ファイルを再帰的に反復する
ディレクトリ構造を再帰的に走査してすべてのファイルをリストすることは、一般的なプログラミングのニーズです。これに関連して、Python でこれを効率的に実行する方法を見てみましょう。
1 つのアプローチは、Python 3.5 で導入された pathlib.Path().rglob() メソッドを使用することです。これは、ディレクトリとそのサブディレクトリ内の特定のパターンに一致するすべてのファイルを識別する便利な方法を提供します。
from pathlib import Path for path in Path('src').rglob('*.c'): print(path.name)
glob モジュールを使用する場合は、その glob() 関数を recursive=True で利用できます。引数:
from glob import glob for filename in glob('src/**/*.c', recursive=True): print(filename)
古い Python バージョンと互換性のある別のオプションでは、再帰的走査に os.walk() を使用します。パターン マッチングには fnmatch.filter() を使用します:
import fnmatch import os matches = [] for root, dirnames, filenames in os.walk('src'): for filename in fnmatch.filter(filenames, '*.c'): matches.append(os.path.join(root, filename))
os.walk() 手法は、pathlib モジュールに関連するオーバーヘッドが低いため、ファイル数が多いシナリオでは高速であることが証明される可能性があります。
どのアプローチを選択しても、これらの方法は、指定したディレクトリとそのサブフォルダー内のファイルを再帰的に識別して一覧表示するのに効果的に役立ちます。
以上がPython を使用してディレクトリ内のすべてのファイルを再帰的に一覧表示するにはどうすればよいですか?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。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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