


Unterhaltsames File Mover-Skript: Vom Desktop zum Screenshots-Ordner
Fühlen Sie sich jemals von der Unordnung auf Ihrem Desktop überwältigt? ?️ Wenn Sie wie ich sind, könnte Ihr Desktop eine Fundgrube für zufällige Dateien sein. Ein gemeinsamer Schuldiger? Screenshots! ? Sie häufen sich schneller, als man „Dateiverwaltung“ sagen kann.
Also habe ich beschlossen, dieses Problem mit einem lustigen kleinen Skript anzugehen. So können Sie all diese Screenshots (oder einen bestimmten Dateityp) von Ihrem Desktop in einen bestimmten Ordner verschieben und dabei alles ordentlich und organisiert halten. ?
Was Sie brauchen
Python ist auf Ihrem Computer installiert.
pathlib-Bibliothek (wird mit Python geliefert, daher sind keine zusätzlichen Installationen erforderlich!).
Das Drehbuch
Hier ist das Skript, das die ganze schwere Arbeit erledigt:
Pfadlib importieren
Legen Sie die Pfade fest
desktop = pathlib.Path('/Users/91763/Desktop')
new_path = pathlib.Path('/Users/91763/Desktop/Screenshots')
Erstellen Sie den Zielordner, falls dieser nicht existiert
new_path.mkdir(exist_ok=True)
Verschieben Sie alle PNG-Dateien vom Desktop in den neuen Ordner
für Dateipfad in desktop.iterdir():
if filepath.suffix == '.png':
new_filepath = new_path.joinpath(filepath.name)
filepath.replace(new_filepath)
Aufschlüsselung
Pfade festlegen: Wir beginnen mit der Definition der Pfade für unseren Desktop und den neuen Ordner, in den wir unsere Screenshots verschieben möchten.
Erstellen des Ordners: new_path.mkdir(exist_ok=True) stellt sicher, dass unser neuer Ordner existiert. Wenn nicht, wird eines für uns erstellt.
Dateien suchen und verschieben: Wir durchlaufen jede Datei auf dem Desktop mit desktop.iterdir(). Wenn es sich bei der Datei um eine PNG-Datei handelt (Sie können diese in eine beliebige Erweiterung ändern!), wird sie in den neuen Ordner verschoben.
Warum es cool ist
Automatisierung: Kein manuelles Sortieren von Dateien mehr.
Organisation: Hält Ihren Desktop sauber und Ihre Screenshots ordentlich verstaut.
Einfachheit: Das Skript ist unkompliziert und lässt sich leicht an andere Dateitypen oder Ziele anpassen.
Probieren Sie es aus und beobachten Sie, wie sich Ihr Desktop von einem chaotischen Durcheinander in ein Musterbeispiel für Organisation verwandelt! ? Wenn Sie Fragen oder Vorschläge haben, schreiben Sie diese unten. Viel Spaß beim Codieren! ?
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonUnterhaltsames File Mover-Skript: Vom Desktop zum Screenshots-Ordner. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
