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HeimBackend-EntwicklungPython-Tutorialpython实现搜索本地文件信息写入文件的方法

本文实例讲述了python实现搜索本地文件信息写入文件的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:

主要功能:

在指定的盘符,如D盘,搜索出与用户给定后缀名(如:jpg,png)相关的文件,然后把搜索出来的信息(相关文件的绝对路径),存放到用户指定的文件(如果文件不存在,则建立相应的文件)中

先卡看运行效果吧:

运行效果的前部分:

运行效果的后部分:

写入信息后的文件:

代码部分:

#在指定的盘符,如D盘,搜索出与用户给定后缀名(如:jpg,png)相关的文件
#然后把搜索出来的信息(相关文件的绝对路径),存放到用户指定的
#文件(如果文件不存在,则建立相应的文件)中
import os
import time
#指定盘符
DESK = 'E:\\'
#信息保存文件的路径
##########    这里请先建立好此文件,我在做文件操作的过程中
##########    使用os.mknod('E:\\info.txt'),系统不会建立文件的
SAVE_FILE = 'E:\\info.txt'
#文件后缀类型
FILE_EXT = ['bmp','jpeg','gif','psd','png','jpg']
#定义全局变量
my_dirs = []
my_files = []
#文件个数
FILES_NUMBER = 0
#符合要求的文件个数
RIGHT_FILES_NUMBER = 0
#不符合要求的文件个数
NOT_RIGHT_FILES_NUMBER = 0
#文件夹个数
DIR_NUMBER = 0
#获取指定文件夹下面的所有文件及文件夹
#如果指定的文件夹不存在,则返回相应的提示信息
def listdir(dir_path):
  if os.path.exists(dir_path):
    return os.listdir(dir_path)
  else:
    return '目录'+ dir_path + '不存在'
#搜索文件主函数
def search_files(path,name):
  if not os.path.isdir(path) and not os.path.isfile(path):
    return False
  path = os.path.join(path,name)
  if os.path.isfile(path): #是文件
    global FILES_NUMBER
    FILES_NUMBER = FILES_NUMBER + 1
    lists = path.split('.')
    #print('============================================',lists)
    file_ext = lists[-1] #文件扩展名
    if file_ext in FILE_EXT:
      global RIGHT_FILES_NUMBER
      RIGHT_FILES_NUMBER = RIGHT_FILES_NUMBER + 1
      global my_files
      now = str(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time())))
      size = str(get_file_size(path))
      my_files.append(now+'  '+path+'  '+size+'\n')
      print('文件:',path)
    else:
      global NOT_RIGHT_FILES_NUMBER
      NOT_RIGHT_FILES_NUMBER = NOT_RIGHT_FILES_NUMBER + 1
  elif os.path.isdir(path): #是文件夹
    global DIR_NUMBER
    DIR_NUMBER = DIR_NUMBER + 1
    for name in listdir(path):
      #print(os.path.join(path,name))
      search_files(path,name)
#获取文件大小
def get_file_size(path):
  if os.path.exists(path):
    return os.path.getsize(path)
#写入信息
def write_info(content):
  if os.path.exists(path):
    with open(SAVE_FILE,'w+') as fp:
      fp.write(content)
      fp.flush()
      fp.close()
  else:
    print('文件:{}不存在!'.format(SAVE_FILE))
#读取所有信息
def read_info():
  if os.path.exists(path):
    with open(SAVE_FILE,'r+') as fp:
      for line in fp:
        print(line)
  else:
    print('文件:{}不存在!'.format(SAVE_FILE))
if __name__ == '__main__':
  for d in listdir(DESK):
    my_dirs.append(os.path.join(DESK,d))
  print(my_dirs)
  #这里是做测试用的,由于扫描整个盘符涉及到的文件和文件夹很多,可能要花一定的时间
  #所以这里可以使用一个文件夹作为测试
  my_dir = ['E:\\test']
  for path in my_dir:
    search_files(path,'')
  print('#' * 50)
  print(my_files)
  print('#' * 50)
  print('开始写入信息...')
  content = ''.join(my_files)
  write_info(content)
  print('#' * 50)
  print('开始读取信息...')
  read_info()
  print('#' * 50)
  print('搜索文件夹总数:{0},文件总数:{1}'.format(DIR_NUMBER,FILES_NUMBER))
  print('符合要求的文件总数:{0},不符合要求的文件总数:{1}'.format(RIGHT_FILES_NUMBER,NOT_RIGHT_FILES_NUMBER))

运行控制台情况;

Python 3.3.2 (v3.3.2:d047928ae3f6, May 16 2013, 00:03:43) [MSC v.1600 32 bit (Intel)] on win32
Type "copyright", "credits" or "license()" for more information.
>>> ================================ RESTART ================================
>>> 
['E:\\bb', 'E:\\devlopment', 'E:\\game', 'E:\\hongten_download', 'E:\\info.txt', 'E:\\log4j', 'E:\\mydir', 'E:\\oracle', 'E:\\oracle10.2_win32', 'E:\\RECYCLER', 'E:\\svn_checkout', 'E:\\System Volume Information', 'E:\\test', 'E:\\The KMPlayer', 'E:\\windows', 'E:\\work']
文件: E:\test\20130627_140132Hongten.jpg
文件: E:\test\20130627_182913(1)Hongten.jpg
文件: E:\test\20130627_183008(1)Hongten.jpg
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文件: E:\test\20130627_205257Hongten.jpg
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开始写入信息...
##################################################
开始读取信息...
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搜索文件夹总数:4,文件总数:50
符合要求的文件总数:46,不符合要求的文件总数:4
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

Stellungnahme
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Python vs. C: Lernkurven und BenutzerfreundlichkeitPython vs. C: Lernkurven und BenutzerfreundlichkeitApr 19, 2025 am 12:20 AM

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python vs. C: Speicherverwaltung und KontrollePython vs. C: Speicherverwaltung und KontrolleApr 19, 2025 am 12:17 AM

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Python für wissenschaftliches Computer: Ein detailliertes AussehenPython für wissenschaftliches Computer: Ein detailliertes AussehenApr 19, 2025 am 12:15 AM

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Python und C: Das richtige Werkzeug findenPython und C: Das richtige Werkzeug findenApr 19, 2025 am 12:04 AM

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python für Datenwissenschaft und maschinelles LernenPython für Datenwissenschaft und maschinelles LernenApr 19, 2025 am 12:02 AM

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Python lernen: Ist 2 Stunden tägliches Studium ausreichend?Python lernen: Ist 2 Stunden tägliches Studium ausreichend?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python für die Webentwicklung: SchlüsselanwendungenPython für die Webentwicklung: SchlüsselanwendungenApr 18, 2025 am 12:20 AM

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python vs. C: Erforschung von Leistung und Effizienz erforschenPython vs. C: Erforschung von Leistung und Effizienz erforschenApr 18, 2025 am 12:20 AM

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

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