


Wie kann ich Dateien in einem bestimmten Verzeichnis in Python effizient durchlaufen?
Iterieren durch Dateien in einem bestimmten Verzeichnis
In einem Programmierkontext kann es vorkommen, dass Sie Dateien in einem bestimmten Verzeichnis verarbeiten oder bearbeiten müssen . Hier ist ein unkomplizierter Ansatz zum effizienten Durchlaufen von Dateien in einem bestimmten Verzeichnis.
Python 3.6-Lösung
Das Betriebssystemmodul von Python bietet die listdir()-Funktion zum Auflisten von Dateien in einem Verzeichnis . Unter der Annahme, dass Ihr Verzeichnispfad in einer Zeichenfolgenvariablen (Verzeichnis) gespeichert ist, listet das folgende Codefragment .asm-Dateien auf:
import os directory = os.fsencode(directory) for file in os.listdir(directory): filename = os.fsdecode(file) if filename.endswith(".asm"): # Perform actions on .asm files continue else: continue
Pathlib-Rekursion
Pathlib bietet eine rekursive Ansatz. Mit dem Path-Objekt können Sie auch in Unterverzeichnissen nach .asm-Dateien suchen:
from pathlib import Path pathlist = Path(directory).rglob('**/*.asm') for path in pathlist: path_in_str = str(path) # Perform actions on .asm files
Ursprüngliche Antwort
Der folgende Code liefert ein einfaches Beispiel:
import os for filename in os.listdir("/path/to/dir/"): if filename.endswith(".asm") or filename.endswith(".py"): # Perform actions on .asm and .py files continue else: continue
Dieser Code durchläuft alle Dateien in einem Verzeichnis und filtert nach Dateien mit den angegebenen Erweiterungen. Wenn eine geeignete Datei gefunden wird, können Sie im Fortsetzungsblock die erforderlichen Aktionen ausführen. Wichtig ist, dass durch den Ausschluss von Dateien mithilfe von else sichergestellt wird, dass nur relevante Dateien verarbeitet werden.
Wenn Sie diese Ansätze befolgen, können Sie Dateien in einem bestimmten Verzeichnis effizient durchlaufen und so Möglichkeiten für verschiedene Dateiverarbeitungsaufgaben eröffnen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich Dateien in einem bestimmten Verzeichnis in Python effizient durchlaufen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Pythonisbothcompiledandinterpreted.WhenyourunaPythonscript,itisfirstcompiledintobytecode,whichisthenexecutedbythePythonVirtualMachine(PVM).Thishybridapproachallowsforplatform-independentcodebutcanbeslowerthannativemachinecodeexecution.

Python ist nicht streng line-by-line-Ausführung, sondern wird basierend auf dem Interpreter-Mechanismus optimiert und bedingte Ausführung. Der Interpreter konvertiert den Code in Bytecode, der von der PVM ausgeführt wird, und kann konstante Ausdrücke vorkompilieren oder Schleifen optimieren. Das Verständnis dieser Mechanismen trägt dazu bei, den Code zu optimieren und die Effizienz zu verbessern.

Es gibt viele Methoden, um zwei Listen in Python zu verbinden: 1. Verwenden Sie Operatoren, die in großen Listen einfach, aber ineffizient sind; 2. Verwenden Sie die Erweiterungsmethode, die effizient ist, die ursprüngliche Liste jedoch ändert. 3.. Verwenden Sie den operator =, der sowohl effizient als auch lesbar ist; 4. Verwenden Sie die Funktion iterertools.chain, die Speichereffizient ist, aber zusätzlichen Import erfordert. 5. Verwenden Sie List Parsing, die elegant ist, aber zu komplex sein kann. Die Auswahlmethode sollte auf dem Codekontext und den Anforderungen basieren.

Es gibt viele Möglichkeiten, Python -Listen zusammenzuführen: 1. Verwenden von Operatoren, die einfach, aber nicht für große Listen effizient sind; 2. Verwenden Sie die Erweiterungsmethode, die effizient ist, die ursprüngliche Liste jedoch ändert. 3. Verwenden Sie iTertools.chain, das für große Datensätze geeignet ist. 4. Verwenden Sie * Operator, fusionieren Sie kleine bis mittelgroße Listen in einer Codezeile. 5. Verwenden Sie Numpy.concatenate, das für große Datensätze und Szenarien mit hohen Leistungsanforderungen geeignet ist. 6. Verwenden Sie die Append -Methode, die für kleine Listen geeignet ist, aber ineffizient ist. Bei der Auswahl einer Methode müssen Sie die Listengröße und die Anwendungsszenarien berücksichtigen.

CompiledLanguageOfferSpeedandSecurity, während interpretedLanguagesProvideaseofuseAnDportabilität.1) kompiledlanguageslikec areFasterandSecurebuthavelongerDevelopmentCyclesandplatformDependency.2) InterpretedLanguages -pythonareaToReAndoreAndorePortab

In Python wird eine für die Schleife verwendet, um iterable Objekte zu durchqueren, und eine WHHE -Schleife wird verwendet, um Operationen wiederholt durchzuführen, wenn die Bedingung erfüllt ist. 1) Beispiel für Schleifen: Überqueren Sie die Liste und drucken Sie die Elemente. 2) Während des Schleifens Beispiel: Erraten Sie das Zahlenspiel, bis Sie es richtig erraten. Mastering -Zyklusprinzipien und Optimierungstechniken können die Code -Effizienz und -zuverlässigkeit verbessern.

Um eine Liste in eine Zeichenfolge zu verkettet, ist die Verwendung der join () -Methode in Python die beste Wahl. 1) Verwenden Sie die monjoy () -Methode, um die Listelemente in eine Zeichenfolge wie "" .Join (my_list) zu verkettet. 2) Für eine Liste, die Zahlen enthält, konvertieren Sie die Karte (STR, Zahlen) in eine Zeichenfolge, bevor Sie verkettet werden. 3) Sie können Generatorausdrücke für komplexe Formatierung verwenden, wie z. 4) Verwenden Sie bei der Verarbeitung von Mischdatentypen MAP (STR, MIXED_LIST), um sicherzustellen, dass alle Elemente in Zeichenfolgen konvertiert werden können. 5) Verwenden Sie für große Listen '' .Join (large_li

Pythonusesahybridapproach, kombinierte CompilationTobyteCodeAnDinterpretation.1) codiscompiledtoplatform-unintenpendentBytecode.2) BytecodeIsinterpretedBythepythonvirtualMachine, EnhancingEfficiency und Portablabilität.


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