


Abrufen des übergeordneten Verzeichnisses in Python
Das Abrufen des übergeordneten Verzeichnisses eines bestimmten Pfads in Python kann ein plattformübergreifendes Problem sein. In diesem Artikel werden Lösungen zum konsistenten Abrufen des übergeordneten Verzeichnisses über verschiedene Betriebssysteme hinweg untersucht.
Python 3.4 und höher
Das Pathlib-Modul bietet eine praktische und plattformunabhängige Möglichkeit, Dateipfade zu verarbeiten. Um das übergeordnete Verzeichnis mit pathlib abzurufen:
<code class="python">from pathlib import Path path = Path("/here/your/path/file.txt") print(path.parent.absolute())</code>
Legacy-Lösung
Vor Python 3.4 können Sie den folgenden Ansatz verwenden:
<code class="python">import os print(os.path.abspath(os.path.join(yourpath, os.pardir)))</code>
Ersetzen Sie yourpath durch Pfad, dessen übergeordnetes Verzeichnis Sie finden möchten.
Sonderfälle
Wenn sich das Verzeichnis selbst im Stammverzeichnis des Dateisystems befindet, geben die oben genannten Lösungen dasselbe Verzeichnis zurück. In solchen Fällen müssen Sie diese Szenarien möglicherweise explizit behandeln.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo erhalten Sie das übergeordnete Verzeichnis eines Dateipfads in Python: Plattformübergreifende Lösungen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Dieses Tutorial zeigt, wie man Python verwendet, um das statistische Konzept des Zipf -Gesetzes zu verarbeiten, und zeigt die Effizienz des Lesens und Sortierens großer Textdateien von Python bei der Bearbeitung des Gesetzes. Möglicherweise fragen Sie sich, was der Begriff ZiPF -Verteilung bedeutet. Um diesen Begriff zu verstehen, müssen wir zunächst das Zipf -Gesetz definieren. Mach dir keine Sorgen, ich werde versuchen, die Anweisungen zu vereinfachen. Zipf -Gesetz Das Zipf -Gesetz bedeutet einfach: In einem großen natürlichen Sprachkorpus erscheinen die am häufigsten vorkommenden Wörter ungefähr doppelt so häufig wie die zweiten häufigen Wörter, dreimal wie die dritten häufigen Wörter, viermal wie die vierten häufigen Wörter und so weiter. Schauen wir uns ein Beispiel an. Wenn Sie sich den Brown Corpus in amerikanischem Englisch ansehen, werden Sie feststellen, dass das häufigste Wort "Th ist

In diesem Artikel wird erklärt, wie man schöne Suppe, eine Python -Bibliothek, verwendet, um HTML zu analysieren. Es beschreibt gemeinsame Methoden wie find (), find_all (), select () und get_text () für die Datenextraktion, die Behandlung verschiedener HTML -Strukturen und -Anternativen (SEL)

Der Umgang mit lauten Bildern ist ein häufiges Problem, insbesondere bei Mobiltelefonen oder mit geringen Auflösungskamera-Fotos. In diesem Tutorial wird die Bildfilterungstechniken in Python unter Verwendung von OpenCV untersucht, um dieses Problem anzugehen. Bildfilterung: Ein leistungsfähiges Werkzeug Bildfilter

PDF-Dateien sind für ihre plattformübergreifende Kompatibilität beliebt, wobei Inhalte und Layout für Betriebssysteme, Lesegeräte und Software konsistent sind. Im Gegensatz zu Python Processing -Klartextdateien sind PDF -Dateien jedoch binäre Dateien mit komplexeren Strukturen und enthalten Elemente wie Schriftarten, Farben und Bilder. Glücklicherweise ist es nicht schwierig, PDF -Dateien mit Pythons externen Modulen zu verarbeiten. In diesem Artikel wird das PYPDF2 -Modul verwendet, um zu demonstrieren, wie Sie eine PDF -Datei öffnen, eine Seite ausdrucken und Text extrahieren. Die Erstellung und Bearbeitung von PDF -Dateien finden Sie in einem weiteren Tutorial von mir. Vorbereitung Der Kern liegt in der Verwendung von externem Modul PYPDF2. Installieren Sie es zunächst mit PIP: pip ist p

Dieses Tutorial zeigt, wie man Redis Caching nutzt, um die Leistung von Python -Anwendungen zu steigern, insbesondere innerhalb eines Django -Frameworks. Wir werden Redis -Installation, Django -Konfiguration und Leistungsvergleiche abdecken, um den Vorteil hervorzuheben

Dieser Artikel vergleicht TensorFlow und Pytorch für Deep Learning. Es beschreibt die beteiligten Schritte: Datenvorbereitung, Modellbildung, Schulung, Bewertung und Bereitstellung. Wichtige Unterschiede zwischen den Frameworks, insbesondere bezüglich des rechnerischen Graps

Dieses Tutorial zeigt, dass eine benutzerdefinierte Pipeline -Datenstruktur in Python 3 erstellt wird, wobei Klassen und Bedienerüberladungen für verbesserte Funktionen genutzt werden. Die Flexibilität der Pipeline liegt in ihrer Fähigkeit, eine Reihe von Funktionen auf einen Datensatz GE anzuwenden

Python, ein Favorit für Datenwissenschaft und Verarbeitung, bietet ein reichhaltiges Ökosystem für Hochleistungs-Computing. Die parallele Programmierung in Python stellt jedoch einzigartige Herausforderungen dar. Dieses Tutorial untersucht diese Herausforderungen und konzentriert sich auf die globale Interprete


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

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

SublimeText3 Linux neue Version
SublimeText3 Linux neueste Version

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

Herunterladen der Mac-Version des Atom-Editors
Der beliebteste Open-Source-Editor

WebStorm-Mac-Version
Nützliche JavaScript-Entwicklungstools

ZendStudio 13.5.1 Mac
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung
