os.walk()를 사용하여 Python에서 디렉터리를 재귀적으로 순회하는 방법: 세부 안내서
소개
Python의 os.walk() 함수는 디렉토리 트리를 재귀적으로 탐색하는 강력한 메커니즘을 제공합니다. 지정된 디렉토리 내의 모든 디렉토리와 파일을 반복하므로 파일 관리 및 디렉토리 탐색과 같은 작업에 필수적인 도구입니다.
문제: 디렉토리 목록 출력 사용자 정의
os.walk()의 기능을 시연하려면 다음 시나리오를 고려하십시오. 루트 디렉터리에서 재귀적으로 탐색하고 중첩된 수준을 포함하여 디렉터리 및 파일의 사용자 정의 목록을 인쇄하려고 합니다.
초기 코드 및 O/P
다음 코드 사용:
import os import fnmatch for root, dir, files in os.walk("."): print(root) print("") for items in fnmatch.filter(files, "*"): print("..." + items) print("")
다음 출력을 얻습니다.
. ...Python_Notes ...pypy.py ...pypy.py.save ...classdemo.py ....goutputstream-J9ZUXW ...latest.py ...pack.py ...classdemo.pyc ...Python_Notes~ ...module-demo.py ...filetype.py ./packagedemo ...classdemo.py ...__init__.pyc ...__init__.py ...classdemo.pyc
그러나 이 출력은 충족하지 않습니다. 원하는 형식:
A ---a.txt ---b.txt ---B ------c.out
솔루션
출력을 사용자 정의하려면 향상된 접근 방식이 필요합니다. 다음 코드는 원하는 형식을 얻습니다.
import os # traverse root directory, and list directories as dirs and files as files for root, dirs, files in os.walk("."): path = root.split(os.sep) print((len(path) - 1) * '---', os.path.basename(root)) for file in files: print(len(path) * '---', file)
설명
이 코드는 다음 논리를 사용합니다.
- 루트를 분할합니다. 운영 체제의 디렉터리 구분 기호(예: UNIX의 경우 '/')를 사용하여 목록 경로에 경로를 추가합니다.
- 중첩 수준을 나타내는 적절한 수의 선행 하이픈과 함께 현재 디렉터리의 기본 이름을 인쇄합니다.
- 현재 디렉터리의 파일을 반복하고 중첩 수준으로 각 파일을 인쇄합니다.
출력
이 향상된 코드를 사용하면 원하는 출력을 얻습니다.
A ---a.txt ---b.txt ---B ------c.out
이 출력에서 A와 B는 디렉터리를 나타내고 a.txt, b.txt 및 c.out은 파일을 나타냅니다. 하이픈 접두사 수는 각 항목의 중첩 수준을 나타냅니다.
위 내용은 중첩된 디렉토리 목록을 생성하기 위해 Python의 os.walk() 함수 출력을 어떻게 사용자 정의할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

예, youcanconcatenatelistsusingaloopinpython.1) useeparateloopsforeachlisttoAppenditemStoAresultlist.2) USEANESTEDLOOPTOINTERATEREATERVUNTIPLELISTSFORAMORECOCISOPPOACH.3) ApplyDingConcatenation, likefilterningevennumbers

themostefficientmethodsforconcatenatinglistsinpythonare : 1) theextend () methodforin-placemodification, 2) itertools.chain () formemoryefficiencywithlargedatasets.theextend () methodModifiestHeoriginAllist, MakingItMemory-effectrequiretcautionsucution

Pythonloopsincludeforandforandwhilleoops, withforloopsidealfor and with with with withlopsidealforcections and whileleloopsforcondition basedrepetition.bestpracticesinvolve : 1) 사용 listcomprehensionsforsimpletransformations, 2) forindex-valuepairs, 3) optingforrangeoverlistsformemor를 사용합니다

Python은 엄격하게 라인 별 실행이 아니지만 통역사 메커니즘을 기반으로 최적화되고 조건부 실행입니다. 통역사는 코드를 PVM에 의해 실행 된 바이트 코드로 변환하며 상수 표현식을 사전 컴파일하거나 루프를 최적화 할 수 있습니다. 이러한 메커니즘을 이해하면 코드를 최적화하고 효율성을 향상시키는 데 도움이됩니다.

Python에는 두 개의 목록을 연결하는 방법이 많이 있습니다. 1. 연산자 사용 간단하지만 큰 목록에서는 비효율적입니다. 2. 효율적이지만 원래 목록을 수정하는 확장 방법을 사용하십시오. 3. 효율적이고 읽기 쉬운 = 연산자를 사용하십시오. 4. 메모리 효율적이지만 추가 가져 오기가 필요한 itertools.chain function을 사용하십시오. 5. 우아하지만 너무 복잡 할 수있는 목록 구문 분석을 사용하십시오. 선택 방법은 코드 컨텍스트 및 요구 사항을 기반으로해야합니다.

Python 목록을 병합하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 단순하지만 큰 목록에 대한 메모리 효율적이지 않은 연산자 사용; 2. 효율적이지만 원래 목록을 수정하는 확장 방법을 사용하십시오. 3. 큰 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오. 4. 사용 * 운영자, 한 줄의 코드로 중소형 목록을 병합하십시오. 5. Numpy.concatenate를 사용하십시오. 이는 고성능 요구 사항이있는 대규모 데이터 세트 및 시나리오에 적합합니다. 6. 작은 목록에 적합하지만 비효율적 인 Append Method를 사용하십시오. 메소드를 선택할 때는 목록 크기 및 응용 프로그램 시나리오를 고려해야합니다.

CompiledLanguagesOfferSpeedSecurity, while InterpretedLanguagesProvideeaseofusEandportability


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