


Wie kann ich mit Python effizient Dateien in einem Verzeichnis durchlaufen?
Iterieren über Dateien in einem Verzeichnis
Einführung:
Das Iterieren über Dateien in einem Verzeichnis ist von entscheidender Bedeutung Aufgabe für verschiedene Softwareanwendungen. Dieser Artikel bietet effiziente Ansätze, um dies mit Python zu erreichen, und diskutiert sowohl Python 3.6 als auch rekursive Pathlib-Methoden.
Lösung für Python 3.6 mit Betriebssystem:
- Betriebssystem importieren um auf das Betriebssystemmodul zuzugreifen.
- Definieren Sie den Verzeichnispfad als String-Objekt in der Variablen Verzeichnis_in_str.
- Verwenden Sie os.listdir(Verzeichnis), um alle Dateien im Verzeichnis aufzulisten.
- Durchlaufen Sie jede Datei mit einer for-Schleife und extrahieren Sie ihren Dateinamen mit os.fsdecode(Datei).
- Überprüfen Sie die Dateierweiterung mithilfe von „Endswith(".asm") oder Endswith(".py"), um Dateien zu identifizieren Interesse.
- Notwendige Aktionen an den identifizierten Dateien durchführen.
Codebeispiel:
import os directory = os.fsencode(directory_in_str) for file in os.listdir(directory): filename = os.fsdecode(file) if filename.endswith(".asm") or filename.endswith(".py"): # print(os.path.join(directory, filename)) continue else: continue
Lösung Mit pathlib für Rekursive Iteration:
- Pfad aus der Pathlib importieren Modul.
- Erstellen Sie eine Pfadliste, indem Sie Path.glob('**/*.asm') oder Path.rglob('*.asm') im Verzeichnispfad aufrufen.
- Iterieren Sie darüber jeden Pfad in der Pfadliste.
- Konvertieren Sie jedes Pfadobjekt in eine Zeichenfolge, indem Sie str(path) für weitere Zwecke verwenden Verarbeitung.
Codebeispiel:
from pathlib import Path pathlist = Path(directory_in_str).glob('**/*.asm') for path in pathlist: # because path is object not string path_in_str = str(path) # print(path_in_str)
Diese Methoden bieten effektive Lösungen für die Iteration über Dateien in einem bestimmten Verzeichnis, sodass Entwickler verschiedene Vorgänge daran ausführen können spezifische Dateitypen effizient.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich mit Python effizient Dateien in einem Verzeichnis durchlaufen?. 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
