


Beispiel für die in Python implementierte Funktion zum Suchen von Datendateien basierend auf Dateinamen
这篇文章主要介绍了Python实现的根据文件名查找数据文件功能,涉及Python针对文件与目录的遍历、查询等相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
本文实例讲述了Python实现的根据文件名查找数据文件功能。分享给大家供大家参考,具体如下:
#-*- coding: UTF-8 -*- import os import shutil AllFiles=[] NameFiles=[] def findFie(filePath): pathDir = os.listdir(filePath) for allDir in pathDir: # print(allDir) AllFiles.append(allDir) #pass #filepath = 'C:\\Users\\IBM_ADMIN\\Desktop\\cognos\\datastage\\71&72\\71\\71sns' #copyfile = 'C:\\Users\\IBM_ADMIN\\Desktop\\cognos\\datastage\\71&72\\71mtp' filepath = 'C:\\Users\\IBM_ADMIN\\Desktop\\cognos\\datastage\\71&72\\72\\72sns' copyfile = 'C:\\Users\\IBM_ADMIN\\Desktop\\cognos\\datastage\\71&72\\72mtp' shutil.rmtree(copyfile) os.mkdir(copyfile) findFie(filepath) def readFile(): readFile = open('./jobname') i = 0 for eachLine in readFile: i= i + 1 #print(eachLine) NameFiles.append(eachLine.replace('\n','')) # 去掉换行符 readFile() #字符串比较 def doTheCompare(): for x in NameFiles: print(x) for y in AllFiles: if x == y : copyFrom = os.path.join(filepath,x) copyTo = os.path.join(copyfile,x) shutil.copyfile(copyFrom,copyTo) else: pass #print ("file not find under sns process,thanks .please check with wumi.") doTheCompare()
附:这里再补充一个更为简单的文件搜索功能示例:
# -*- coding:utf-8 -*- import os def search(path=".", name="1"): for item in os.listdir(path): item_path = os.path.join(path, item) if os.path.isdir(item_path): search(item_path, name) elif os.path.isfile(item_path): if name in item: print(item_path) if __name__ == "__main__": search(path=r"D:\360Downloads",name="dll")
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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.

Die Keedifferzences -zwischen Pythons "für" und "während" Loopsare: 1) "für" LoopsareideAlForiteratingOvercesorknownowniterations, während 2) "LoopsarebetterForContiningUtilAconditionismethoutnredefineditInations.un

In Python können Sie Listen anschließen und doppelte Elemente mit einer Vielzahl von Methoden verwalten: 1) Verwenden von Operatoren oder erweitert (), um alle doppelten Elemente beizubehalten; 2) Konvertieren in Sets und kehren Sie dann zu Listen zurück, um alle doppelten Elemente zu entfernen. Die ursprüngliche Bestellung geht jedoch verloren. 3) Verwenden Sie Schleifen oder listen Sie Verständnisse auf, um Sätze zu kombinieren, um doppelte Elemente zu entfernen und die ursprüngliche Reihenfolge zu verwalten.


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