Linux サーバーには CentOS、Fedora などが含まれており、これらのバージョンには 2.4 から 2.5 までの Python がプリインストールされているため、スクリプトをローカルに作成してアップロードするだけで済みます。対応するマシンに追加するには、実行時にパラメータを変更するだけです。
Python は、OS ライブラリを使用してファイルとフォルダーを操作します。主に次のコードでいくつかの関数が使用されます。
os.listdir: ディレクトリ内のファイルとフォルダーを一覧表示します。os.path.join: ファイル/フォルダーを結合して完全なパスを取得します。
os.path.isfile: それがファイル
os.path.splitext: 名前からサブパートを取得します
フォルダー = os.listdir (folder)
フォルダー内の名前の場合:
curname = os.path.join(folder, name)
isfile = os.path.isfile(curname)
if isfile:
ext = os.path.splitext (Curname) [1]
Count = Filter.Count (EXT)
If Count & GT;
Cur = MyFile ()
Curname
AllFile .append(cur)
else:
search(curname, filter, allfile)
return allfile
ファイルに関するさまざまな情報を返す場合、ファイルのサイズ、時間、種類などの情報を記録する必要がある場合は、ファイルのフルパスのみを保存するためにカスタムクラスを使用します。ファイルを同時に開くと、コードが展開される例に従うことができます。
def __init__(self):
self.name = ""
ファイル情報を格納する配列を取得した後、それを XML 形式で保存することもできます。 使用する場合は、次のコードを使用します。ドキュメントからの dom.minidom
以下は xml として保存されたコードです
doc = Document( )
root = doc.createElement("root")
doc.appendChild(root)
file = doc.createElement("file")
root.appendChild(file)
file.appendChild(name)
namevalue = doc.createTextNode(myfile.name)
name.appendChild(namevalue)
f = open(xml, 'a+')
f.write(doc.toprettyxml(indent=""))
f.close( )
フォルダー = "/ usr/local /apache/htdocs"
filter = [".html",".htm",".php"]
allfile = []
allfile = search(folder, filter, allfile)
len = len(allfile)
print "見つかった: " + str(len) + " files"
xml = "folder.xml"
generate(allfile, xml)
このプログラムを Windows で実行したい場合は、フォルダー変数を Windows の形式 (c:\apache2htdocs など) に変更してから、c:python25python.exe filesearch.py を実行する必要があります (ここではPython のインストール ディレクトリは c:python25 )

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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