


Wie kann ich mit Python effizient nach Dateien in mehreren Verzeichnissen suchen?
Eine Datei in Python finden
Das Suchen von Dateien in Python kann eine Herausforderung sein, wenn der Speicherort der Datei auf verschiedenen Systemen unterschiedlich ist. Glücklicherweise bietet Python das Modul os.walk, mit dem Sie mühelos Verzeichnisse durchsuchen und Dateien finden können.
os.walk für die Dateisuche
os.walk erstellt einen Generator Objekt, das ein Verzeichnis und seine Unterverzeichnisse durchläuft und für jede Iteration drei Tupel ergibt:
- root (str): Absoluter Pfad zum aktuellen Verzeichnis
- dirs (list): Liste von Unterverzeichnisse im aktuellen Verzeichnis
- Dateien (Liste): Liste der Dateien im aktuellen Verzeichnis
Eine einzelne Datei suchen
Zu finden Beim ersten Vorkommen einer bestimmten Datei iterieren Sie einfach über die erhaltenen Tupel und prüfen, ob der Dateiname in der Liste der Dateien enthalten ist:
<code class="python">import os def find(name, path): for root, dirs, files in os.walk(path): if name in files: return os.path.join(root, name)</code>
Alle Vorkommen einer Datei finden
Um alle Vorkommen einer Datei zu finden, erstellen Sie eine Liste zum Speichern der Übereinstimmungen:
<code class="python">def find_all(name, path): result = [] for root, dirs, files in os.walk(path): if name in files: result.append(os.path.join(root, name)) return result</code>
Übereinstimmende Dateimuster
Um nach übereinstimmenden Dateien zu suchen Um ein Muster zu erstellen, verwenden Sie das fnmatch-Modul:
<code class="python">import os, fnmatch def find(pattern, path): result = [] for root, dirs, files in os.walk(path): for name in files: if fnmatch.fnmatch(name, pattern): result.append(os.path.join(root, name)) return result find('*.txt', '/path/to/dir')</code>
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich mit Python effizient nach Dateien in mehreren Verzeichnissen suchen?. 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
