


Comment rechercher de manière récursive des sous-dossiers et récupérer des fichiers en Python ?
Recherche récursive de sous-dossiers et récupération de fichiers
Dans le domaine de la programmation, parcourir des répertoires et récupérer des fichiers peut être une tâche courante. Une approche efficace consiste à utiliser un algorithme récursif pour rechercher dans les sous-dossiers et accumuler une liste de fichiers répondant à des critères spécifiques.
Problème rencontré
Un utilisateur a rencontré un barrage routier tout en essayant de créer une liste de fichiers spécifiques dans une recherche récursive de sous-dossiers. Le problème provenait du fait que la variable de sous-dossier extrayait une liste de sous-dossiers au lieu du dossier actuel contenant le fichier.
Objectif du sous-dossier
La variable subFolder est destinée à contenir le nom du sous-dossier sous le dossier principal où se trouve le fichier souhaité.
Résolution
La clé pour résoudre ce problème réside dans l'exploitation de la "racine" ou la variable "dirpath" au lieu de "subFolder". Cette variable contient le chemin absolu vers le répertoire actuel parcouru lors de la récursivité. En incorporant ce chemin dans la construction du fileNamePath, la précision souhaitée peut être obtenue.
<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>
Amélioration du module global
Une approche alternative et efficace consiste à utiliser Python module global intégré. Glob excelle dans la sélection de fichiers en fonction de leurs extensions.
<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>
Fonction générateur
Pour une implémentation concise et efficace, on peut également utiliser une fonction générateur.
<code class="python">from itertools import chain result = (chain.from_iterable(glob(os.path.join(x[0], '*.txt')) for x in os.walk('.')))</code>
Solution Python 3.4
Si vous travaillez avec Python 3.4 ou une version ultérieure, vous pouvez exploiter la fonction rglob() du module pathlib.
<code class="python">from pathlib import Path result = list(Path(".").rglob("*.[tT][xX][tT]"))</code>
Ces approches fournissent des solutions efficaces pour rechercher de manière récursive des sous-dossiers et compiler une liste de fichiers répondant aux critères souhaités, facilitant ainsi vos tâches de récupération de fichiers.
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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.

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 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.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

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.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
