


python简介
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。
Python由Guido van Rossum于1989年底发明,第一个公开发行版发行于1991年。
像Perl语言一样, Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议。
>>> import os >>> for i in os.walk("."): ... print i[0],"\n##",i[1],"\n##",i[2] ... . #当前目录 ## ['fa', 'out'] #当前目录中的子目录 ## ['meta_rna.sh', 'nohup.out', 'log.cpu', 'blast_seq.py'] ./fa # 第一个子目录 ## [] # 第一个子目录中的目录 ## ['assemblyar_new_2.faa'] ./out # 第二个子目录 ## [] # 第二个子目录中的目录 ## ['assemblyar_new_2.faa.coord', 'assemblyar_new_2.faa.mask', 'assemblyar_new_2.faa.seq', 'result_1.xm', 'result.xml', 'blast_seq.py']
也可以用 os.path.walk, 先定义一个访问文件夹的函数, VisitDir
>>> def VisitDir(arg, dirname, names): ... for filespath in names: ... print os.path.join(dirname, filespath) ... >>> path="." >>> os.path.walk(path, VisitDir, ()) ./meta_rna.sh ./fa ./out ./nohup.out ./log.cpu ./blast_seq.py ./fa/assemblyar_new_2.faa ./out/assemblyar_new_2.faa.coord ./out/assemblyar_new_2.faa.mask ./out/assemblyar_new_2.faa.seq ./out/result_1.xm ./out/result.xml ./out/blast_seq.py >>> os.getcwd() '/home/served_pro/Find_nick' >>> abs_path= os.getcwd() >>> os.path.walk(abs_path, VisitDir, ()) /home/served_pro/Find_nick/meta_rna.sh /home/served_pro/Find_nick/fa /home/served_pro/Find_nick/out /home/served_pro/Find_nick/nohup.out /home/served_pro/Find_nick/log.cpu /home/served_pro/Find_nick/blast_seq.py /home/served_pro/Find_nick/fa/assemblyar_new_2.faa /home/served_pro/Find_nick/out/assemblyar_new_2.faa.coord /home/served_pro/Find_nick/out/assemblyar_new_2.faa.mask /home/served_pro/Find_nick/out/assemblyar_new_2.faa.seq /home/served_pro/Find_nick/out/result_1.xm /home/served_pro/Find_nick/out/result.xml /home/served_pro/Find_nick/out/blast_seq.py
下面给大家介绍python列出文件夹下的所有文件
#方法1:使用os.listdir import os for filename in os.listdir(r'c:\\windows'): print filename #方法2:使用glob模块,可以设置文件过滤 import glob for filename in glob.glob(r'c:\\windows\\*.exe'): print filename #方法3:通过os.path.walk递归遍历,可以访问子文件夹 import os.path def processDirectory ( args, dirname, filenames ): print 'Directory',dirname for filename in filenames: print ' File',filename os.path.walk(r'c:\\windows', processDirectory, None ) #方法4:非递归 import os for dirpath, dirnames, filenames in os.walk('c:\\\\winnt'): print 'Directory', dirpath for filename in filenames: print ' File', filename
另外,判断文件与目录是否存在:
import os os.path.isfile('test.txt') #如果不存在就返回False os.path.exists(directory) #如果目录不存在就返回False
以上所述是小编给大家介绍的Python列出一个文件夹及其子目录的所有文件,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对PHP中文网的支持!
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Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Les applications du monde réel de Python incluent l'analyse des données, le développement Web, l'intelligence artificielle et l'automatisation. 1) Dans l'analyse des données, Python utilise des pandas et du matplotlib pour traiter et visualiser les données. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient la création d'applications Web. 3) Dans le domaine de l'intelligence artificielle, Tensorflow et Pytorch sont utilisés pour construire et former des modèles. 4) En termes d'automatisation, les scripts Python peuvent être utilisés pour des tâches telles que la copie de fichiers.

Python est largement utilisé dans les domaines de la science des données, du développement Web et des scripts d'automatisation. 1) Dans la science des données, Python simplifie le traitement et l'analyse des données à travers des bibliothèques telles que Numpy et Pandas. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask permettent aux développeurs de créer rapidement des applications. 3) Dans les scripts automatisés, la simplicité de Python et la bibliothèque standard le rendent idéal.

La flexibilité de Python se reflète dans les systèmes de prise en charge et de type dynamique multi-paradigmes, tandis que la facilité d'utilisation provient d'une syntaxe simple et d'une bibliothèque standard riche. 1. Flexibilité: prend en charge la programmation orientée objet, fonctionnelle et procédurale, et les systèmes de type dynamique améliorent l'efficacité de développement. 2. Facilité d'utilisation: La grammaire est proche du langage naturel, la bibliothèque standard couvre un large éventail de fonctions et simplifie le processus de développement.

Python est très favorisé pour sa simplicité et son pouvoir, adaptés à tous les besoins des débutants aux développeurs avancés. Sa polyvalence se reflète dans: 1) Facile à apprendre et à utiliser, syntaxe simple; 2) Bibliothèques et cadres riches, tels que Numpy, Pandas, etc.; 3) Support multiplateforme, qui peut être exécuté sur une variété de systèmes d'exploitation; 4) Convient aux tâches de script et d'automatisation pour améliorer l'efficacité du travail.

Oui, apprenez Python en deux heures par jour. 1. Élaborer un plan d'étude raisonnable, 2. Sélectionnez les bonnes ressources d'apprentissage, 3. Consolider les connaissances apprises par la pratique. Ces étapes peuvent vous aider à maîtriser Python en peu de temps.


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