1 os.mkdir の使用
os.mkdir(dir_name)
:新しいフォルダーを作成するために使用します
新しいフォルダーを作成したい フォルダーが既に存在する場合、エラーが報告されます:FileExistsError: [Errno 17] File doesn't:
したがって、通常新しいフォルダーを作成します。これは、次のように os.path.exists()
とともに使用されます:
1. フォルダーが存在するかどうかを確認します
。存在しない場合は作成します。すでに存在する場合は作成します。存在する場合はスキップします:
dir_name = "./images" if not os.path.exists(dir_name): os.mkdir(dir_name)
2 os.makedirsの使用
os.makedirs(dir_name2 、exist_ok=True)
: 機能は os.mkdir と同じです。新しいフォルダーを作成しますが、より使いやすく、より多くの機能があります
os.makedirs : 複数のフォルダーを再帰的に作成できます
os.makedirs:exist_ok パラメーターが
True
に設定されている場合、フォルダーが既に存在するかどうかを自動的に判断し、フォルダーを作成しません。
は、再帰的な新しいディレクトリです: images/imgs2
dir_name2 = "./images2/imgs2" os.makedirs(dir_name2, exist_ok=True)
3 特定の文字で始まる属性メソッドを表示します。モジュール内で
#Use
dir(module_name)
最初にモジュールのすべてのメソッドと属性を確認します結合リストの生成特定の文字で始まるメソッドと属性を決定する if ステートメント
たとえば、次の例では、opencv モジュールのすべての色空間変換のプロパティを表示します
import cv2 cvtCOLORS = [color for color in dir(cv2) if color.startswith("COLOR_")] print(cvtCOLORS)
opencv の色空間関連のプロパティをすべて出力します。
補足: Python における os.mkdir() と os.makedirs() の違いと使い方
os.makedir(path) と os.makedirs(path) hadoop ファイルを使用します今日は仕事中です サーバーディスクに同期します ファイルカテゴリやディレクトリが多数あるため、ファイルを移行する際にそれらが存在するかどうかを確認する必要があります os.mkdir(path) と os.makedirs(path)
# の 2 つの方法があります##まず os.mkdir(path ) ですが、その機能はディレクトリをレベルごとに作成することです。前のディレクトリがすでに存在していることが前提です。存在しない場合は例外が報告され、さらに面倒ですが、ファイル名に基づいてディレクトリが動的に作成されると、面倒ではありますが非常に安全であることがわかります。二重または多層のエラー パスは作成されません。import os os.mkdir('d:\hello') # 正常 os.mkdir('d:\hello\hi') # 正常 # 如果d:\hello目录不存在 # 则os.mkdir('d:\hello\hi')执行失败それから os.makedirs(path) は書き方だけで違いが推測できます 複数階層のディレクトリを一度に作成できます 中間ディレクトリが作成できなくても存在すれば普通に作れます(自分にとっては) 考えると怖いです 中間ディレクトリに間違った単語を書いてしまったらどうしますか? ......
import os os.makedirs('d:\hello') # 正常 os.makedirs('d:\hello\hi') # 正常 # 如果d:\hello目录不存在 # 则os.makedirs('d:\hello\hi') # 仍然正常
以上がPythonでos.mkdirとos.makedirsを使用する方法の詳細内容です。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。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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