


Wie kann ich die Größe eines Verzeichnisses in Python berechnen?
Verzeichnisgröße mit Python berechnen: Ein umfassender Leitfaden
Beim Navigieren durch umfangreiche Dateisysteme kann die Bestimmung der Verzeichnisgröße von unschätzbarem Wert sein. Python bietet eine Reihe von Modulen, die diese Funktionalität umfassen.
Bedenken Sie den folgenden Python-Codeausschnitt:
<code class="python">import os def get_size(start_path='.'): total_size = 0 for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(start_path): for f in filenames: fp = os.path.join(dirpath, f) # Skip symbolic links if not os.path.islink(fp): total_size += os.path.getsize(fp) return total_size print(get_size(), 'bytes')</code>
Diese Lösung bietet einen umfassenden Ansatz durch rekursives Durchlaufen von Unterverzeichnissen und Sammeln von Dateigrößen. Es vermeidet symbolische Links, um genaue Größenberechnungen sicherzustellen. Die formatierte Größe (z. B. Mb/Gb) wird nicht direkt einbezogen, kann aber problemlos als Folgeschritt hinzugefügt werden.
Zusätzlich wird für die Berechnung nur der Größe des Stammverzeichnisses ohne Abstieg in Unterverzeichnisse ein optimierter Ansatz verwendet os.listdir ist verfügbar:
<code class="python">import os sum(os.path.getsize(f) for f in os.listdir('.') if os.path.isfile(f))</code>
Dieses Code-Snippet summiert kompakt die Dateigrößen im aktuellen Verzeichnis, ohne Unterverzeichnisse.
Zur genauen Bestimmung der Dateigröße wird außerdem os.path.getsize verwendet wird gegenüber os.stat().st_size bevorzugt. Letzteres kann aufgrund möglicher Optimierungen und Overheads irreführend sein.
„os.scandir“ hat sich in Python 3.4 und niedriger als effiziente Alternative zu „os.walk“ erwiesen. Und ab Python 3.5 wurde „os.walk“ verbessert, um der Leistung von „os.scandir“ zu entsprechen.
Für einen zeitgemäßeren Ansatz bietet „pathlib“ eine praktische Lösung:
<code class="python">from pathlib import Path root_directory = Path('.') sum(f.stat().st_size for f in root_directory.glob('**/*') if f.is_file())</code>
Dieser Code nutzt die „Glob“-Funktion für eine rekursive Suche und nutzt „Pfad“-Objekte für eine verbesserte Dateiverwaltung.
Zusammenfassend bietet Python ein Arsenal an Funktionen, um Ihren Anforderungen an die Berechnung der Verzeichnisgröße gerecht zu werden. Wählen Sie den Ansatz, der Ihren Anforderungen am besten entspricht, um Ihre Dateisysteme effizient zu navigieren und zu verwalten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich die Größe eines Verzeichnisses in Python berechnen?. 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
