


Warum verursacht „os.listdir()' beim Öffnen von Dateien „FileNotFoundError' in Python?
Fehler „Datei nicht gefunden“ in Python bei Verwendung von os.listdir
Das Durchlaufen von Dateien in einem Verzeichnis mit os.listdir() kann einen Fehler auslösen FileNotFoundError, auch wenn die Datei vorhanden ist. Dieser Fehler tritt auf, weil os.listdir() nur den Dateinamen und nicht den vollständigen Pfad zurückgibt.
Beachten Sie den folgenden Code:
import os path = r'E:/somedir' for filename in os.listdir(path): f = open(filename, 'r')
Bei der Ausführung würde dieser Code einen FileNotFoundError für generieren Datei 'foo.txt', obwohl sie im angegebenen Verzeichnis vorhanden ist.
Das Problem liegt darin os.listdir() gibt nur den Teil des Dateinamens zurück, beispielsweise „foo.txt“. Die Funktion open() erfordert jedoch den vollständigen Pfad zur Datei, einschließlich des Verzeichnispfads, z. B. „E:/somedir/foo.txt“.
Um dieses Problem zu beheben, verwenden Sie os.path.join( ) kann verwendet werden, um den Verzeichnispfad dem Dateinamen voranzustellen:
path = r'E:/somedir' for filename in os.listdir(path): with open(os.path.join(path, filename)) as f: # process the file
Der with-Block kann auch verwendet werden, um die Datei automatisch zu schließen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum verursacht „os.listdir()' beim Öffnen von Dateien „FileNotFoundError' in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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TocreateApythonList, usequarebrackets [] andsparateItemswithcommas.1) ListaredynamicandcanholdmixedDatatypes.2) UseAppend (), REME () und SSLICINGFORMIPLUMILATION.3) LISTCOMPRAUMENS

In den Bereichen Finanzen, wissenschaftliche Forschung, medizinische Versorgung und KI ist es entscheidend, numerische Daten effizient zu speichern und zu verarbeiten. 1) In der Finanzierung kann die Verwendung von Speicherzuordnungsdateien und Numpy -Bibliotheken die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erheblich verbessern. 2) Im Bereich der wissenschaftlichen Forschung sind HDF5 -Dateien für die Datenspeicherung und -abnahme optimiert. 3) In der medizinischen Versorgung verbessern die Datenbankoptimierungstechnologien wie die Indexierung und die Partitionierung die Leistung der Datenabfrage. 4) In AI beschleunigen Daten, die Sharding und das verteilte Training beschleunigen, Modelltraining. Die Systemleistung und Skalierbarkeit können erheblich verbessert werden, indem die richtigen Tools und Technologien ausgewählt und Kompromisse zwischen Speicher- und Verarbeitungsgeschwindigkeiten abgewogen werden.

PythonarraysSureScreeatedusedhearrayModule, nicht gebaute Inlikelisten.1) ImportThearrayModule.2) Spezifizieren Sie die THETYPECODE, z.

Zusätzlich zur Shebang -Linie gibt es viele Möglichkeiten, einen Python -Interpreter anzugeben: 1. Verwenden Sie Python -Befehle direkt aus der Befehlszeile; 2. Verwenden Sie Stapeldateien oder Shell -Skripte. 3.. Verwenden Sie Build -Tools wie Make oder CMake; 4. Verwenden Sie Aufgabenläufer wie Invoke. Jede Methode hat ihre Vor- und Nachteile, und es ist wichtig, die Methode auszuwählen, die den Anforderungen des Projekts entspricht.

ForHandlinglargedatasetsinpython, Usenumpyarraysforbetterperformance.1) Numpyarraysarememory-Effiction und FasterFornumericaloperations.2) meidenunnötiger Anbieter.3) HebelVectorisationFecedTimeComplexity.4) ManagemememoryusageSageWithEffizienceDeffictureWitheseffizienz

Inpython, listEUSUutsynamicMemoryAllocationWithover-Accocation, whilenumpyarraysalcodeFixedMemory.1) ListSallocatemoremoryThanneded intellig, vereitelte, dass die sterbliche Größe von Zeitpunkte, OfferingPredictableSageStoageStloseflexeflexibilität.

Inpython, youcansspecthedatatypeyFelemeremodelerernspant.1) Usenpynernrump.1) Usenpynerp.dloatp.Ploatm64, Formor -Präzise -Preciscontrolatatypen.


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