Pythonスクリプトを使用して、名前へのID番号ファイルのバッチの名前変更を実現する
実際のアプリケーションでは、ID番号にちなんで名前が付けられたファイルを処理し、それらを対応する名前に変更する必要があることがよくあります。この記事では、Excelテーブルデータを組み合わせてバッチファイルの名前変更を実現する効率的なPythonソリューションを提供します。
ID番号と名前の対応を含むExcelファイル(「data.xls」など)と、ID番号にちなんで名前が付けられたファイルを含むフォルダーがあるとします。次のコードは、ファイルの名前変更を完了するのに役立ちます。
元のコードと既存の問題:
次のコードは、Excelテーブルのマッピング関係に基づいてファイルをID番号から名前に変更しようとしますが、効率と堅牢性の問題があります。
OSをインポートします PDとしてパンダをインポートします df = pd.read_excel( "data.xls") id_list = os.listdir( "./") id_fileのid_list: id_num = id_file [:id_file.find( "。")]] ext = id_file [id_file.find( "。"):] name = df [df ["id number"] == id_num] .name.values 印刷(名前) Len(name)!= 0の場合: name = name [0] print(f "rest rename:{id_file} - > {name} {ext}") os.rename(id_file、name ext) print( "name end")
このコードの主な問題は、Excelファイルを複数回検索することです。これは非効率的です。ファイルが多すぎると、パフォーマンスは急激に低下します。
改善されたPythonコード:
効率と堅牢性を向上させるために、より直接的なトラバーサル方法を採用します。
OSをインポートします PDとしてパンダをインポートします df = pd.read_excel( "data.xls") id_name_map = dict(zip(df ["id card number"]、df ["name"]))#id_list = os.listdir( "./" id_fileのid_list: id_num = id_file [:id_file.find( "。")]] ext = id_file [id_file.find( "。"):] ID_NUM IN ID_NAME_MAPの場合: new_name = id_name_map [id_num] ext print(f "rest rename:{id_file} - > {new_name}") os.rename(id_file、new_name) print( "name end")
このコードは、最初に名前を付けてID番号のマッピング辞書を作成し、次にファイルリストを反復し、辞書を介して対応する名前を検索するため、Excelテーブルデータの繰り返し検索を回避し、効率を大幅に改善します。さらに、コードのロジックもより明確に表示されます。
上記の改善により、バッチファイルの名前変更をより効果的に実装し、作業効率を向上させることができます。 「data.xls」ファイルがPythonスクリプトと同じディレクトリに存在すること、および「ID番号」と「名前」列名がExcelファイルの列名と同じであることを確認してください。
以上がID番号の名前のファイルをPythonを使用して名前に変更する方法は?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。

ArsareSareBetterElement-WiseOperationsduetof of ActassandoptimizedImplementations.1)ArrayshaveContigUousMoryFordiRectAccess.2)ListSareFlexibleButSlowerDueTopotentialDynamicresizizizizing.3)

Numpyの配列全体の数学的操作は、ベクトル化された操作を通じて効率的に実装できます。 1)追加(arr 2)などの簡単な演算子を使用して、配列で操作を実行します。 2)Numpyは、基礎となるC言語ライブラリを使用して、コンピューティング速度を向上させます。 3)乗算、分割、指数などの複雑な操作を実行できます。 4)放送操作に注意して、配列の形状が互換性があることを確認します。 5)np.sum()などのnumpy関数を使用すると、パフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。

Pythonでは、要素をリストに挿入するための2つの主要な方法があります。1)挿入(インデックス、値)メソッドを使用して、指定されたインデックスに要素を挿入できますが、大きなリストの先頭に挿入することは非効率的です。 2)Append(Value)メソッドを使用して、リストの最後に要素を追加します。これは非常に効率的です。大規模なリストの場合、append()を使用するか、dequeまたはnumpy配列を使用してパフォーマンスを最適化することを検討することをお勧めします。

tomakeapythonscriptexecutableonbothunixandwindows:1)addashebangline(#!/usr/bin/envpython3)andusechmod xtomakeitexecutableonix.2)onwindows、sursepythonisinstalledassandassassociated with.pyfiles、またはruseabatchfile(run.bat)tor。

「commandnotfound」エラーに遭遇した場合、次のポイントを確認する必要があります。1。スクリプトが存在し、パスが正しいことを確認します。 2.ファイルの権限を確認し、CHMODを使用して、必要に応じて実行権限を追加します。 3.スクリプトインタープリターがインストールされ、パスにインストールされていることを確認してください。 4.スクリプトの先頭にあるShebangラインが正しいことを確認します。そうすることで、スクリプトの操作の問題を効果的に解決し、コーディングプロセスがスムーズであることを確認できます。

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。


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