Python mkdir -p 同等
Python 内からシェルの mkdir -p 機能をシミュレートするには、いくつかのアプローチが利用可能です。
Python 3.5 以降
Python 3.5 では、parents パラメーターとexist_ok パラメーターを含む pathlib.Path.mkdir 関数が導入されています。 parent を True に設定し、exist_ok を True に設定すると、エラーが発生することなく、ディレクトリと存在しない親ディレクトリが作成されます。
<code class="python">import pathlib pathlib.Path("/tmp/path/to/desired/directory").mkdir(parents=True, exist_ok=True)</code>
Python 3.2 以降
Python 3.2 以降の場合、os.makedirs 関数にはオプションの 3 番目の引数、exist_ok があり、これを True に設定すると同じ動作を実現できます:
<code class="python">import os os.makedirs("/tmp/path/to/desired/directory", exist_ok=True)</code>
以前の Python バージョン
古いバージョンの Python の場合、次のコードを使用して、os.makedirs 関数を使用し、ディレクトリが既に存在する場合に OSError 例外をキャッチできます。
<code class="python">import errno import os def mkdir_p(path): try: os.makedirs(path) except OSError as exc: # Python ≥ 2.5 if exc.errno == errno.EEXIST and os.path.isdir(path): pass # possibly handle other errno cases here, otherwise finally: else: raise</code>
以上がPython で「mkdir -p」機能をシミュレートするには?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。

AlaySaregenerallymorememory-effictient forstring forstring inumericaldataduetotheirfixed-sizenature anddirectmoryaccess.1)AraysstoreElementsinaCourowlock、Reducingoverheadfrompointertersormetadata.2)リスト

ToconvertaPythonlisttoanarray,usethearraymodule:1)Importthearraymodule,2)Createalist,3)Usearray(typecode,list)toconvertit,specifyingthetypecodelike'i'forintegers.Thisconversionoptimizesmemoryusageforhomogeneousdata,enhancingperformanceinnumericalcomp

Pythonリストは、さまざまな種類のデータを保存できます。サンプルリストには、整数、文字列、フローティングポイント番号、ブール膜、ネストされたリスト、辞書が含まれています。リストの柔軟性は、データ処理とプロトタイピングにおいて価値がありますが、コードの読みやすさと保守性を確保するためには注意して使用する必要があります。

Pythondoesnothavebuiltinarays; usethearmoduleformemory-efficienthogeneousdatastorage、while-lelistSareversatileformixeddatypes.Arraysareeffientive for forlardatedateSetsetype、wheneasofferistofibuliestibuliestuseduseerieartusedoersorerdatatess。

sostCommonlylysedModule forcreatinginpythonisnumpy.1)numProvidesefficientToolsForArrayoperations、理想的なfornumericaldata.2)arrayscanbecreatedusingnp.array()for1dand2dstructures.3)

toAppendElementStoapyThonList、usetheappend()methodforsingleelements、extend()formultipleElements、andinsert()forspecificopsitions.1)useappend()foraddingoneElementatheend.2)useextend()toaddmultipleelementseffictience.3)

To CreateapythonList、usesquareBrackets []およびSeparateItemswithcommas.1)listsaredynamicandcanholdmixdatatypes.2)useappend()、remaid()、andslicingformanipulation.3)listcompreheNsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsientionforcreating.4)

金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。


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