python实现树形打印目录结构_python
这篇文章主要为大家详细介绍了python树形打印目录结构的相关代码,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
本文实例为大家分享了python树形打印目录结构的具体代码,供大家参考,具体内容如下
前言
这两天整理数据文件的时候发现,一层层的点击文件夹查看很繁琐,于是想写一个工具来递归打印出文件目录的树形结构,网上找了一些资料几乎都是使用的os.walk, 调试了以后发现返回的貌似的是一个“生成器”,只需要for循环即可,可是这样得到的好像是BFS的结构,并不是我想要的树形结构,最后终于发现了os.listdir这个函数,可是使用它来写一个深度优先搜索,只要递归调用就能解决我的问题。
代码
#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- #a test for traverse directory __author__ = 'AlbertS' import os import os.path def dfs_showdir(path, depth): if depth == 0: print("root:[" + path + "]") for item in os.listdir(path): if '.git' not in item: print("| " * depth + "+--" + item) newitem = path +'/'+ item if os.path.isdir(newitem): dfs_showdir(newitem, depth +1) if __name__ == '__main__': dfs_showdir('.', 0)
运行效果
root:[.] +--1111.segmentfault.com | +--01decode.py | +--01string.txt | +--1111.segmentfault.com.tar.gz +--urllib_test.py +--use_module.py +--water_deal | +--water_pouring2.py +--web | +--module_test.py | +--__init__.py | +--__pycache__ | | +--module_test.cpython-34.pyc | | +--__init__.cpython-34.pyc +--web_crawler | +--bg_teaser.svg | +--crawler_images | | +--10393478-1.jpg | | +--13802226-1.jpg | | +--169b1b76356f636.jpg | | +--1a774de56fb4bf2.jpg | | +--small_event_dft.jpg | | +--ypy_qr.jpg | +--crawler_image_test.py | +--crawler_test.py | +--crawler_website | | +--crawler_article_set | | | +--aiohttp.html | | | +--asyncio.html | | | +--async_await.html | | | +--base64.html
总结
一开始写的时候发现只能递归一层文件夹,后来发现问题出现在os.path.isdir函数这里。
传给os.path.isdir函数函数的参数只能是一个绝对路径,或者相对于工作目录的相对路径。
有了上面发现的问题,才有了newitem变量拼接的过程。
相关推荐:
Atas ialah kandungan terperinci python实现树形打印目录结构_python. 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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

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



PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Latihan yang cekap model pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah, dan artikel ini akan memberikan panduan terperinci. 1. Penyediaan Persekitaran: Pemasangan Python dan Ketergantungan: Sistem CentOS biasanya mempamerkan python, tetapi versi mungkin lebih tua. Adalah disyorkan untuk menggunakan YUM atau DNF untuk memasang Python 3 dan menaik taraf PIP: Sudoyumupdatepython3 (atau SudodnfupdatePython3), pip3install-upgradepip. CUDA dan CUDNN (Percepatan GPU): Jika anda menggunakan Nvidiagpu, anda perlu memasang Cudatool

Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Apabila memilih versi pytorch di bawah CentOS, faktor utama berikut perlu dipertimbangkan: 1. Keserasian versi CUDA Sokongan GPU: Jika anda mempunyai NVIDIA GPU dan ingin menggunakan pecutan GPU, anda perlu memilih pytorch yang menyokong versi CUDA yang sepadan. Anda boleh melihat versi CUDA yang disokong dengan menjalankan arahan NVIDIA-SMI. Versi CPU: Jika anda tidak mempunyai GPU atau tidak mahu menggunakan GPU, anda boleh memilih versi CPU PyTorch. 2. Pytorch versi python

Penyimpanan Objek Minio: Penyebaran berprestasi tinggi di bawah CentOS System Minio adalah prestasi tinggi, sistem penyimpanan objek yang diedarkan yang dibangunkan berdasarkan bahasa Go, serasi dengan Amazons3. Ia menyokong pelbagai bahasa pelanggan, termasuk Java, Python, JavaScript, dan GO. Artikel ini akan memperkenalkan pemasangan dan keserasian minio pada sistem CentOS. Keserasian versi CentOS Minio telah disahkan pada pelbagai versi CentOS, termasuk tetapi tidak terhad kepada: CentOS7.9: Menyediakan panduan pemasangan lengkap yang meliputi konfigurasi kluster, penyediaan persekitaran, tetapan fail konfigurasi, pembahagian cakera, dan mini

Latihan yang diedarkan Pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah berikut: Pemasangan Pytorch: Premisnya ialah Python dan PIP dipasang dalam sistem CentOS. Bergantung pada versi CUDA anda, dapatkan arahan pemasangan yang sesuai dari laman web rasmi Pytorch. Untuk latihan CPU sahaja, anda boleh menggunakan arahan berikut: PipinstallToRchTorchVisionTorchaudio Jika anda memerlukan sokongan GPU, pastikan versi CUDA dan CUDNN yang sama dipasang dan gunakan versi pytorch yang sepadan untuk pemasangan. Konfigurasi Alam Sekitar Teragih: Latihan yang diedarkan biasanya memerlukan pelbagai mesin atau mesin berbilang mesin tunggal. Tempat
