除と移動: bypy delete コマンドを使用して Baidu Netdisk 上のファイルまたはディレクトリを削除し、bypy mv コマンドを使用してファイルまたはディレクトリを移動できます。
  • バッチ操作: bypy は、アップロード、ダウンロード、削除などのワイルドカードと正規表現を使用したバッチ操作をサポートします。
  • 認可と認証: bypy を初めて使用するときは、Baidu ネットワーク ディスクにアクセスできるように一度認可する必要があります。この認証プロセスはブラウザーで行われます。

Python はローカル ファイルを Baidu ネットワーク ディスクにアップロードします

関連する依存関係をダウンロードする

pip install bypy

認可を得る

from bypy import ByPy
bp = ByPy()
print(bp.list())

リンクを開く

認証コードをコピーする

認証コードを端末に貼り付けて Enter キーを押します

百度ネットディスクに接続する

注: ファイルはデフォルトで Baidu Netdisk のディレクトリに配置されます“我的网盘->我的应用数据->bypy”。

ファイルをアップロードする

from bypy import ByPy
bp = ByPy()

bp.upload(
  r"d:\Pictures\test.png",
  "test.png"
)
print(bp.list())

ファイルの同期

アップロードフォルダ

from bypy import ByPy
bp = ByPy()

bp.syncup(
  r"./",
  "test"
)
print(bp.list())

ダウンロードフォルダー

from bypy import ByPy
bp = ByPy()

bp.syncdown(
  "test",
  r"./test"
)
print(bp.list())

• 私のレベルが限られているため、間違いや漏れがあることは避けられませんが、批判と修正をお願いします。
• さらに興味深いコンテンツについては、クリックしてPython の日常ちょっとした操作コラム、YOLO シリーズコラム、自然言語処理コラム、または私の個人ホームページにアクセスしてご覧ください。
• DETR に基づく顔のなりすまし検出
• YOLOv7 は独自のデータセットをトレーニングします (マスク検出)
• YOLOv8 は独自のデータセット (サッカー検出) をトレーニングします
• YOLOv5: TensorRT は YOLOv5 モデル推論を加速します
• YOLOv5：イオウ、ジオウ、ディオウ、シオウ、エイオウ
• Jetson Nano で遊ぶ (5): TensorRT は YOLOv5 ターゲット検出を加速します
• YOLOv5: SE、CBAM、CoordAtt、ECA アテンション メカニズムを追加
• YOLOv5: yolov5s.yaml 構成ファイルの解釈、小さなターゲット検出レイヤーの追加
• Python は、COCO 形式のインスタンス セグメンテーション データセットを YOLO 形式のインスタンス セグメンテーション データセットに変換します。
• YOLOv5: バージョン 7.0 を使用して、独自のインスタンス セグメンテーション モデル (車両、歩行者、道路標識、車線などのインスタンス セグメンテーション) をトレーニングします。
• Kaggle GPU リソースを使用して、Stable Diffusion オープンソース プロジェクトを無料で体験してください