


Déplacement de fichiers en Python
Python propose plusieurs méthodes pour accomplir la tâche de déplacement de fichiers, analogues à la commande mv dans les systèmes de type Unix . Ces méthodes incluent :
- os.rename()
- os.replace()
- shutil.move()
Tous trois partagent une syntaxe cohérente :
import os import shutil os.rename("path/to/current/file.foo", "path/to/new/destination/for/file.foo") os.replace("path/to/current/file.foo", "path/to/new/destination/for/file.foo") shutil.move("path/to/current/file.foo", "path/to/new/destination/for/file.foo")
Voici quelques considérations importantes lors du déménagement fichiers :
- Le nom du fichier ("file.foo") doit être spécifié dans les chemins source et de destination. S'il diffère, le fichier sera renommé et déplacé.
- Le répertoire parent du chemin de destination doit exister avant le déplacement du fichier.
- Sur les systèmes Windows, le chemin de destination ne peut pas spécifier un fichier existant, car cela déclenchera une exception. Cependant, os.replace() écrasera silencieusement les fichiers existants.
- shutil.move appelle généralement os.rename pour les déplacements de fichiers sur le même disque. Cependant, lorsque la destination et la source se trouvent sur des disques différents,shutil.move copie le fichier puis supprime l'original.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.

NumpyissentialFornumericalComputingInpythondutOtsSpeed, MemoryEfficiency et ComprehenSiveMathematicalFunctions.1) It'sfastBecauseitPerformSoperations INC.2) NumpyArraySareMoremory-EfficientThanpythonlists.3)

ContigusMymoryallocationiscrucialforAraySBauseitallowsforefficient andfastelementAccess.1) iTenablesConstanttimeAccess, o (1), duetoDirectAddressCalculation.2) itimproveScacheefficiendyAllowingMultipleElementFetchesperCacheline.3) itsimplieniesMemorymorymorymorymorymory

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)


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