python的晦涩行为需要解释

Question

我试图理解 python 的这种晦涩难懂的行为。我很确定这不是错误，但我无法真正解释为什么它会这样。 我正在尝试将一些图像加载到列表中，然后对其进行操作。

这是一个最小的例子：

import numpy as np
from PIL import Image
import os

DATA_URL = ('./images/')

def load_data():
    data_internal = list()
    for root, dirs, files in os.walk(DATA_URL, topdown=False):
        for name in files:
            with Image.open(DATA_URL + name) as f:

                data_internal.append(f)
                
    return data_internal


data = load_data()
print(data[0])
print(np.array(data[0]))

此代码产生以下内容：

> <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=2x2 at 0x1EDCC735708>
> <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=2x2 at 0x1EDCC735708>

所以 data[0] 和 np.array(data[0]) 完全一样。

但是，如果我添加一行打印 f 作为一个 np.array() 在读入中，行为发生变化：

import numpy as np
from PIL import Image
import os

DATA_URL = ('./images/')

def load_data():
    data_internal = list()
    for root, dirs, files in os.walk(DATA_URL, topdown=False):
        for name in files:
            with Image.open(DATA_URL + name) as f:

                data_internal.append(f)
                print(np.array(data_internal[0]))
    return data_internal


data = load_data()
print(data[0])
print(np.array(data[0]))

该示例的输出是

> [[[146 135 129]
>  [145 134 128]]
>
> [[148 137 133]
>  [148 137 133]]]
>
><PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=2x2 at 0x261491DEF48>
>
>[[[146 135 129]
>  [145 134 128]]
>
> [[148 137 133]
>  [148 137 133]]]

正如我所料。

谁能告诉我，为什么仅仅访问变异（转换为 numpy 数组）列表条目就可以实现这一点？

非常感谢和最好的问候

Answer 1

您正在使用上下文 (with) 打开图像文件以进行读取，并将 Image 对象附加到列表中。但是，一旦上下文关闭 - 当with 缩进块结束时 - Image 对象将关闭指向文件的指针。

为了速度和效率，PIL 不会立即加载所有图像数据，而是仅在需要时加载，例如将其转换为 numpy 数组时。第一次请求数据时，它会被读入并保存到Image 对象中，以便再次重复使用。

这就是区别，调用np.array(data_internal[0]) 而在上下文意味着指向文件的指针仍然打开以供读取。数据被读取并保存到Image对象，再次调用np.array只是返回之前读取的数据。

这里有 3 个例子：

1. 在没有上下文的情况下阅读

x = Image.open('pic.jpg')

np.array(x)
# returns:
array([[[ 55,  39,  42],
        [ 61,  45,  48],
        [ 55,  39,  42],
        ...,
        [110,  93,  83],
        [111,  94,  84],
        [121, 104,  94]],
...

x.getdata()
# returns:
<ImagingCore at 0x2b21acd0950>

1. 在上下文中打开，但不加载数据

with open Image.open('pic.jpg') as f
    y = f

np.array(y)
# returns a zero-dimension array of the object:
array(<PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=2448x3264 at 0x2B21BA99A48>,
      dtype=object)

y.getdata()
# raises an error
...
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'seek'

1. 使用上下文打开并加载数据

with open Image.open('pic.jpg') as f
    z = f
    # force loading of the data here:
    np.array(z)

np.array(z)
# returns:
array([[[ 55,  39,  42],
        [ 61,  45,  48],
        [ 55,  39,  42],
        ...,
        [110,  93,  83],
        [111,  94,  84],
        [121, 104,  94]],
...

z.getdata()
# returns:
<ImagingCore at 0x2b21a74fb70>