一、os模块概述
Python os模块包含普遍的操作系统功能。例如文件的复制、创建、修改、删除文件及文件夹...
二、常用方法
1、os.listdir() 返回指定目录下的所有文件和目录名。
2、os.remove() 删除一个文件。
3、os.system() 运行shell命令。
4、os.path.split() 函数返回一个路径的目录名和文件名
5、os.path.isfile()和os.path.isdir() 函数分别检验给出的路径是一个文件还是目录,返回值分别为Ture或False
6、os.path.exists() 函数用来检验给出的路径是否存在,返回值分别为Ture或False。
7、os.path.getsize(name) 获得文件大小,如果name是目录返回0L
8、os.path.splitext() 分离文件名与扩展名
9、os.path.join(path,name) 连接目录与文件名或目录
10、os.path.basename(path) 返回文件名
11、os.path.dirname(path) 返回文件路径
12、os.walk(path)
该函数返回一个元组,该元组有3个元素,这3个元素分别表示每次遍历的路径名,目录列表和文件列表
os.walk()举例:
代码如下:
>>> import os
>>> for root, dirs, files in os.walk("wd/chat", topdown=False):
... for name in files:
... print(os.path.join(root, name)) #打印文件绝对路径
... for name in dirs:
... print(os.path.join(root, name)) #打印目录绝对路径 ...
实例:用python批量修改文件的扩展名:
代码如下:
import os
# 列出当前目录下所有的文件
files = os.listdir(".")
for filename in files:
portion = os.path.splitext(filename)
# 如果后缀是.txt
if portion[1] == ".pdb":
# 重新组合文件名和后缀名
newname = portion[0] + ".dssp"
os.rename(filename,newname)

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。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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