


Wie kann ich in Python Ordnerinhalte über eine Unterverzeichnisebene hinaus rekursiv lesen?
Rekursives Lesen von Python-Ordnern
Diese Frage stellt sich, wenn mit einem Python-Skript gearbeitet wird, um den Inhalt von Textdateien in einer Ordnerstruktur rekursiv zu lesen. Beim ursprünglich bereitgestellten Code gab es jedoch eine Einschränkung, da er nur einen Ordner tief lesen konnte.
Problemidentifizierung
Das Problem liegt im fest codierten Pfad: outfileName = rootdir „/“ Ordner „/py-outfile.txt“. Bei diesem Pfad wird davon ausgegangen, dass sich die Zieldatei einen Unterordner unterhalb des Stammverzeichnisses befindet.
Lösung
Um diese Einschränkung zu beheben, müssen wir die Rückgabewerte von OS verstehen. walk:
- root: Der aktuelle Pfad, der verarbeitet wird.
- Unterverzeichnisse: Eine Liste der Unterverzeichnisse im Stammverzeichnis.
- Dateien: Eine Liste der Nicht-Verzeichnisdateien in root.
Anstatt filePath = rootdir '/' file zu verwenden, sollten wir os.path.join verwenden, um root und file zu kombinieren: filePath = os.path.join(root, file). Dieser Ansatz ermöglicht es uns, korrekt durch die Ordnerhierarchie zu navigieren.
Überarbeiteter Code
Hier ist eine überarbeitete Version des Codes:
import os import sys walk_dir = sys.argv[1] print('walk_dir = ' + walk_dir) # Convert to absolute path (recommended if the working directory may change during execution) walk_dir = os.path.abspath(walk_dir) print('walk_dir (absolute) = ' + os.path.abspath(walk_dir)) for root, subdirs, files in os.walk(walk_dir): print('--\nroot = ' + root) list_file_path = os.path.join(root, 'my-directory-list.txt') print('list_file_path = ' + list_file_path) with open(list_file_path, 'wb') as list_file: for subdir in subdirs: print('\t- subdirectory ' + subdir) for filename in files: file_path = os.path.join(root, filename) print('\t- file %s (full path: %s)' % (filename, file_path)) with open(file_path, 'rb') as f: f_content = f.read() list_file.write(('The file %s contains:\n' % filename).encode('utf-8')) list_file.write(f_content) list_file.write(b'\n')
Dies Der überarbeitete Code durchläuft nun rekursiv die gesamte Ordnerstruktur und schreibt den Inhalt jeder Datei in den angegebenen list_file_path.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich in Python Ordnerinhalte über eine Unterverzeichnisebene hinaus rekursiv lesen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

NumpyarraysarebetterFornumericaloperations und multi-dimensionaldata, whilethearraymoduleiStableforbasic, an Gedächtniseffizienten

NumpyarraysarebetterforeheavynumericalComputing, während der projectwithsimpledatatypes.1) numpyarraysoferversatility und -PerformanceForlargedataSets und Compoxexoperations.2) thearraysoferversStility und Mächnory-Effefef

ctypesallowscreatingandmanipulationsc-stylearraysinpython.1) usectypestoInterfaceWithClibraryForperformance.2) createCec-stylearraysFornumericalComputationen.3) PassarrayStocfunctionsFectionFicecher-Operationen.

Inpython, eine "Liste" iSaverSatile, mutablesquencethatcanholdmixedDatatypes, während "Array" iSamorememory-effizientes, homogenoussequencequiringelementementsOfthesametype.1) ListareidealfordVeredatastorageAndmanipulationDuetothisiflexflexibilität

PythonlistsandArraysarBothmus.1) listsareflexiBleDsupportheterogenDatabUtarelessMemoryeffizient.2) Arraysaremoremory-effizientforhomogenousDatAbutLessvertile, das KorrectTypecodusagetoavoidoVoidERRors erfordert.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Die Auswahl von Python oder C hängt von den Projektanforderungen ab: 1) Wenn Sie eine schnelle Entwicklung, Datenverarbeitung und Prototypdesign benötigen, wählen Sie Python. 2) Wenn Sie eine hohe Leistung, eine geringe Latenz und eine schließende Hardwarekontrolle benötigen, wählen Sie C.

Indem Sie täglich 2 Stunden Python -Lernen investieren, können Sie Ihre Programmierkenntnisse effektiv verbessern. 1. Lernen Sie neues Wissen: Lesen Sie Dokumente oder sehen Sie sich Tutorials an. 2. Üben: Schreiben Sie Code und vollständige Übungen. 3. Überprüfung: Konsolidieren Sie den Inhalt, den Sie gelernt haben. 4. Projektpraxis: Wenden Sie an, was Sie in den tatsächlichen Projekten gelernt haben. Ein solcher strukturierter Lernplan kann Ihnen helfen, Python systematisch zu meistern und Karriereziele zu erreichen.


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

EditPlus chinesische Crack-Version
Geringe Größe, Syntaxhervorhebung, unterstützt keine Code-Eingabeaufforderungsfunktion

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Dreamweaver Mac
Visuelle Webentwicklungstools

MinGW – Minimalistisches GNU für Windows
Dieses Projekt wird derzeit auf osdn.net/projects/mingw migriert. Sie können uns dort weiterhin folgen. MinGW: Eine native Windows-Portierung der GNU Compiler Collection (GCC), frei verteilbare Importbibliotheken und Header-Dateien zum Erstellen nativer Windows-Anwendungen, einschließlich Erweiterungen der MSVC-Laufzeit zur Unterstützung der C99-Funktionalität. Die gesamte MinGW-Software kann auf 64-Bit-Windows-Plattformen ausgeführt werden.
