


Comment puis-je obtenir une liste de sous-répertoires en Python ?
Récupération d'une liste de sous-répertoires en Python
Vous vous demandez comment obtenir une liste complète de tous les sous-répertoires résidant dans votre répertoire actuel en Python ? Même si vous êtes peut-être familier avec la récupération de listes de fichiers, la tâche d'extraction de sous-répertoires nécessite une approche distincte.
Solution utilisant os.walk
Pour parcourir de manière exhaustive l'arborescence des répertoires et capturez tous les sous-répertoires, vous pouvez utiliser la fonction os.walk de Python. Il génère un tuple pour chaque sous-répertoire, le premier élément représentant le nom du répertoire.
En tirant parti d'une compréhension de liste, vous pouvez isoler les noms de répertoire et assembler une liste complète :
[x[0] for x in os.walk(directory)]
Récupération des sous-répertoires immédiats
Peut-être êtes-vous uniquement intéressé par l'extraction des sous-répertoires immédiats, en contournant toutes les structures de répertoires imbriquées. Pour ce faire, vous pouvez exploiter os.walk en combinaison avec le découpage :
next(os.walk('.'))[1]
Approches alternatives
Vous pouvez également explorer d'autres méthodes en utilisant os.listdir et os.path.isdir, vous permettant de filtrer et de sélectionner uniquement les répertoires dans la liste des répertoires.
Adaptation à vos besoins
Que vous recherchiez une liste récursive de tous les sous-répertoires ou une liste concise de sous-répertoires immédiats, Python fournit des fonctions polyvalentes pour répondre à vos besoins spécifiques. En appliquant ces techniques, vous pouvez naviguer et manipuler efficacement votre structure de répertoires dans vos programmes Python.
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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 de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.
