这段Python脚本是一个用于统计快递选框项目中特定标签数量的工具，适用于从大量JSON标注文件中统计甲方结算所需的框数量，具体功能如下： 1. 导入模块 导入了 os 模块用于操作系统交互， json 模块用于解析JSON文件， defaultdict 用于处理默认值字典，以及 tkinter 及其相关子模块用于创建图形用户界面（GUI）。 2. 定义统计单个JSON文件中标签数量的函数  count_labels_in_json 函数接收一个JSON文件路径作为参数。它尝试打开并读取该JSON文件，检查文件中是否存在 shapes 字段。如果存在，遍历其中的每个形状（shape），提取其 label 属性，并使用 defaultdict 统计每个标签出现的次数。若文件解析失败或处理过程中出错，会打印相应的错误信息。 3. 定义统计目录中所有JSON文件标签数量的函数  count_labels_in_directory 函数接收一个目录路径作为参数。它会遍历该目录及其子目录下的所有文件，筛选出扩展名为 .json 的文件。对于每个JSON文件，调用 count_labels_in_json 函数统计其中的标签数量。然后，分别统计标签为 package 和 people 的出现次数，并返回这两个标签的总计数。 4. 定义按钮点击事件处理函数  on_button_click 函数通过弹出对话框让用户输入要统计的目录路径。如果用户输入了路径，就调用 count_labels_in_directory 函数统计该目录下的 package 和 people 标签数量，并将统计结果拼接成字符串。最后，通过消息框显示统计结果。 5. 创建GUI界面 使用 tkinter 创建一个简单的图形用户界面窗口，设置窗口标题为“350M标签

这段Python脚本的主要功能是在指定目录中查找重复文件名的文件，适用于你数据标注后检查是否存在标重数据的场景，具体实现过程如下： 1. 导入模块 导入了用于操作系统交互的 os 模块、处理字典的 defaultdict 、构建图形用户界面（GUI）的 tkinter 相关模块，用于后续的各项操作。 2. 定义查找重复文件函数  find_duplicate_files 函数接收一个目录路径作为参数。它会遍历该目录及其子目录下的所有文件，将文件名作为键，文件路径列表作为值，存储在一个字典 file_dict 中。之后，检查字典中每个文件名对应的路径列表长度，如果大于1，就表示该文件名存在重复，将相关信息输出，并统计重复文件的总副本数。 3. 定义选择目录函数  select_directory 函数使用 filedialog.askdirectory() 弹出对话框让用户选择一个目标目录。如果用户选择了目录，就将该目录路径插入到界面的输入框中。 4. 定义开始搜索函数  start_search 函数获取用户在界面输入框中填写的目录路径，调用 find_duplicate_files 函数开始查找该目录下的重复文件名文件。如果用户没有选择目录，则弹出警告提示框。 5. 创建GUI界面 使用 tkinter 创建了一个简单的图形用户界面，包含选择目标目录的标签和输入框、“浏览”按钮用于选择目录、“查找重复文件”按钮用于启动查找功能，以及一个用于显示查找结果的文本框。 运行该脚本后，用户可以通过界面选择目标目录，点击“查找重复文件”按钮，脚本就会自动检查该目录下是否存在文件名重复的情况，并将结果显示在界面的文本框中，方便你快速定位可能标重的数据 。

这段Python代码主要实现从指定网站批量抓取新闻数据，并对数据进行处理和可视化的功能，具体步骤如下： 1. 导入模块 导入了多进程处理、操作系统交互、HTTP请求、JSON处理、数据可视化和计数器等多个模块，用于后续的各项操作。 2. 创建目录 检查当前目录下是否存在名为  xx  的文件夹，如果不存在，则创建该文件夹，用于存储后续抓取的JSON数据文件。 3. 设置请求头和基础URL 设置了模拟浏览器的User-Agent请求头，防止被网站识别为爬虫；定义了基础URL，用于构建请求的具体URL。 4. 定义抓取函数  run  函数接收页码作为参数，构建完整的请求URL，向网站发送GET请求。若请求成功（状态码为200），则将返回的数据保存为JSON文件；若请求失败，打印错误信息。 5. 多进程抓取 在主程序入口（ if __name__ == '__main__': ）中，使用多进程池（ Pool ）并发地调用  run  函数，抓取前50页的数据。 6. 数据提取 遍历存储JSON文件的文件夹，读取每个JSON文件，提取其中的新闻标题和作者信息，将其存储到  results  列表中。 7. 保存提取结果 将提取的标题和作者信息保存到一个文本文件中。 8. 数据可视化 统计每个作者的文章数量，使用  seaborn  和  matplotlib  库绘制柱状图，展示每位作者的文章数量，并保存为图片，同时显示图片 。