python 实现文件的递归拷贝实现代码
所以就想把这些照片翻着看一遍,可是拷出来的照片手机
里是按时间自动分文件夹的,一个一个文件夹拷很是麻烦,于是打算写个python小脚本来完成这个工作(扯这么多,终于
到主题了,囧)
废话少说,上代码:
代码如下:
# -*- coding: utf-8 -*-
#!/usr/bin/python
#Filename:copyfile.py
import os,shutil
def mycopy(srcpath,dstpath):
if not os.path.exists(srcpath):
print "srcpath not exist!"
if not os.path.exists(dstpath):
print "dstpath not exist!"
for root,dirs,files in os.walk(srcpath,True):
for eachfile in files:
shutil.copy(os.path.join(root,eachfile),dstpath)
srcpath='e:\\pic'
dstpath='f:\\pictotal'
mycopy(srcpath,dstpath)
运行这个脚本,去f盘看看:
代码没有什么难懂的,主要是os.walk()函数,这个函数返回指定路径的三元组(起始路径,起始路径下的目录,起始路径下不带路径名的文件名列表)
它直接可以递归遍历到指定目录下的所有目录及文件名,比较好用。
也可以用os.listdir(dirname):函数来实现,listdir函数列出dirname下的目录和文件,然后通过一个判断:若是文件,则拷贝;若是目录,则继续递归
遍历,显然没有walk()函数用起来方便。不过不知道walk()函数内部是怎么实现的,若是直接将根目录下的所有文件存在list中性能上可能不太好,
后面可以用listdir()对比测一下。
可以看出,python仅需短短几行的代码就完成了这个工作,还是很方便的。若用C++来实现代码就比这个长了。
可见,语言无所谓高低,能高效方便实现目标就好,不是吗?

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

本文解释了如何使用美丽的汤库来解析html。 它详细介绍了常见方法,例如find(),find_all(),select()和get_text(),以用于数据提取,处理不同的HTML结构和错误以及替代方案(SEL)

Python的statistics模块提供强大的数据统计分析功能,帮助我们快速理解数据整体特征,例如生物统计学和商业分析等领域。无需逐个查看数据点,只需查看均值或方差等统计量,即可发现原始数据中可能被忽略的趋势和特征,并更轻松、有效地比较大型数据集。 本教程将介绍如何计算平均值和衡量数据集的离散程度。除非另有说明,本模块中的所有函数都支持使用mean()函数计算平均值,而非简单的求和平均。 也可使用浮点数。 import random import statistics from fracti

Python 对象的序列化和反序列化是任何非平凡程序的关键方面。如果您将某些内容保存到 Python 文件中,如果您读取配置文件,或者如果您响应 HTTP 请求,您都会进行对象序列化和反序列化。 从某种意义上说,序列化和反序列化是世界上最无聊的事情。谁会在乎所有这些格式和协议?您想持久化或流式传输一些 Python 对象,并在以后完整地取回它们。 这是一种在概念层面上看待世界的好方法。但是,在实际层面上,您选择的序列化方案、格式或协议可能会决定程序运行的速度、安全性、维护状态的自由度以及与其他系

本文比较了Tensorflow和Pytorch的深度学习。 它详细介绍了所涉及的步骤:数据准备,模型构建,培训,评估和部署。 框架之间的关键差异,特别是关于计算刻度的

本文讨论了诸如Numpy,Pandas,Matplotlib,Scikit-Learn,Tensorflow,Tensorflow,Django,Blask和请求等流行的Python库,并详细介绍了它们在科学计算,数据分析,可视化,机器学习,网络开发和H中的用途

本文指导Python开发人员构建命令行界面(CLIS)。 它使用Typer,Click和ArgParse等库详细介绍,强调输入/输出处理,并促进用户友好的设计模式,以提高CLI可用性。

该教程建立在先前对美丽汤的介绍基础上,重点是简单的树导航之外的DOM操纵。 我们将探索有效的搜索方法和技术,以修改HTML结构。 一种常见的DOM搜索方法是EX

文章讨论了虚拟环境在Python中的作用,重点是管理项目依赖性并避免冲突。它详细介绍了他们在改善项目管理和减少依赖问题方面的创建,激活和利益。
