


Bagaimana untuk membuat senarai fail, folder dan subfolder dalam Excel menggunakan Python?
Python ialah bahasa pengaturcaraan yang sangat baik yang digunakan secara meluas untuk pelbagai tugas manipulasi data. Apabila bekerja dengan fail dan folder, anda boleh menjana senarai semua fail, folder dan subfolder dalam direktori. Excel, sebaliknya, ialah aplikasi hamparan popular yang membolehkan pengguna mengatur dan menganalisis data. Dalam artikel terperinci ini, kami akan meneroka langkah demi langkah cara membuat senarai lengkap fail, folder dan subfolder dalam Excel menggunakan Python, menyediakan cara yang mudah untuk mengurus dan menganalisis struktur fail. Jadi pastikan anda berpegang padanya sehingga akhir.
Prasyarat
Untuk mengikuti tutorial ini, anda perlu memasang Python pada komputer anda bersama-sama dengan perpustakaan panda, yang biasanya digunakan untuk tugasan manipulasi data dalam Python. Selain itu, pemahaman asas tentang sintaks Python dan operasi fail akan membantu.
Langkah 1: Import perpustakaan yang diperlukan
Pertama, kami mengimport perpustakaan yang diperlukan dahulu: os dan panda. Pustaka os menyediakan fungsi untuk berinteraksi dengan sistem pengendalian, dan panda ialah perpustakaan manipulasi data yang berkuasa yang digunakan secara meluas dalam Python.
import os import pandas as pd
Langkah 2: Tentukan laluan direktori
Laluan direktori kemudiannya mesti ditentukan yang mana kami ingin membina senarai fail, folder dan subfolder. Bergantung pada keperluan anda, anda boleh menyediakan laluan mutlak atau laluan relatif.
directory_path = "C:/Path/To/Directory"
Langkah 3: Buat senarai fail, folder dan subfolder
Kami akan menggunakan fungsi os.walk() untuk membina senarai. Program ini mencipta nama fail dalam pepohon direktori dengan berjalan melalui setiap subdirektori. Tiga nilai yang dikembalikan ialah direktori akar, subdirektorinya dan fail.
file_list = [] for root, dirs, files in os.walk(directory_path): for file in files: file_list.append(os.path.join(root, file))
Dalam coretan kod ini, kami menggunakan fungsi os.walk() untuk mengulangi setiap direktori akar, subdirektori dan fail. Untuk setiap fail yang ditemui, kami menambahkan laluan fail mutlak ke file_list menggunakan os.path.join() untuk menyertai akar dan nama fail.
Langkah 4: Buat Hamparan Excel
Kami kini boleh membangunkan hamparan Excel untuk menjejaki fail, folder dan subfolder yang wujud. Untuk ini kami akan menggunakan perpustakaan panda.
data = {"File Path": file_list} df = pd.DataFrame(data) df.to_excel("file_list.xlsx", index=False)
Dalam coretan kod ini, kami mencipta data kamus menggunakan kunci "Laluan Fail" dan senarai_fail sebagai nilai yang sepadan. Kami kemudian mencipta DataFrame df menggunakan kamus ini. Akhir sekali, kami menggunakan fungsi to_excel() untuk menulis DataFrame ke fail Excel bernama "file_list.xlsx". Parameter index=False memastikan bahawa lajur indeks tidak disertakan dalam fail Excel.
Langkah 5: Jalankan skrip
Laksanakan skrip Python selepas menyimpannya dengan sambungan .py. Pastikan direktori yang dijalankan skrip mempunyai kebenaran menulis. Senarai fail, direktori dan subfolder terkandung dalam fail bernama "file_list.xlsx" yang boleh anda dapatkan semula selepas skrip selesai dijalankan.
Kesimpulan
Dalam artikel ini, kami mempelajari cara membuat senarai fail, folder dan subfolder dalam Excel menggunakan Python serta perpustakaan os dan panda. Pendekatan ini memudahkan organisasi dan analisis struktur fail, terutamanya untuk set data yang besar. Skrip tersuai membolehkan anda memasukkan metadata fail tambahan dan memanfaatkan fungsi panda untuk manipulasi data. Pastikan kebenaran yang betul semasa mengakses fail. Secara keseluruhannya, teknologi ini memudahkan pengurusan fail dan menyediakan alat yang berharga untuk penerokaan data.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk membuat senarai fail, folder dan subfolder dalam Excel menggunakan 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



MySQL mempunyai versi komuniti percuma dan versi perusahaan berbayar. Versi komuniti boleh digunakan dan diubahsuai secara percuma, tetapi sokongannya terhad dan sesuai untuk aplikasi dengan keperluan kestabilan yang rendah dan keupayaan teknikal yang kuat. Edisi Enterprise menyediakan sokongan komersil yang komprehensif untuk aplikasi yang memerlukan pangkalan data yang stabil, boleh dipercayai, berprestasi tinggi dan bersedia membayar sokongan. Faktor yang dipertimbangkan apabila memilih versi termasuk kritikal aplikasi, belanjawan, dan kemahiran teknikal. Tidak ada pilihan yang sempurna, hanya pilihan yang paling sesuai, dan anda perlu memilih dengan teliti mengikut keadaan tertentu.

Artikel ini memperkenalkan operasi pangkalan data MySQL. Pertama, anda perlu memasang klien MySQL, seperti MySqlworkbench atau Command Line Client. 1. Gunakan perintah MySQL-Uroot-P untuk menyambung ke pelayan dan log masuk dengan kata laluan akaun root; 2. Gunakan CreateTatabase untuk membuat pangkalan data, dan gunakan Pilih pangkalan data; 3. Gunakan createtable untuk membuat jadual, menentukan medan dan jenis data; 4. Gunakan InsertInto untuk memasukkan data, data pertanyaan, kemas kini data dengan kemas kini, dan padam data dengan padam. Hanya dengan menguasai langkah -langkah ini, belajar menangani masalah biasa dan mengoptimumkan prestasi pangkalan data anda boleh menggunakan MySQL dengan cekap.

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

Hadidb: Pangkalan data Python yang ringan, tinggi, Hadidb (Hadidb) adalah pangkalan data ringan yang ditulis dalam Python, dengan tahap skalabilitas yang tinggi. Pasang HadIdb menggunakan pemasangan PIP: Pengurusan Pengguna PipInstallHadidB Buat Pengguna: CreateUser () Kaedah untuk membuat pengguna baru. Kaedah pengesahan () mengesahkan identiti pengguna. dariHadidb.OperationImportuserer_Obj = user ("admin", "admin") user_obj.

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

MySQL boleh berjalan tanpa sambungan rangkaian untuk penyimpanan dan pengurusan data asas. Walau bagaimanapun, sambungan rangkaian diperlukan untuk interaksi dengan sistem lain, akses jauh, atau menggunakan ciri -ciri canggih seperti replikasi dan clustering. Di samping itu, langkah -langkah keselamatan (seperti firewall), pengoptimuman prestasi (pilih sambungan rangkaian yang betul), dan sandaran data adalah penting untuk menyambung ke Internet.

MySQL Workbench boleh menyambung ke MariaDB, dengan syarat bahawa konfigurasi adalah betul. Mula -mula pilih "MariaDB" sebagai jenis penyambung. Dalam konfigurasi sambungan, tetapkan host, port, pengguna, kata laluan, dan pangkalan data dengan betul. Apabila menguji sambungan, periksa bahawa perkhidmatan MariaDB dimulakan, sama ada nama pengguna dan kata laluan betul, sama ada nombor port betul, sama ada firewall membenarkan sambungan, dan sama ada pangkalan data itu wujud. Dalam penggunaan lanjutan, gunakan teknologi penyatuan sambungan untuk mengoptimumkan prestasi. Kesilapan biasa termasuk kebenaran yang tidak mencukupi, masalah sambungan rangkaian, dan lain -lain. Apabila kesilapan debugging, dengan teliti menganalisis maklumat ralat dan gunakan alat penyahpepijatan. Mengoptimumkan konfigurasi rangkaian dapat meningkatkan prestasi

Untuk persekitaran pengeluaran, pelayan biasanya diperlukan untuk menjalankan MySQL, atas alasan termasuk prestasi, kebolehpercayaan, keselamatan, dan skalabilitas. Pelayan biasanya mempunyai perkakasan yang lebih kuat, konfigurasi berlebihan dan langkah keselamatan yang lebih ketat. Untuk aplikasi kecil, rendah, MySQL boleh dijalankan pada mesin tempatan, tetapi penggunaan sumber, risiko keselamatan dan kos penyelenggaraan perlu dipertimbangkan dengan teliti. Untuk kebolehpercayaan dan keselamatan yang lebih besar, MySQL harus digunakan di awan atau pelayan lain. Memilih konfigurasi pelayan yang sesuai memerlukan penilaian berdasarkan beban aplikasi dan jumlah data.
