検索
ホームページバックエンド開発Python チュートリアルPython でファイルを効率的に検索する方法: os.walk とパターン マッチングのガイド

 How to Efficiently Find Files in Python: A Guide to os.walk and Pattern Matching

Python でのファイルの検索

ファイルの場所を特定するのは、特にファイルの場所が異なるユーザー マシン間で異なる場合に困難になることがあります。心配しないでください。Python は、os.walk 関数というこの難題に対する解決策を提供します。

os.walk() は 2 つの引数を取ります。1 つは検索するディレクトリのパス、もう 1 つはディレクトリごとに呼び出される関数です。

最初に一致するファイルを見つける

指定された名前に一致する最初のファイルを見つけるには、次のコードを使用します:

<code class="python">import os

def find(name, path):
    for root, dirs, files in os.walk(path):
        if name in files:
            return os.path.join(root, name)</code>

すべての一致の検索

特定の名前に一致するすべてのファイルを検索するには、次のコードを使用します:

<code class="python">def find_all(name, path):
    result = []
    for root, dirs, files in os.walk(path):
        if name in files:
            result.append(os.path.join(root, name))
    return result</code>

一致パターン

パターンに基づいてファイルを照合するには、次のスニペットを使用します:

<code class="python">import os, fnmatch
def find(pattern, path):
    result = []
    for root, dirs, files in os.walk(path):
        for name in files:
            if fnmatch.fnmatch(name, pattern):
                result.append(os.path.join(root, name))
    return result

find('*.txt', '/path/to/dir')</code>

これらのメソッドを使用すると、任意のディレクトリ内のファイルを簡単に見つけることができ、ファイルの種類に関係なくファイル管理が簡単になります。場所。

以上がPython でファイルを効率的に検索する方法: os.walk とパターン マッチングのガイドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
Pythonの2つのリストを連結する代替品は何ですか?Pythonの2つのリストを連結する代替品は何ですか?May 09, 2025 am 12:16 AM

Pythonに2つのリストを接続する多くの方法があります。1。オペレーターを使用しますが、これはシンプルですが、大きなリストでは非効率的です。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3。=演算子を使用します。これは効率的で読み取り可能です。 4。itertools.chain関数を使用します。これはメモリ効率が高いが、追加のインポートが必要です。 5。リストの解析を使用します。これはエレガントですが、複雑すぎる場合があります。選択方法は、コードのコンテキストと要件に基づいている必要があります。

Python:2つのリストをマージする効率的な方法Python:2つのリストをマージする効率的な方法May 09, 2025 am 12:15 AM

Pythonリストをマージするには多くの方法があります。1。オペレーターを使用します。オペレーターは、シンプルですが、大きなリストではメモリ効率的ではありません。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3. Itertools.chainを使用します。これは、大規模なデータセットに適しています。 4.使用 *オペレーター、1つのコードで小規模から中型のリストをマージします。 5. numpy.concatenateを使用します。これは、パフォーマンス要件の高い大規模なデータセットとシナリオに適しています。 6.小さなリストに適したが、非効率的な追加方法を使用します。メソッドを選択するときは、リストのサイズとアプリケーションのシナリオを考慮する必要があります。

コンパイルされた通信言語:長所と短所コンパイルされた通信言語:長所と短所May 09, 2025 am 12:06 AM

compiledlanguagesOfferspeedandsecurity、foredlanguagesprovideeaseofuseandportability.1)compiledlanguageslikec arefasterandsecurebuthavelOnderdevelopmentsplat dependency.2)

Python:ループのために、そして最も完全なガイドPython:ループのために、そして最も完全なガイドMay 09, 2025 am 12:05 AM

Pythonでは、forループは反復可能なオブジェクトを通過するために使用され、条件が満たされたときに操作を繰り返し実行するためにしばらくループが使用されます。 1)ループの例:リストを通過し、要素を印刷します。 2)ループの例:正しいと推測するまで、数値ゲームを推測します。マスタリングサイクルの原則と最適化手法は、コードの効率と信頼性を向上させることができます。

Python concatenateリストを文字列に入れますPython concatenateリストを文字列に入れますMay 09, 2025 am 12:02 AM

リストを文字列に連結するには、PythonのJoin()メソッドを使用して最良の選択です。 1)join()メソッドを使用して、 '' .join(my_list)などのリスト要素を文字列に連結します。 2)数字を含むリストの場合、連結する前にマップ(str、数字)を文字列に変換します。 3) '、'などの複雑なフォーマットに発電機式を使用できます。 4)混合データ型を処理するときは、MAP(STR、Mixed_List)を使用して、すべての要素を文字列に変換できるようにします。 5)大規模なリストには、 '' .join(lage_li)を使用します

Pythonのハイブリッドアプローチ:コンピレーションと解釈を組み合わせたPythonのハイブリッドアプローチ:コンピレーションと解釈を組み合わせたMay 08, 2025 am 12:16 AM

pythonusesahybridapproach、コンコイリティレーショントビテコードと解釈を組み合わせて、コードコンピレッドフォームと非依存性bytecode.2)

Pythonの「for」と「while」ループの違いを学びますPythonの「for」と「while」ループの違いを学びますMay 08, 2025 am 12:11 AM

keydifferencesは、「for」と「while "loopsare:1)" for "for" loopsareideal forterating overencesonownowiterations、while2) "for" for "for" for "for" for "for" for "for" for for for for "wide" loopsarebetterunuinguntinunuinguntinisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisations.un

重複したPython Concatenateリスト重複したPython ConcatenateリストMay 08, 2025 am 12:09 AM

Pythonでは、さまざまな方法でリストを接続して重複要素を管理できます。1)オペレーターを使用するか、すべての重複要素を保持します。 2)セットに変換してから、リストに戻ってすべての重複要素を削除しますが、元の順序は失われます。 3)ループを使用するか、包含をリストしてセットを組み合わせて重複要素を削除し、元の順序を維持します。

See all articles

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

Video Face Swap

Video Face Swap

完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

ホットツール

MantisBT

MantisBT

Mantis は、製品の欠陥追跡を支援するために設計された、導入が簡単な Web ベースの欠陥追跡ツールです。 PHP、MySQL、Web サーバーが必要です。デモおよびホスティング サービスをチェックしてください。

AtomエディタMac版ダウンロード

AtomエディタMac版ダウンロード

最も人気のあるオープンソースエディター

MinGW - Minimalist GNU for Windows

MinGW - Minimalist GNU for Windows

このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。

Dreamweaver Mac版

Dreamweaver Mac版

ビジュアル Web 開発ツール

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境