


Bagaimanakah Saya Boleh Mendapatkan Senarai Subdirektori (Semua atau Hanya Segera) dalam Python dengan Cekap?
Mendapatkan Senarai Subdirektori dalam Direktori Semasa: Penyelesaian Komprehensif Python
Dalam Python, apabila anda perlu mendapatkan senarai komprehensif subdirektori di dalam direktori semasa, terdapat beberapa pendekatan berkesan yang boleh anda gunakan. Satu pendekatan sedemikian melibatkan memanfaatkan fungsi os.walk yang berkuasa.
Fungsi os.walk mengambil direktori sebagai inputnya dan meneroka strukturnya secara berulang, mengembalikan tiga kali ganda untuk setiap subdirektori: nama direktori, subdirektorinya dan failnya. Untuk mendapatkan semula nama subdirektori sahaja, anda boleh menggunakan pemahaman senarai untuk mengekstrak elemen pertama setiap tiga kali ganda:
subdirectories = [x[0] for x in os.walk(directory)]
Kaedah ini akan merentasi keseluruhan pepohon direktori secara rekursif, menyediakan senarai lengkap semua subdirektori, termasuk yang bersarang dalam direktori lain.
Jika, bagaimanapun, keperluan anda terhad untuk mendapatkan subdirektori segera, tidak termasuk yang berada di peringkat lebih dalam pepohon direktori, terdapat kaedah alternatif yang boleh membantu anda mencapai perkara ini:
- Anda boleh menggunakan os.listdir untuk menyenaraikan semua fail dan direktori dalam direktori semasa dan kemudian menapis keluar direktori menggunakan os.path.isdir:
immediate_subdirectories = [d for d in os.listdir(".") if os.path.isdir(d)]
- Sebagai alternatif, anda boleh menggunakan sedikit ungkapan os.next(os.walk('.'))[1] ringkas untuk mendapatkan semula senarai subdirektori segera, seperti yang ditunjukkan dalam bahan rujukan asal.
Dengan menggunakan teknik ini, anda boleh cekap mendapatkan senarai sama ada semua subdirektori atau hanya subdirektori segera dalam direktori semasa dalam Python, membolehkan anda menavigasi dan berinteraksi dengan berkesan struktur direktori mengikut keperluan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mendapatkan Senarai Subdirektori (Semua atau Hanya Segera) dalam Python dengan Cekap?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.
