python实际运用案例

Ⅰ 114 11 个案例掌握 python 数据可视化--美国气候研究

自哥本哈根气候会议之后，全球日益关注气候变化和温室效应等问题，并于会后建立了全球碳交易市场，分阶段分批次减碳。本实验获取了美国 1979 - 2011 年间 NASA 等机构对美国各地日均最高气温、降雨量等数据，研究及可视化了气候相关指标的变化规律及相互关系。
输入并执行魔法命令 %matplotlib inline， 并去除图例边框。

数据集介绍：
本数据集特征包括美国 49 个州（State），各州所在的地区（Region），统计年（Year），统计月（Month），平均光照（Avg Daily Sunlight），日均最大空气温度（Avg Daily Max Air Temperature ），日均最大热指数（Avg Daily Max Heat Index ），日均降雨量（Avg Daily Precipitation ），日均地表温度（Avg Day Land Surface Temperature）。
各特征的年度区间为：

导入数据并查看前 5 行。

筛选美国各大区域的主要气候指数，通过 sns.distplot 接口绘制指数的分布图。

从运行结果可知：
光照能量密度（Sunlight），美国全境各地区分布趋势大致相同，均存在较为明显的两个峰（强光照和弱光照）。这是因为非赤道国家受地球公转影响，四季光照强度会呈现出一定的周期变化规律；
从地理区位能看出，东北部光照低谷明显低于其他三个区域；
日均最高空气温度（Max Air Temperature），美国全境各地区表现出较大差异，东北部和中西部趋势大致相同，气温平缓期较长，且包含一个显着的尖峰；西部地区平缓期最长，全年最高温均相对稳定；南部分布则相对更为集中；
日均地表温度（Land Surface Temperature），与最高空气温度类似，不同之处在于其低温区分布更少；
最大热指数（Max Heat Index），西部与中西部分布较为一致，偏温和性温度，东北部热指数偏高，南部偏低；
降雨量（Precipitation），西部明显偏小，南部与东北部大致相同，中西部相对较多。

结合地理知识做一个总结:
东北部及大多数中西部地区，属于温带大陆性气候，四季分明，夏季闷热，降雨较多。
西部属于温带地中海气候，全年气候温和，并且干燥少雨，夏季气候温和，最高温度相对稳定。
南部沿海一带，终年气候温暖，夏季炎热，雨水充沛。

按月计算美国各地区降雨量均值及标准偏差，以均值 ± 一倍标准偏差绘制各地区降雨量误差线图。

从运行结果可知：
在大多数夏季月份，西部地区降雨量远小于其他地区；
西部地区冬季月降雨量高于夏季月；
中西部地区是较为典型的温带大陆性气候，秋冬降雨逐渐减少，春夏降雨逐渐升高；
南部地区偏向海洋性气候，全年降雨量相对平均。

需要安装joypy包。

日均最高气温变化趋势
通过 joypy 包的 joyplot 接口，可以绘制带堆积效应的直方分布曲线，将 1980 年 - 2008 年的日均最高温度按每隔 4 年的方式绘制其分布图，并标注 25%、75% 分位数。

从运行结果可知：
1980 - 2008 年区间，美国全境日均最高温度分布的低温区正逐渐升高，同时高温区正逐渐降低，分布更趋向于集中；
1980 - 2008 年区间，美国全境日均最高温度的 25% 分位数和 75% 分位数有少量偏离但并不明显。
日均降雨量变化趋势
同样的方式对降雨量数据进行处理并查看输出结果。

筛选出加州和纽约州的日均降雨量数据，通过 plt.hist 接口绘制降雨量各月的分布图。

从运行结果可知：
加州地区降雨量多集中在 0 - 1 mm 区间，很少出现大雨，相比而言，纽约州则显得雨量充沛，日均降雨量分布在 2 - 4 mm 区间。

直方图在堆积效应下会被覆盖大多数细节，同时表达聚合、离散效应的箱线图在此类问题上或许是更好的选择。
通过 sns.boxplot 接口绘制加州和纽约州全年各月降雨量分布箱线图.

从箱线图上，我们可以清晰地对比每个月两个州的降雨量分布，既可以看到集中程度，例如七月的加州降雨量集中在 0.1 - 0.5 mm 的窄区间，说明此时很少会有大雨；又可以看到离散情况，例如一月的加州，箱线图箱子（box）部分分布较宽，且上方 10 mm 左右存在一个离散点，说明此时的加州可能偶尔地会出现大到暴雨。

视觉上更为美观且简约的是摆动的误差线图，实验 “美国全境降雨量月度分布” 将所有类别标签的 x 位置均放于同一处，导致误差线高度重合。可通过调节 x 坐标位置将需要对比的序列紧凑排布。

从输出结果可以看出，加州冬季的降雨量不确定更强，每年的的十一月至次年的三月，存在降雨量大，且降雨量存在忽多忽少的现象（误差线长）。

上面的实验均在研究单变量的分布，但经常性地，我们希望知道任意两个变量的联合分布有怎样的特征。
核密度估计 ， 是研究此类问题的主要方式之一， sns.kdeplot 接口通过高斯核函数计算两变量的核密度函数并以等高线的形式绘制核密度。

从运行结果可知：
加州在高温区和低降雨期存在一个较为明显的高密度分布区（高温少雨的夏季）；
纽约州在高温及低温区均存在一个高密度的分布区，且在不同温区降雨量分布都较为均匀。

将美国全境的降雨量与空气温度通过 plt.hist2d 接口可视化。

从运行结果可知：
美国全境最高密度的日均高温温度区域和降雨量区间分别为，78 F （约等于 25 C）和 2.2 mm 左右，属于相对舒适的生活气候区间。
美国全境降雨量与空气温度的关系-核密度估计
在上面实验基础上，在 x， y 轴上分别通过 sns.rugplot 接口绘制核密度估计的一维分布图，可在一张绘图平面上同时获取联合分布和单变量分布的特征。

美国全境降雨量与空气温度的关系-散点分布和直方分布
sns.jointplot 接口通过栅格的形式，将单变量分布用子图的形式进行分别绘制，同时通过散点图进行双变量关系的展示，也是一种较好的展现数据分布的方式。

上面两个实验研究了双变量分布的可视化，以下研究 3 变量聚合结果的可视化。
通过 sns.heatmap 接口可实现对透视数据的可视化，其原理是对透视结果的值赋予不同的颜色块，以可视化其值的大小，并通过颜色条工具量化其值大小。

上面的两个实验可视化了各州随年份日均最高温度的中位数变化趋势，从图中并未看出有较为显着地变化。
以下通过 t 检验的方式查看统计量是否有显着性差异。stats.ttest_ind 接口可以输出 1980 年 与 2010 年主要气候指数的显着性检验统计量及 p 值。

从运行结果可以看出：
检验结果拒绝了降雨量相等的原假设，即 1980 年 与 2010 年两年间，美国降雨量是不同的，同时没有拒绝日均日照、日均最大气温两个变量相等的原假设，说明气温未发生显着性变化。

Ⅱ python正则表达式使用实例有哪些

具体如下：

1、测试正则表达式是否匹配字符串的全部或部分regex=ur"" #正则表达式：if re.search(regex, subject): do_something()else: do_anotherthing() 。

2、测试正则表达式是否匹配整个字符串 regex=ur"/Z" #正则表达式末尾以/Z结束：if re.match(regex, subject): do_something()else: do_anotherthing() 。

3、创建一个匹配对象，然后通过该对象获得匹配细节(Create an object with details about how the regex matches (part of) a string) regex=ur"" #正则表达式：

match = re.search(regex, subject)if match: # match start: match.start() # match end (exclusive): atch.end() # matched text: match.group() do_something()else: do_anotherthing()。

4、获取正则表达式所匹配的子串(Get the part of a string matched by the regex) regex=ur"" #正则表达式：match = re.search(regex, subject)if match: result = match.group()else: result ="" 。

5、获取捕获组所匹配的子串(Get the part of a string matched by a capturing group) regex=ur"" #正则表达式：match = re.search(regex, subject)if match: result = match.group(1)else: result ="" 。

Ⅲ 如何以Python代码实例展示kNN算法的实际运用

给样本数据集T={2,4,10,12,3,20,22,21,11,24} t={18},K=4 1. N={2,4,10,12},d1=16,d2=14,d3=8,d4=6 2.d={3},比较,N={4,10,12,3},d1=14,d2=8,d3=6,d4=15 3.d={20},比较,N={4,10,12,20},d1=14,d2=8,d3=6,d4=2 4.d={22},比较,N={10,12,20,22},

Ⅳ Python一般可以用来干什么呢

Python实际上是一种编程语言，在许多领域中都有广泛的应用，例如最热门的大数据分析，人工智能，Web开发等。

1989年圣诞节，阿姆斯特丹，为了度过无聊的圣诞节，年轻人Guido决定开发一种新的编程语言。 Python(Boa Constrictor)的名字是因为他是Monty Python喜剧小组的粉丝。你看，技术是如此随意...

Ⅳ Python程序开发之简单小程序实例（11）小游戏-跳动的小球

Python程序开发之简单小程序实例

（11）小 游戏 -跳动的小球

一、项目功能

用户控制挡板来阻挡跳动的小球。

二、项目分析

根据项目功能自定义两个类，一个用于控制小球在窗体中的运动，一个用于接收用户按下左右键时，挡板在窗体中的运动。在控制小球的类中，我们还需要考虑当小球下降时，碰到挡板时的位置判断。

三、程序源代码

源码部分截图：

源码：

#!/usr/bin/python3.6

# -*- coding: GBK -*-

#导入相应模块

from tkinter import *

import random

import time

#自定义小球的类 Ball

class Ball:

# 初始化

def __init__(self,canvas,paddle,color):

#传递画布值

self.canvas=canvas

#传递挡板值

self.paddle=paddle

#画圆并且保存其ID

self.id=canvas.create_oval(10,10,25,25,fill=color)

self.canvas.move(self.id,245,100)

#小球的水平位置起始列表

start=[-3,-2,-1,1,2,3]

#随机化位置列表

random.shuffle(start)

self.x=start[0]

self.y=-2

self.canvas_heigh=self.canvas.winfo_height()#获取窗口高度并保存

self.canvas_width=self.canvas.winfo_width()

#根据参数值绘制小球

def draw(self):

self.canvas.move(self.id,self.x,self.y)

pos=self.canvas.coords(self.id)#返回相应ID代表的图形的当前坐标（左上角和右上角坐标）

#使得小球不会超出窗口

pad=self.canvas.coords(self.paddle.id)#获取小球挡板的坐标

if pos[1]=self.canvas_heigh or(pos[3]>=pad[1] and pos[2]>=pad[0] and pos[2]

Ⅵ python软件开发的案例有哪些，可用于哪些开发

列举一些比较有名的网站或应用。这其中有一些是用python进行开发，有一些在部分业务或功能上使用到了python，还有的是支持python作为扩展脚本语言。数据大部分来自Wikepedia和Quora。
Reddit - 社交分享网站，最早用Lisp开发，在2005年转为python
Dropbox - 文件分享服务
豆瓣网 - 图书、唱片、电影等文化产品的资料数据库网站
Django - 鼓励快速开发的Web应用框架
Fabric - 用于管理成百上千台Linux主机的程序库
EVE - 网络游戏EVE大量使用Python进行开发
Blender - 以C与Python开发的开源3D绘图软件
BitTorrent - bt下载软件客户端
Ubuntu Software Center - Ubuntu 9.10版本后自带的图形化包管理器
YUM - 用于RPM兼容的Linux系统上的包管理器
Civilization IV - 游戏《文明4》
Battlefield 2 - 游戏《战地2》
Google - 谷歌在很多项目中用python作为网络应用的后端，如Google Groups、Gmail、Google Maps等，Google App Engine支持python作为开发语言
NASA - 美国宇航局，从1994年起把python作为主要开发语言
Instrial Light & Magic - 工业光魔，乔治·卢卡斯创立的电影特效公司
Yahoo! Groups - 雅虎推出的群组交流平台
YouTube - 视频分享网站，在某些功能上使用到python
Cinema 4D - 一套整合3D模型、动画与绘图的高级三维绘图软件，以其高速的运算和强大的渲染插件着称
Autodesk Maya - 3D建模软件，支持python作为脚本语言
gedit - Linux平台的文本编辑器
GIMP - Linux平台的图像处理软件
Minecraft: Pi Edition - 游戏《Minecraft》的树莓派版本
MySQL Workbench - 可视化数据库管理工具
Digg - 社交新闻分享网站
Mozilla - 为支持和领导开源的Mozilla项目而设立的一个非营利组织
Quora - 社交问答网站
Path - 私密社交应用
Pinterest - 图片社交分享网站
SlideShare - 幻灯片存储、展示、分享的网站
Yelp - 美国商户点评网站
Slide - 社交游戏/应用开发公司，被谷歌收购

Ⅶ python 案例问题

这个有2个知识点

1、python 的bool类型，也就是True和False，实质上市int型，也就是1和0，即True==1，False = 0
2、 [
[31, 28, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31],
[31, 29, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31]
][is_leap_year(year)]
也就是函数返回True，返回list[1],反之list[0]

Ⅷ Python数据分析案例-药店销售数据分析

最近学习了Python数据分析的一些基础知识，就找了一个药品数据分析的小项目来练一下手。

数据分析的目的：

本篇文章中，假设以朝阳医院2018年销售数据为例，目的是了解朝阳医院在2018年里的销售情况，通过对朝阳区医院的药品销售数据的分析，了解朝阳医院的患者的月均消费次数，月均消费金额、客单价以及消费趋势、需求量前几位的药品等。

数据分析基本过程包括：获取数据、数据清洗、构建模型、数据可视化以及消费趋势分析。

数据准备

数据是存在Excel中的，可以使用pandas的Excel文件读取函数将数据读取到内存中，这里需要注意的是文件名和Excel中的sheet页的名字。读取完数据后可以对数据进行预览和查看一些基本信息。

获取数据：朝阳医院2018年销售数据.xlsx(非真实数据) 提取码: 6xm2

导入原始数据

数据准备

数据是存在Excel中的，可以使用pandas的Excel文件读取函数将数据读取到内存中，这里需要注意的是文件名和Excel中的sheet页的名字。读取完数据后可以对数据进行预览和查看一些基本信息。

获取数据：朝阳医院2018年销售数据.xlsx(非真实数据) 提取码: 6xm2

导入原始数据

数据清洗

数据清洗过程包括：选择子集、列名重命名、缺失数据处理、数据类型转换、数据排序及异常值处理

（1）选择子集

在我们获取到的数据中，可能数据量非常庞大，并不是每一列都有价值都需要分析，这时候就需要从整个数据中选取合适的子集进行分析，这样能从数据中获取最大价值。在本次案例中不需要选取子集，暂时可以忽略这一步。

（2）列重命名

在数据分析过程中，有些列名和数据容易混淆或产生歧义，不利于数据分析，这时候需要把列名换成容易理解的名称，可以采用rename函数实现：

（3）缺失值处理

获取的数据中很有可能存在缺失值，通过查看基本信息可以推测“购药时间”和“社保卡号”这两列存在缺失值，如果不处理这些缺失值会干扰后面的数据分析结果。

缺失数据常用的处理方式为删除含有缺失数据的记录或者利用算法去补全缺失数据。

在本次案例中为求方便，直接使用dropna函数删除缺失数据，具体如下：

（4）数据类型转换

在导入数据时为了防止导入不进来，会强制所有数据都是object类型，但实际数据分析过程中“销售数量”，“应收金额”，“实收金额”，这些列需要浮点型（float）数据，“销售时间”需要改成时间格式，因此需要对数据类型进行转换。

可以使用astype()函数转为浮点型数据：

在“销售时间”这一列数据中存在星期这样的数据，但在数据分析过程中不需要用到，因此要把销售时间列中日期和星期使用split函数进行分割，分割后的时间，返回的是Series数据类型：

此时时间是没有按顺序排列的，所以还是需要排序一下，排序之后索引会被打乱，所以也需要重置一下索引。

其中by:表示按哪一列进行排序，ascending=True表示升序排列，ascending=False表示降序排列

先查看数据的描述统计信息

通过描述统计信息可以看到，“销售数量”、“应收金额”、“实收金额”这三列数据的最小值出现了负数，这明显不符合常理，数据中存在异常值的干扰，因此要对数据进一步处理，以排除异常值的影响：

数据清洗完成后，需要利用数据构建模型（就是计算相应的业务指标），并用可视化的方式呈现结果。

月均消费次数 = 总消费次数 / 月份数（同一天内，同一个人所有消费算作一次消费）

月均消费金额 = 总消费金额 / 月份数

客单价 = 总消费金额 / 总消费次数

从结果可以看出，每天消费总额差异较大，除了个别天出现比较大笔的消费，大部分人消费情况维持在1000-2000元以内。

接下来，我销售时间先聚合再按月分组进行分析：

结果显示，7月消费金额最少，这是因为7月份的数据不完整，所以不具参考价值。

1月、4月、5月和6月的月消费金额差异不大.

2月和3月的消费金额迅速降低，这可能是2月和3月处于春节期间，大部分人都回家过年的原因。

d. 分析药品销售情况

对“商品名称”和“销售数量”这两列数据进行聚合为Series形式，方便后面统计，并按降序排序：

截取销售数量最多的前十种药品，并用条形图展示结果：

结论：对于销售量排在前几位的药品，医院应该时刻关注，保证药品不会短缺而影响患者。得到销售数量最多的前十种药品的信息，这些信息也会有助于加强医院对药房的管理。

每天的消费金额分布情况：一横轴为时间，纵轴为实收金额画散点图。

结论： 从散点图可以看出，每天消费金额在500以下的占绝大多数，个别天存在消费金额很大的情况。

</article>

Ⅸ 求一个PYTHON案例

# 以下程序可能要安装OpenCV2.0（并编译好并配置好环境）以及Xvid解码器才能运行
# _*_coding: cp936_*_
import cv
capture = cv.CreateFileCapture("tmp.avi")
#请确保当前目录下有tmp.avi文件
fps = cv.GetCaptureProperty(capture, cv.CV_CAP_PROP_FPS)
totalFrameNumber =cv.GetCaptureProperty(capture, cv.CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT)
frameWidth = cv.GetCaptureProperty(capture, cv.CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
frameHeight = cv.GetCaptureProperty(capture, cv.CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
print fps, totalFrameNumber, frameWidth, frameHeight
frame = cv.QueryFrame(capture)
while frame:
cv.ShowImage('Title', frame)
frame = cv.QueryFrame(capture)
if cv.WaitKey(1000 / fps) == 27:# ESC键退出视频播放
cv.DestroyWindow('Title')
break

一个文件夹整理工具wxPython版本（不清楚软件用法情况下可以打开该软件看看界面但请不要使用里面的功能，后果自负。）
# -*- coding: cp936 -*-
# file:aa.py
import os, shutil, sys
import wx

sourceDir = ''
sourceFiles = ''
preWord = 0

def browse(event):
global sourceDir, textPreWord, textDirName
dialog = wx.DirDialog(None, u'选择待处理文件夹', style = wx.OPEN)
if dialog.ShowModal() == wx.ID_OK:
sourceDir = dialog.GetPath().strip('\"')
textDirName.SetLabel(sourceDir)
dialog.Destroy()
textPreWord.SetFocus()

def okRun(event):
global preWord, sourceDir, sourceFiles, textPreWord
preWord = int(textPreWord.GetValue())
if preWord <= 0:
wx.MessageBox(u'请正确输入前缀字符个数！', u'出错啦', style = wx.ICON_ERROR | wx.OK)
textPreWord.SetFocus()
return
sourceDir = textDirName.GetValue()
sourceFiles = os.listdir(sourceDir)
for currentFile in sourceFiles:
tmp = currentFile
currentFile = sourceDir + '\\' + currentFile
currentFile = currentFile.strip('\"')
if os.path.isdir(currentFile):
continue
targetDir = '%s\\%s'%(sourceDir, tmp[:preWord])
if not os.path.exists(targetDir):
os.mkdir(targetDir)
shutil.move(currentFile, targetDir)
wx.MessageBox(u'任务完成！', u'好消息', style = wx.ICON_ERROR | wx.OK)

def onChange(event):
global dir1, textDirName
p = dir1.GetPath()
textDirName.SetLabel(p)

app = wx.App(0)
win = wx.Frame(None, title = u'文件整理', size = (400, 450))
bg = wx.Panel(win)

btnBrowse = wx.Button(bg, label = u'浏览')
btnBrowse.Bind(wx.EVT_BUTTON, browse)

btnRun = wx.Button(bg, label = u'整理')
btnRun.Bind(wx.EVT_BUTTON, okRun)

dir1 = wx.GenericDirCtrl(bg, -1, dir='', style=wx.DIRCTRL_DIR_ONLY)
tree = dir1.GetTreeCtrl()
dir1.Bind(wx.wx.EVT_TREE_SEL_CHANGED, onChange, id = tree.GetId())

textPreWord = wx.TextCtrl(bg)
textDirName = wx.TextCtrl(bg)
textPreWord.SetFocus()

class MyFileDropTarget(wx.FileDropTarget):#声明释放到的目标
def __init__(self, window):
wx.FileDropTarget.__init__(self)
self.window = window

def OnDropFiles(self, x, y, filenames):#释放文件处理函数数据
for name in filenames:
if not os.path.isdir(name):
wx.MessageBox(u'只能选择文件夹！', '出错啦', style = wx.ICON_ERROR | wx.OK)
return
self.window.SetValue(name)

dt = MyFileDropTarget(textDirName)
textDirName.SetDropTarget(dt)

hbox0 = wx.BoxSizer()
hbox0.Add(dir1, proportion = 1, flag = wx.EXPAND | wx.ALL, border = 5)

hbox1 = wx.BoxSizer()
hbox1.Add(textDirName, proportion = 1, flag = wx.EXPAND, border = 5)
hbox1.Add(btnBrowse, proportion = 0, flag = wx.LEFT, border = 5)

hbox2 = wx.BoxSizer()
hbox2.Add(textPreWord, proportion = 1, flag = wx.EXPAND, border = 5)
hbox2.Add(btnRun, proportion = 0, flag = wx.LEFT, border = 5)

vbox = wx.BoxSizer(wx.VERTICAL)
vbox.Add(hbox0, proportion = 1, flag = wx.EXPAND | wx.ALL, border = 5)
vbox.Add(wx.StaticText(bg, -1, u'\n 选择待处理文件夹路径：'))
vbox.Add(hbox1, proportion = 0, flag = wx.EXPAND | wx.ALL, border = 5)
vbox.Add(wx.StaticText(bg, -1, u'\n\n 前缀字符个数：'))
vbox.Add(hbox2, proportion = 0, flag = wx.EXPAND | wx.ALL, border = 5)
vbox.Add(wx.StaticText(bg, -1, u'\n'))

bg.SetSizer(vbox)
win.Center()
win.Show()

app.MainLoop()
#py2exe打包代码如下：
from distutils.core import setup
import py2exe
setup(windows=["aa.py"])
打包好了之后有18Mb。

一个文件内容批量替换摸查器（wxPython版本）：
# _*_ coding:cp936 _*_
from string import join, split
import os
import wx

def getAllFiles(adir):
tmp = []
for parent, dirs, files in os.walk(adir):
for afile in files:
tmp.append(os.path.join(parent, afile))
return tmp

def browse(event):
dialog = wx.DirDialog(None, '选择待处理文件夹', style=wx.OPEN)
if dialog.ShowModal() == wx.ID_OK:
aDir = dialog.GetPath()
textDir.SetLabel(aDir)
dialog.Destroy()

def check():
promp.SetForegroundColour('#FF0000')
promp.SetLabel(' 搜索中...')
listFound.ClearAll()
tmp = []
files = getAllFiles(textDir.GetValue())
for filename in files:
try:
afile = open(filename, 'r')
except IOError:
print '打开文件错误。'
continue
try:
content = afile.read().decode('utf-8')
afile.close()
except:
try:
afile = open(filename, 'r')
content = afile.read().decode('cp936')
afile.close()
except:
continue
if textNeedChar.GetValue() in content:
tmp.append(filename)
listFound.InsertStringItem(0, filename)
parentDir.SetForegroundColour('#FF0000')
# parentDir.SetLabel(' 正在搜索：'+filename)
return tmp

def onFind(event):
check()
parentDir.SetLabel(' 搜索结果：')
promp.SetLabel(' 任务完成。')
wx.MessageBox(listFound.GetItemCount() and '任务完成，找到%d个文件。' % listFound.GetItemCount()
or '未找到包含"%s"的文件！' % textNeedChar.GetValue().encode('cp936'), '查找结束',
style=wx.ICON_INFORMATION | wx.OK)

def onReplace(event):
dg = wx.TextEntryDialog(bg, '替换成:', '提示', style=wx.OK | wx.CANCEL)
if dg.ShowModal() != wx.ID_OK:
return
files = check()
userWord = dg.GetValue()
#if not userWord:
#wx.MessageBox('请输入要替换为何字！', style=wx.ICON_ERROR | wx.OK)
#onReplace(event)
#return
for filename in files:
try:
afile = open(filename, 'r')
except IOError:
print '打开文件错误。'
continue
try:
content = afile.read().decode('utf-8')
afile.close()
except:
try:
afile = open(filename, 'r')
content = afile.read().decode('cp936')
afile.close()
except IOError:
print '打开文件错误。'
continue
content = content.replace(textNeedChar.GetValue(), userWord)
try:
content = content.encode('utf-8')
except:
pass
open(filename, 'w').write(content)

parentDir.SetLabel(' 替换的文件：')
promp.SetLabel(' 任务完成。')
wx.MessageBox(listFound.GetItemCount() and '任务完成，替换了%d个文件。' % listFound.GetItemCount()
or '未找到包含"%s"的文件！' % textNeedChar.GetValue().encode('cp936'), '替换结束', style=wx.ICON_INFORMATION | wx.OK)

app = wx.App(0)
win = wx.Frame(None, title='文件整理', size=(400, 450))
bg = wx.Panel(win)

btnBrowse = wx.Button(bg, label='浏览')
btnBrowse.Bind(wx.EVT_BUTTON, browse)

btnFind = wx.Button(bg, label='查找')
btnFind.Bind(wx.EVT_BUTTON, onFind)
btnFind.SetDefault()

btnReplace = wx.Button(bg, label='替换')
btnReplace.Bind(wx.EVT_BUTTON, onReplace)

textNeedChar = wx.TextCtrl(bg, value='你好')
textDir = wx.TextCtrl(bg, value='E:\Workspace\Python\Python\e')

parentDir = wx.StaticText(bg)
promp = wx.StaticText(bg)

listFound = wx.ListCtrl(bg, style=wx.VERTICAL)

class MyFileDropTarget(wx.FileDropTarget):#声明释放到的目标
def __init__(self, window):
wx.FileDropTarget.__init__(self)
self.window = window

def OnDropFiles(self, x, y, filenames):#释放文件处理函数数据
for name in filenames:
'''if not os.path.isdir(name):
wx.MessageBox('只能选择文件夹！', '出错啦', style=wx.ICON_ERROR | wx.OK)
return '''
self.window.SetValue(name)

dt = MyFileDropTarget(textDir)
textDir.SetDropTarget(dt)

hbox1 = wx.BoxSizer()
hbox1.Add(textDir, proportion=1, flag=wx.EXPAND, border=5)
hbox1.Add(btnBrowse, proportion=0, flag=wx.LEFT, border=5)

hbox2 = wx.BoxSizer()
hbox2.Add(textNeedChar, proportion=1, flag=wx.EXPAND, border=5)
hbox2.Add(btnFind, proportion=0, flag=wx.LEFT, border=5)
hbox2.Add(btnReplace, proportion=0, flag=wx.LEFT, border=5)

vbox = wx.BoxSizer(wx.VERTICAL)
vbox.Add(wx.StaticText(bg, -1, '\n 选择待处理文件夹(可拖动文件夹到下面区域中)：'))
vbox.Add(hbox1, proportion=0, flag=wx.EXPAND | wx.ALL, border=5)
vbox.Add(wx.StaticText(bg, -1, '\n\n 要替换 / 查找的文字：'))
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