FTP へのアクセスは、アップロードとダウンロードの 2 つの作業にすぎません。最近、プロジェクトで ftp から大量のファイルをダウンロードする必要があるため、次のように独自の ftp 操作クラスを試してみました (追記:この段落には何か問題があります。コピーして使用しないでください。独自の FTP クラスをテストするために参照できます)
import os from ftplib import FTP class FTPSync(): def __init__(self, host, usr, psw, log_file): self.host = host self.usr = usr self.psw = psw self.log_file = log_file def __ConnectServer(self): try: self.ftp = FTP(self.host) self.ftp.login(self.usr, self.psw) self.ftp.set_pasv(False) return True except Exception: return False def __CloseServer(self): try: self.ftp.quit() return True except Exception: return False def __CheckSizeEqual(self, remoteFile, localFile): try: remoteFileSize = self.ftp.size(remoteFile) localFileSize = os.path.getsize(localFile) if localFileSize == remoteFileSize: return True else: return False except Exception: return None def __DownloadFile(self, remoteFile, localFile): try: self.ftp.cwd(os.path.dirname(remoteFile)) f = open(localFile, 'wb') remoteFileName = 'RETR ' + os.path.basename(remoteFile) self.ftp.retrbinary(remoteFileName, f.write) if self.__CheckSizeEqual(remoteFile, localFile): self.log_file.write('The File is downloaded successfully to %s' + '\n' % localFile) return True else: self.log_file.write('The localFile %s size is not same with the remoteFile' + '\n' %localFile) return False except Exception: return False def __DownloadFolder(self, remoteFolder, localFolder): try: fileList = [] self.ftp.retrlines('NLST', fileList.append) for remoteFile in fileList: localFile = os.path.join(localFolder, remoteFile) return self.__DownloadFile(remoteFile, localFile) except Exception: return False def SyncFromFTP(self, remoteFolder, localFolder): self.__DownloadFolder(remoteFolder, localFolder) self.log_file.close() self.__CloseServer()

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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