本教程详解如何使用Python编程语言从互联网上通过URL地址获取文件，并将其存储至本地计算机的特定文件夹中。
在编程过程中经常需要处理图片数据集，并且这些图片通常以URL的形式存储在一个文本段落件（如txt文档）中。为了便于后续分析，我们需要把这些图片下载下来并按照特定的分类保存到不同的文件夹里。这里我们使用GitHub上Alexander Kim提供的一个图像分类数据集作为例子来说明如何实现这一过程。
### 准备工作
1. **环境准备**：确保你的开发环境中安装了Python 3.6.5和Anaconda，同时推荐使用VSCode作为编辑器。
2. **项目建立**：创建一个新的项目文件夹，并从GitHub中下载Alexander Kim提供的数据集中的raw_data文件夹。将其保存到你新建的项目目录里。
### 下载样本图片
1. **获取文档路径**
编写一个名为`get_doc_path.py`的脚本，该脚本可以根据根目录的位置来查找并返回所有相关的数据集文件及其子目录下的位置。
```python
import os
def get_file(root_path):
# 遍历整个指定路径中的所有文件和子文件夹，并打印它们的名字
for subdir, dirs, files in os.walk(root_path):
print(fSubdirectory: {subdir})
for file in files:
filepath = os.path.join(subdir, file)
print(filepath)
# 示例调用函数，这里假设root_path为项目目录下的raw_data文件夹路径
get_file(/path/to/raw_data)
```
这段代码中的`os.walk()`函数用于递归地遍历指定根目录及其所有子目录，并打印出每个找到的文件的具体位置。你可以根据实际需求调整这个脚本以更好地满足你的需要。
以上步骤可以帮助你有效地下载和组织GitHub上的图片数据集，为后续的数据分析工作打下良好的基础。
5星
