


Comment rechercher des fichiers en Python : un guide complet sur os.walk et la correspondance de fichiers.
Recherche de fichiers en Python
La recherche de fichiers spécifiques dans une arborescence de répertoires est une tâche courante en programmation. En Python, cela peut être réalisé en utilisant la fonction os.walk.
Utiliser os.walk
os.walk est un outil puissant pour parcourir des répertoires. Il prend un chemin comme argument et génère un tuple pour chaque répertoire, sous-répertoire et fichier trouvé. Le premier élément du tuple est le chemin absolu vers le répertoire, le deuxième élément est une liste de sous-répertoires et le troisième élément est une liste de fichiers.
Trouver un seul fichier
Pour trouver un fichier spécifique dans une arborescence de répertoires, vous pouvez parcourir les résultats de os.walk. Lorsque vous trouvez le fichier, vous pouvez renvoyer son chemin :
<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>
Recherche de toutes les correspondances
Si vous avez besoin de rechercher tous les fichiers correspondant à un nom donné, vous pouvez modifiez find pour collecter les résultats dans une liste :
<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>
Modèles de fichiers correspondants
Vous pouvez également utiliser fnmatch pour rechercher des fichiers correspondant à un modèle :
<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>
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Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.
