os モジュールは、ディレクトリまたはファイルの新規/削除/表示されたファイル属性を提供し、ファイルとディレクトリのパス操作も提供します。例: 絶対パス、親ディレクトリ...
os.sep
オペレーティングシステム固有のパス区切り文字を置き換えることができます。 Windowsでは「\」、Linuxでは「/」です
os.linesep
現在のプラットフォームで使用される行終端文字を示す文字列。たとえば、Windows は「rn」、Linux は「n」、Mac は「r」を使用します。
os.pathsep
ファイル パスの分割に使用される文字列を出力します。システムはこの文字を使用して検索パス (PATH など) を分割します (POSIX では ':'、Windows では ';' など)。
現在の作業ディレクトリ、つまり現在の Python スクリプトが動作するディレクトリ パスを取得しますos.getcwd()
シェルの下の cd に相当する現在のスクリプト作業ディレクトリを変更しますos.chdir("dirname")
現在のディレクトリに戻ります: ('.')os.curdir
現在のディレクトリの親ディレクトリ文字列名を取得します: ('..')os.pardir
シェル内の mkdir dirname に相当する単一レベルのディレクトリを生成しますos.mkdir('dirname')
ファイルを削除するos.remove(file)
ディレクトリが空の場合は削除し、上位のディレクトリも空の場合は削除します。
os.removedirs('dirname1')
os.rmdir('dirname')
隠しファイルを含む、指定されたディレクトリ内のすべてのファイルとサブディレクトリをリストし、リストモードで印刷します
os.listdir('dirname')
ファイル/ディレクトリの名前を変更します。新しい名前が存在する場合、置換時にエラーが発生します
os.rename("oldname","newname")
ファイル/ディレクトリの名前を変更します。dest がファイルを表し、存在する場合、元のファイルがディレクトリの場合はエラーが報告されます。
os.replace(src,dest)
例:os.chmod('C:\my_share_file\test.sh',755)
時間属性を変更します。time はタプル (atime、mtime) です。これら 2 つの時間数値は os.stat を通じて取得できますos.stat('path/filename')
os.utime(path,times)
os.walk(top[, topdown=True[, onerror=None[, followlinks=False]]])
2. topdown のデフォルト値は「True」です。これは、topdown の値が「False」の場合、ディレクトリ ツリーの下のファイルが最初に返され、次にディレクトリ ツリーのサブディレクトリが走査されることを意味します。
3.onerror のデフォルト値は「なし」です。これは、ファイルのトラバーサル中に生成されたエラーが無視されることを意味します。これが空でない場合、エラー メッセージを表示してトラバースを続行するか、例外をスローして中止するカスタム関数が提供されます。横断
この関数は 3 つの要素を持つタプルを返します。これらの 3 つの要素はそれぞれ、現在通過しているディレクトリ、現在通過しているディレクトリ リスト、および現在通過しているディレクトリ ファイル リストを表します。 例:
リーリー
使用しているプラットフォームを示す文字列。たとえば、Windows の場合は「nt」、Linux/Unix ユーザーの場合は「posix」です。 os.walk()
os.name
環境変数の値を設定する
os.getenv()
環境変数の値を取得します: os.environ[‘HOME’] os.getenv(‘HOME’)
os.putenv(key, value)
関数はシェルコマンドを実行するために使用されます。
os.environ[]
シェルコマンドを実行してオブジェクトを生成します。オブジェクトは変数に割り当てて、read で読み取ることができます

Pythonに2つのリストを接続する多くの方法があります。1。オペレーターを使用しますが、これはシンプルですが、大きなリストでは非効率的です。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3。=演算子を使用します。これは効率的で読み取り可能です。 4。itertools.chain関数を使用します。これはメモリ効率が高いが、追加のインポートが必要です。 5。リストの解析を使用します。これはエレガントですが、複雑すぎる場合があります。選択方法は、コードのコンテキストと要件に基づいている必要があります。

Pythonリストをマージするには多くの方法があります。1。オペレーターを使用します。オペレーターは、シンプルですが、大きなリストではメモリ効率的ではありません。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3. Itertools.chainを使用します。これは、大規模なデータセットに適しています。 4.使用 *オペレーター、1つのコードで小規模から中型のリストをマージします。 5. numpy.concatenateを使用します。これは、パフォーマンス要件の高い大規模なデータセットとシナリオに適しています。 6.小さなリストに適したが、非効率的な追加方法を使用します。メソッドを選択するときは、リストのサイズとアプリケーションのシナリオを考慮する必要があります。

compiledlanguagesOfferspeedandsecurity、foredlanguagesprovideeaseofuseandportability.1)compiledlanguageslikec arefasterandsecurebuthavelOnderdevelopmentsplat dependency.2)

Pythonでは、forループは反復可能なオブジェクトを通過するために使用され、条件が満たされたときに操作を繰り返し実行するためにしばらくループが使用されます。 1)ループの例:リストを通過し、要素を印刷します。 2)ループの例:正しいと推測するまで、数値ゲームを推測します。マスタリングサイクルの原則と最適化手法は、コードの効率と信頼性を向上させることができます。

リストを文字列に連結するには、PythonのJoin()メソッドを使用して最良の選択です。 1)join()メソッドを使用して、 '' .join(my_list)などのリスト要素を文字列に連結します。 2)数字を含むリストの場合、連結する前にマップ(str、数字)を文字列に変換します。 3) '、'などの複雑なフォーマットに発電機式を使用できます。 4)混合データ型を処理するときは、MAP(STR、Mixed_List)を使用して、すべての要素を文字列に変換できるようにします。 5)大規模なリストには、 '' .join(lage_li)を使用します

pythonusesahybridapproach、コンコイリティレーショントビテコードと解釈を組み合わせて、コードコンピレッドフォームと非依存性bytecode.2)

keydifferencesは、「for」と「while "loopsare:1)" for "for" loopsareideal forterating overencesonownowiterations、while2) "for" for "for" for "for" for "for" for "for" for for for for "wide" loopsarebetterunuinguntinunuinguntinisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisations.un

Pythonでは、さまざまな方法でリストを接続して重複要素を管理できます。1)オペレーターを使用するか、すべての重複要素を保持します。 2)セットに変換してから、リストに戻ってすべての重複要素を削除しますが、元の順序は失われます。 3)ループを使用するか、包含をリストしてセットを組み合わせて重複要素を削除し、元の順序を維持します。


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