ホームページ バックエンド開発 Python チュートリアル Pythonを使用したディレクトリツリー生成の例

Pythonを使用したディレクトリツリー生成の例

Jun 16, 2016 am 08:44 AM

复制代码 代码如下:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import optparse

LOCATION_NONE     = 'NONE'
LOCATION_MID      = 'MID'
LOCATION_MID_GAP  = 'MID_GAP'
LOCATION_TAIL     = 'TAIL'
LOCATION_TAIL_GAP = 'TAIL_GAP'

Notations = {
    LOCATION_NONE: '',
    LOCATION_MID: '├─',
    LOCATION_MID_GAP: '│  ',
    LOCATION_TAIL: '└─',
    LOCATION_TAIL_GAP: '    '
}

class Node(object):
    def __init__(self, name, depth, parent=None, location=LOCATION_NONE):
        self.name = name
        self.depth = depth
        self.parent = parent
        self.location = location
        self.children = []

    def __str__(self):
        sections = [self.name]
        parent = self.has_parent()
        if parent:
            if self.is_tail():
                sections.insert(0, Notations[LOCATION_TAIL])
            else:
                sections.insert(0, Notations[LOCATION_MID])
            self.__insert_gaps(self, sections)
        return ''.join(sections)

    def __insert_gaps(self, node, sections):
        parent = node.has_parent()
        # parent exists and parent's parent is not the root node
        if parent and parent.has_parent():
            if parent.is_tail():
                sections.insert(0, Notations[LOCATION_TAIL_GAP])
            else:
                sections.insert(0, Notations[LOCATION_MID_GAP])
            self.__insert_gaps(parent, sections)

    def has_parent(self):
        return self.parent

    def has_children(self):
        return self.children

    def add_child(self, node):
        self.children.append(node)

    def is_tail(self):
        return self.location == LOCATION_TAIL

class Tree(object):
    def __init__(self):
        self.nodes = []

    def debug_print(self):
        for node in self.nodes:
            print(str(node) + '/')

    def write2file(self, filename):
        try:
            with open(filename, 'w') as fp:
                fp.writelines(str(node) + '/\n'
                              for node in self.nodes)
        except IOError as e:
            print(e)
            return 0
        return 1

    def build(self, path):
        self.__build(path, 0, None, LOCATION_NONE)

def __build(self, path, Depth,parent, location):
if os.path.isdir(path):
name = os.path.basename(path)
Node(名前、深さ、親、場所)
self.add_node(node)
ifparent:
parent.add_child(node)

entries = self.list_folder(path)
end_index = len(entries) - 1
for i, enumerate(entries):
childpath = os.path.join(path,entries) )
location = LOCATION_TAIL if i == end_index else LOCATION_MID
self.__build(childpath, Depth + 1, node, location)

def list_folder(self, path):
"""フォルダーのみ。"""
return [d for d in os.listdir(path) if os.path.isdir(os.path.join) (path, d))]
# os.listdir(path) のエントリ:
# childpath = os.path.join(path,entry)
# if os.path.isdir(childpath) :
# 収益エントリ

def add_node(self, node):
self.nodes.append(node)

def _parse_args():
parser = optparse.OptionParser()
parser.add_option(
'-p', '--path', dest='path', action='store' 、type='string',
default='./', help='ツリーを生成するパス [デフォルト: %default]')
parser.add_option(
'-o', ' --out', dest='file', action='store', type='string',
help='結果を保存するファイル [デフォルト: pathname.trees]')
オプション、引数= parser.parse_args()
# 位置引数は無視されます
戻り値のオプション

def main():
options = _parse_args()
path = options.path
os.path.isdir(path) でない場合:
print('%s はディレクトリではありません' % パス)
return 2

path または path == './' でない場合:
filepath = os.path.realpath(__file__) # Linux の場合
path = os.path.dirname(filepath)
Tree = Tree ()
tree.build(path)
#tree.debug_print()
if options.file:
filename = options.file
else:
name = os.path。 Basename(path)
filename = '%s.trees' % name
return Tree.write2file(filename)

if __name__ == '__main__':
import sys
sys.exit(main())

运行效果

复制代码代码如下:

gtest_start/
§─build/
§─lib/
│ └─gtest/
§─output/
│ ├─primer/
│ │ χ─Debug/
│ │ │ ├─lib/
│ │ │ └─obj/
│ │ └─Release/
│ │ ├─lib/
│ │ └─obj /
│ └─考え/
│ til─Debug/
│ │ ├─lib/
│ │ └─obj/
│ └─リリース/
│ っていつ─lib /
│ └─obj/
§─src/
│ §─入門書/
│ └─考察/
§─test/
│ ├─入門書/
│ lux─thoughts/
§─ third_party/
│ └─gtest/
└─tools/
このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

LinuxターミナルでPythonバージョンを表示するときに発生する権限の問題を解決する方法は? LinuxターミナルでPythonバージョンを表示するときに発生する権限の問題を解決する方法は? Apr 01, 2025 pm 05:09 PM

LinuxターミナルでPythonバージョンを表示する際の許可の問題の解決策PythonターミナルでPythonバージョンを表示しようとするとき、Pythonを入力してください...

HTMLを解析するために美しいスープを使用するにはどうすればよいですか? HTMLを解析するために美しいスープを使用するにはどうすればよいですか? Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

この記事では、Pythonライブラリである美しいスープを使用してHTMLを解析する方法について説明します。 find()、find_all()、select()、およびget_text()などの一般的な方法は、データ抽出、多様なHTML構造とエラーの処理、および代替案(SEL

TensorflowまたはPytorchで深い学習を実行する方法は? TensorflowまたはPytorchで深い学習を実行する方法は? Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

この記事では、深い学習のためにTensorflowとPytorchを比較しています。 関連する手順、データの準備、モデルの構築、トレーニング、評価、展開について詳しく説明しています。 特に計算グラップに関して、フレームワーク間の重要な違い

Pythonの数学モジュール:統計 Pythonの数学モジュール:統計 Mar 09, 2025 am 11:40 AM

Pythonの統計モジュールは、強力なデータ統計分析機能を提供して、生物統計やビジネス分析などのデータの全体的な特性を迅速に理解できるようにします。データポイントを1つずつ見る代わりに、平均や分散などの統計を見て、無視される可能性のある元のデータの傾向と機能を発見し、大きなデータセットをより簡単かつ効果的に比較してください。 このチュートリアルでは、平均を計算し、データセットの分散の程度を測定する方法を説明します。特に明記しない限り、このモジュールのすべての関数は、単に平均を合計するのではなく、平均()関数の計算をサポートします。 浮動小数点数も使用できます。 ランダムをインポートします インポート統計 fractiから

Pythonでコマンドラインインターフェイス(CLI)を作成する方法は? Pythonでコマンドラインインターフェイス(CLI)を作成する方法は? Mar 10, 2025 pm 06:48 PM

この記事では、コマンドラインインターフェイス(CLI)の構築に関するPython開発者をガイドします。 Typer、Click、Argparseなどのライブラリを使用して、入力/出力の処理を強調し、CLIの使いやすさを改善するためのユーザーフレンドリーな設計パターンを促進することを詳述しています。

あるデータフレームの列全体を、Python内の異なる構造を持つ別のデータフレームに効率的にコピーする方法は? あるデータフレームの列全体を、Python内の異なる構造を持つ別のデータフレームに効率的にコピーする方法は? Apr 01, 2025 pm 11:15 PM

PythonのPandasライブラリを使用する場合、異なる構造を持つ2つのデータフレーム間で列全体をコピーする方法は一般的な問題です。 2つのデータがあるとします...

人気のあるPythonライブラリとその用途は何ですか? 人気のあるPythonライブラリとその用途は何ですか? Mar 21, 2025 pm 06:46 PM

この記事では、numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、tensorflow、django、flask、and requestsなどの人気のあるPythonライブラリについて説明し、科学的コンピューティング、データ分析、視覚化、機械学習、Web開発、Hの使用について説明します。

Pythonの仮想環境の目的を説明してください。 Pythonの仮想環境の目的を説明してください。 Mar 19, 2025 pm 02:27 PM

この記事では、Pythonにおける仮想環境の役割について説明し、プロジェクトの依存関係の管理と競合の回避に焦点を当てています。プロジェクト管理の改善と依存関係の問題を減らすための作成、アクティベーション、およびメリットを詳しく説明しています。

See all articles