Dateinamen ohne Erweiterung aus einem Pfad in Python abrufen
Das Bestimmen des Dateinamens ohne Erweiterung ist eine häufige Aufgabe bei der Arbeit mit Pfaden. In Python kann dies auf verschiedene Arten erreicht werden.
Python 3.4 und höher
Die Nutzung des Stammattributs des Pathlib-Moduls bietet einen einfachen Ansatz zum Abrufen des Dateinamens ohne Erweiterung:
from pathlib import Path path = Path("/path/to/file.txt") filename_without_extension = path.stem print(filename_without_extension) # Outputs: "file"
Python-Versionen vor 3.4
Für Python-Versionen vor 3.4 kann eine Kombination der Funktionen os.path.splitext und os.path.basename verwendet werden:
import os.path path = "/path/to/file.txt" filename = os.path.basename(path) filename_without_extension = os.path.splitext(filename)[0] print(filename_without_extension) # Outputs: "file"
Dieser Ansatz gewährleistet die Kompatibilität mit ältere Python-Versionen und erreicht dabei das Ziel, den Dateinamen ohne die Erweiterung zu extrahieren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie erhalte ich in Python einen Dateinamen ohne Erweiterung?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

ARRAYSAREGENERARYMOREMORY-effizientesThanlistsforstoringNumericalDataduetototototheirfixed-SizenReanddirectMemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontuTouNDdirectMemoryAccess.

ToconvertapythonListtoanArray, UsethearrayModule: 1) ImportThearrayModule, 2) Kreatelist, 3) Usearray (Typcode, Liste) Toconvertit, spezifizieren thetypecodelik'i'i'i'i'i'i'i'i'Itingers.ThiskonversionoptimizesMorySageForHomoGeenousData, EnhancingIntationSerance -Formance -FormanceConconcompomp

Python -Listen können verschiedene Arten von Daten speichern. Die Beispielliste enthält Ganzzahlen, Saiten, schwimmende Punktzahlen, Boolesche, verschachtelte Listen und Wörterbücher. Die Listenflexibilität ist bei der Datenverarbeitung und -prototypung wertvoll, muss jedoch mit Vorsicht verwendet werden, um die Lesbarkeit und Wartbarkeit des Codes sicherzustellen.

Pythondoesnothavebuilt-In-In-In-In-Grad; UsethearraymoduleformemoryeffizientHomogenousDatastorage, whilelistareversatileformixedDatatypes

ThemostcommonlyusedModuleforcreatreatraysinpythonisnumpy.1) NumpyprovideseffictionToolsforArrayoperationen, IdealfornicericalData.2) ArraysCanbesedusednp.Array () for1dand2dstructures.3) numpyexcelsusingnp.Array () und -Antenoperationen

ToAppendElementStoapythonList, UsTheAppend () methodForsingleElelements, Extend () FormultipleElements, und INSERSt () FORSPECIFIFICEPosition.1) UseAppend () ForaddingOneElementattheend.2) usextend () toaddmultiElementsefficction.3) useInsert () toaddanelementataspeci

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.


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