Python 재귀 폴더 읽기
이 질문은 Python 스크립트를 사용하여 폴더 구조에서 텍스트 파일의 내용을 재귀적으로 읽을 때 발생합니다. 그러나 제공된 초기 코드는 하나의 폴더 깊이만 읽는 제한에 직면했습니다.
문제 식별
문제는 하드코딩된 경로에 있습니다: outfileName = rootdir "/" 폴더 "/py-outfile.txt". 이 경로는 대상 파일이 루트 디렉터리 아래 하나의 하위 폴더에 있다고 가정합니다.
해결 방법
이 제한 사항을 해결하려면 os의 반환 값을 이해해야 합니다. walk:
- root: 현재 처리 중인 경로.
- subdirs: 루트에 있는 하위 디렉터리 목록.
- files: 디렉터리에 없는 파일 목록 root.
filePath = rootdir '/' 파일을 사용하는 대신 os.path.join을 활용하여 루트와 파일을 결합해야 합니다. filePath = os.path.join(root, file). 이 접근 방식을 사용하면 폴더 계층 구조를 올바르게 탐색할 수 있습니다.
수정된 코드
수정된 코드 버전은 다음과 같습니다.
import os import sys walk_dir = sys.argv[1] print('walk_dir = ' + walk_dir) # Convert to absolute path (recommended if the working directory may change during execution) walk_dir = os.path.abspath(walk_dir) print('walk_dir (absolute) = ' + os.path.abspath(walk_dir)) for root, subdirs, files in os.walk(walk_dir): print('--\nroot = ' + root) list_file_path = os.path.join(root, 'my-directory-list.txt') print('list_file_path = ' + list_file_path) with open(list_file_path, 'wb') as list_file: for subdir in subdirs: print('\t- subdirectory ' + subdir) for filename in files: file_path = os.path.join(root, filename) print('\t- file %s (full path: %s)' % (filename, file_path)) with open(file_path, 'rb') as f: f_content = f.read() list_file.write(('The file %s contains:\n' % filename).encode('utf-8')) list_file.write(f_content) list_file.write(b'\n')
이것은 수정된 코드는 이제 전체 폴더 구조를 재귀적으로 탐색하고 각 파일의 내용을 지정된 list_file_path에 기록합니다.
위 내용은 Python에서 한 하위 디렉터리 수준을 넘어 폴더 내용을 재귀적으로 읽는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

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Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

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