


Wie kann ich mit Python alle TXT-Dateien in einem Verzeichnis (und Unterverzeichnissen) finden?
Dateien mit der Erweiterung .txt in Python finden
Das Identifizieren von Dateien mit einer bestimmten Erweiterung innerhalb eines Verzeichnisses ist eine häufige Aufgabe in der Programmierung. In Python gibt es mehrere Ansätze, um dies für TXT-Dateien zu erreichen.
Verwendung von glob
Das Glob-Modul bietet eine unkomplizierte Methode, um Dateien zu finden, die einem bestimmten Muster entsprechen. Für .txt-Dateien reicht der folgende Code aus:
import glob, os os.chdir("/mydir") for file in glob.glob("*.txt"): print(file)
Verwendung von os.listdir
Eine andere Möglichkeit besteht darin, os.listdir zu verwenden, um alle Dateien in aufzulisten Verzeichnis und filtern Sie nach denen mit der gewünschten Erweiterung:
import os for file in os.listdir("/mydir"): if file.endswith(".txt"): print(os.path.join("/mydir", file))
Employing os.walk für rekursive Durchquerung
Wenn Sie Unterverzeichnisse rekursiv durchsuchen müssen, kann os.walk eingesetzt werden:
import os for root, dirs, files in os.walk("/mydir"): for file in files: if file.endswith(".txt"): print(os.path.join(root, file))
Diese Methoden bieten effiziente Möglichkeiten zum Auffinden und Bearbeiten von . txt-Dateien in einer Python-Anwendung.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich mit Python alle TXT-Dateien in einem Verzeichnis (und Unterverzeichnissen) finden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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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

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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.


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