


Comment trouver de manière fiable le répertoire d'un script Python pour l'ouverture de fichiers ?
Trouver le répertoire du script pour une ouverture fiable des fichiers
Lorsque les scripts Python sont appelés à partir de différents environnements, ils peuvent ne pas toujours utiliser le même répertoire de travail. Cela peut entraîner des problèmes lorsque vous essayez d'ouvrir des fichiers situés dans le même répertoire que le script.
Pour garantir une ouverture fiable des fichiers, il est crucial de déterminer avec précision le répertoire réel du script. Diverses approches ont été utilisées, mais certaines méthodes peuvent avoir des limites :
- os.getcwd() et os.path.abspath('') : celles-ci renvoient le répertoire de travail actuel , pas nécessairement le répertoire du script.
- os.path.dirname(sys.argv[0]) et os.path.dirname(__file__) : Ceux-ci fournissent le chemin utilisé pour appeler le script, qui peut être relatif ou manquant si le script se trouve dans le répertoire courant. file est également indisponible dans certains environnements.
- sys.path[0] et os.path.abspath(os.path.dirname(sys.argv[0])) : Ceux-ci semblent renvoyer le répertoire du script, mais leur fiabilité dans différents scénarios n'est pas entièrement garanti.
Cependant, une solution plus fiable qui peut également prendre en compte les importations de modules est :
__location__ = os.path.realpath(os.path.join(os.getcwd(), os.path.dirname(__file__)))
Cette méthode ajoute au préalable le répertoire de travail actuel mais le supprime si le chemin du script est absolu. Il résout également les liens symboliques pour plus de précision.
Pour ouvrir des fichiers à l'aide de cette méthode :
f = open(os.path.join(__location__, 'file.ext'))
En utilisant __location__, vous pouvez ouvrir des fichiers de manière fiable à partir du répertoire du script, qu'il soit appelé directement ou importé. en modules. Cette approche assure la cohérence entre différents environnements et permet d'éviter les problèmes d'ouverture de fichiers.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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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.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

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.

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.

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.

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 très favorisé pour sa simplicité et son pouvoir, adaptés à tous les besoins des débutants aux développeurs avancés. Sa polyvalence se reflète dans: 1) Facile à apprendre et à utiliser, syntaxe simple; 2) Bibliothèques et cadres riches, tels que Numpy, Pandas, etc.; 3) Support multiplateforme, qui peut être exécuté sur une variété de systèmes d'exploitation; 4) Convient aux tâches de script et d'automatisation pour améliorer l'efficacité du travail.
