ChatGPT编程—实现小工具软件(批量替换文本、批量处理图像文件)

ChatGPT编程---实现小工具软件(批量替换文本、批量处理图像文件)

今天借助 $小蜜蜂AI$ $https://zglg.work$ 网站的ChatGPT编程实现一个功能：批量处理文件及其内容，例如批量替换文本、批量处理图像文件等。

环境：Pycharm 2021

系统：Mac OS

向ChatGPT输入如下内容：

ChatGPT收到后返回如下结果：

批量处理文件及其内容：

1. 批量替换文本文件内容：

使用Python的fileinput模块结合正则表达式，可以轻松批量替换文本文件中的内容。

python 复制代码

import fileinput
import re

# 批量替换文本文件中的指定内容
def batch_replace_text(file_pattern, search_pattern, replace_text):
    for line in fileinput.input(files=glob.glob(file_pattern), inplace=True):
        print(re.sub(search_pattern, replace_text, line), end='')

# 调用示例：将所有.txt文件中的"old_text"替换为"new_text"
batch_replace_text("*.txt", "old_text", "new_text")

根据ChatGPT返回的结果，进行如下修改并运行，如下所示：

python 复制代码

import fileinput
import re
import glob


# 批量替换文本文件中的指定内容
def batch_replace_text(file_pattern, search_pattern, replace_text):
    for line in fileinput.input(files=glob.glob(file_pattern), inplace=True):
        print(re.sub(search_pattern, replace_text, line), end='')


# 调用示例：将所有.txt文件中的"old_text"替换为"new_text"
batch_replace_text("*.txt", "AI", "人工只能（AI,Artificial Intelligence)")

2. 批量处理图像文件：

使用Pillow库（PIL Fork）来批量处理图像文件，例如调整大小、转换格式等操作。

python 复制代码

from PIL import Image
import os

# 批量调整图像大小
def resize_images(input_dir, output_dir, size=(128, 128)):
    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
    for filename in os.listdir(input_dir):
        if filename.endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')):
            img = Image.open(os.path.join(input_dir, filename))
            img_resized = img.resize(size)
            img_resized.save(os.path.join(output_dir, filename))

# 调用示例：将input_images目录中的所有图片调整为128x128尺寸并保存到output_images目录
resize_images("input_images", "output_images")

根据ChatGPT返回的结果，进行如下修改并运行，如下所示：

python 复制代码

from PIL import Image
import os


# 批量调整图像大小
height = input('请输入图片高度：')
width = input('请输入图片宽度：')


def resize_images(input_dir, output_dir, size=(int(height), int(width))):
    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
    for filename in os.listdir(input_dir):
        if filename.endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')):
            img = Image.open(os.path.join(input_dir, filename))
            img_resized = img.resize(size)
            img_resized.save(os.path.join(output_dir, filename))


# 调用示例：将input_images目录中的所有图片调整为height*width尺寸并保存到output_images目录
resize_images("input_images", "output_images")

使用上述代码示例，您可以轻松地批量处理文本文件内容或图像文件。根据具体需求可进一步定制功能，并确保在处理大量文件时进行适当优化以提高效率。

还是那句话，AI编程太高效了。用好AI提高效率，提升自我。