下面为大家分享一篇python复制文件到指定目录的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起过来看看吧
周末出去爬山,照了一大堆照片回来,照片同时存储为jpg和DNG格式,我用adobe bridge将dng格式的照片中要保留的筛选出来后,就不想再对着一张张去挑jpg的照片了,于是用python写个小程序帮我挑,代码如下所示:
import os import shutil targetnames = os.listdir('D:\\Pictures\\照片\\2016年\\东灵山\\star') filenames = os.listdir('D:\\Pictures\\照片\\2016年\\东灵山\\jpg') flag=[] for name in targetnames: if '.DNG'==name[-4:]: targetnames[targetnames.index(name)]=name[:-4] flag.append(True) else: flag.append(False) continue for name in targetnames: if flag[targetnames.index(name)]: for sname in filenames: if '.JPG' ==sname[-4:]: if name==sname[:-4]: shutil.copyfile('D:\\Pictures\\照片\\2016年\\东灵山\\jpg\\'+sname,'D:\\Pictures\\照片\\2016年\\东灵山\\fabu\\'+sname)
使用了os和shutil两个模块,os.listdir用于读取目标目录中的文件名称,star文件夹中存储了我手动筛选出来的DNG格式图片,jpg文件夹中存储了所有的jpg格式图片,于是在获取到所有DNG格式图片后使用flag数组标记一下,然后循环遍历targetnames数组寻找对应名称的jpg文件,找到的话就使用shutil.copyfile复制到指定文件夹,然后就大功告成了!
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以上がPython はファイルを指定されたディレクトリにコピーしますの詳細内容です。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。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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