


Comment vérifier l'existence d'un fichier en Python sans utiliser d'exceptions ?
Détermination de l'existence d'un fichier sans exception
Lors de la manipulation de fichiers, il est crucial de vérifier l'existence d'un fichier avant de tenter des opérations pour éviter exceptions. Voici comment accomplir cette tâche sans vous fier à l'instruction try :
Utilisation de os.path.isfile
Dans les scénarios où vous ne prévoyez pas d'ouvrir immédiatement le fichier , vous pouvez utiliser os.path.isfile, surtout si vous avez besoin de confirmation que l'entité est un fichier. Cette fonction renvoie True si le chemin fourni correspond à un fichier normal existant. Il est important de noter que os.path.isfile suit des liens symboliques, ce qui signifie que islink() et isfile() peuvent renvoyer True pour le même chemin.
import os.path os.path.isfile(fname)
Exploiter pathlib
Python 3.4 a introduit le module pathlib, qui propose une approche orientée objet. En utilisant pathlib, vous pouvez effectuer des vérifications d'existence à l'aide de l'objet Path. Voici quelques exemples :
-
Pour vérifier si un fichier existe :
from pathlib import Path my_file = Path("/path/to/file") if my_file.is_file(): # file exists
-
Pour vérifier si un répertoire existe :
if my_file.is_dir(): # directory exists
-
Pour vérifier si un objet Path existe, qu'il s'agisse d'un fichier ou directory :
if my_file.exists(): # path exists
Résolution du chemin avec strict=True
Vous pouvez également utiliser solve() avec strict=True dans un bloc try pour déterminer l'existence. Si la résolution réussit, le chemin existe ; sinon, ce n'est pas le cas.
try: my_abs_path = my_file.resolve(strict=True) except FileNotFoundError: # doesn't exist else: # exists
En employant ces techniques, vous pouvez vérifier en toute confiance l'existence d'un fichier sans déclencher d'exceptions indésirables, garantissant ainsi des opérations de gestion de fichiers robustes dans votre code.
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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