


Wie kann ich mit Python effizient nach Dateien in Unterordnern suchen und diese auflisten?
Rekursive Unterordnersuche und Dateiauflistung
Es kommt häufig vor, dass Sie auf Szenarien stoßen, in denen Sie mehrere Unterordner durchsuchen und bestimmte Dateien basierend darauf extrahieren müssen ihre Dateierweiterung. Ein Ansatz zur Bewältigung dieses Problems besteht darin, die in Python integrierte Funktion os.walk zu nutzen, die eine rekursive Untersuchung von Verzeichnissen und deren Inhalten ermöglicht.
Wie in dieser Frage festgestellt, tritt jedoch das problematische Verhalten auf, wenn versucht wird, die Verzeichnisse zu verketten Dateipfade. Die von os.walk zurückgegebene Variable „subFolder“ stellt eine Liste von Unterordnern dar und nicht den spezifischen Ordner, in dem sich jede Datei befindet.
Um dieses Problem zu beheben, besteht der richtige Ansatz darin, den Dirpath (oder Root im angegebenen Code) zu verwenden. , das das aktuelle Verzeichnis für die Iteration darstellt. Der dirpath-Wert sollte mit dem Dateinamen verkettet werden, um den vollständigen Dateipfad zu erstellen.
Darüber hinaus ist es wichtig, zusätzliche Faktoren zu berücksichtigen, wie z. B. das Ausschließen bestimmter Ordner aus dem Rekursionsprozess, was durch die Untersuchung des DN erreicht werden kann (Dirname-)Liste. Um zu vermeiden, dass Sie sich bei Dateierweiterungsprüfungen auf die Manipulation von Zeichenfolgen verlassen müssen, können Sie die Funktion os.path.splitext nutzen.
Hier ist eine optimierte Version des Codes, die diese Verbesserungen enthält:
<code class="python">import os result = [ os.path.join(dp, f) for dp, dn, filenames in os.walk(PATH) for f in filenames if os.path.splitext(f)[1] == ".txt" ]</code>
Alternativ ist glob ein weiteres leistungsstarkes Tool, mit dem Dateien anhand ihrer Erweiterungen ausgewählt werden können. Hier ist ein Beispiel für die Verwendung von Glob:
<code class="python">import os from glob import glob result = [ y for x in os.walk(PATH) for y in glob(os.path.join(x[0], "*.txt")) ]</code>
Für Python 3.4 bietet Pathlib einen intuitiven Ansatz für diese Aufgabe:
<code class="python">from pathlib import Path result = list(Path(".").rglob("*.[tT][xX][tT]"))</code>
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich mit Python effizient nach Dateien in Unterordnern suchen und diese auflisten?. 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.

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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
