


So durchlaufen Sie Verzeichnisse und ersetzen Dateinamen und Verzeichnisnamen in Stapeln in Python
Das Beispiel in diesem Artikel beschreibt, wie Python Verzeichnisse durchläuft und Dateinamen und Verzeichnisnamen stapelweise ersetzt. Teilen Sie es als Referenz mit allen. Die Details lauten wie folgt:
#encoding=utf-8 #author: walker #date: 2014-03-07 #summary: 深度遍历指定目录,并将子目录和文件名改为小写 #注意,此程序只针对windows,windows下文件(夹)名不区分大小写 import os import os.path import shutil #读入指定目录并转换为绝对路径 rootdir = raw_input('root dir:\n') rootdir = os.path.abspath(rootdir) print('absolute root path:\n*** ' + rootdir + ' ***') #先修改文件名 for parent, dirnames, filenames in os.walk(rootdir): for filename in filenames: pathfile = os.path.join(parent, filename) pathfileLower = os.path.join(parent, filename.lower()) if pathfile == pathfileLower: #如果文件名本身就是全小写 continue print(pathfile + ' --> ' + pathfileLower) os.rename(pathfile, pathfileLower) #后修改目录名,这里注意topdown参数。 #topdown决定遍历的顺序,如果topdown为True,则先列举top下的目录,然后是目录的目录,依次类推; #反之,则先递归列举出最深层的子目录,然后是其兄弟目录,然后父目录。 #我们需要先修改深层的子目录 for parent, dirnames, filenames in os.walk(rootdir, topdown=False): for dirname in dirnames: pathdir = os.path.join(parent, dirname) pathdirLower = os.path.join(parent, dirname.lower()) if pathdir == pathdirLower: #如果文件夹名本身就是全小写 continue print(pathdir + ' --> ' + pathdirLower) os.rename(pathdir, pathdirLower)
Mehr Python durchläuft Verzeichnisse und ersetzt Dateinamen und Verzeichnisnamen in Stapeln. Für Artikel zu Methoden beachten Sie bitte die chinesische PHP-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
