Python 스크립트를 사용하여 ID 번호 파일의 배치 이름을 이름으로 변경하는 것을 실현합니다.
실제 응용 프로그램에서는 종종 ID 번호의 이름을 딴 파일을 처리하고 해당 이름으로 바꿔야합니다. 이 기사는 Excel 테이블 데이터를 결합하여 배치 파일 변경을 실현하는 효율적인 Python 솔루션을 제공합니다.
ID 번호 및 이름 서신이 포함 된 Excel 파일 (예 : "data.xls")과 ID 번호의 이름을 따서 명명 된 파일을 포함하는 폴더가 있다고 가정합니다. 다음 코드는 파일 변경을 완료하는 데 도움이됩니다.
원본 코드 및 기존 문제 :
다음 코드는 Excel 테이블의 매핑 관계를 기반으로 파일을 ID 번호에서 이름으로 변경하려고하지만 효율성 및 견고성 문제가 있습니다.
OS 가져 오기 팬더를 PD로 가져옵니다 df = pd.read_excel ( "data.xls") id_list = os.listdir ( "./") id_list에서 id_file의 경우 : id_num = id_file [: id_file.find ( ".")] ext = id_file [id_file.find ( ".") :] name = df [df [ "id number"] == id_num] .name.values 인쇄 (이름) Len (이름)! = 0 인 경우 : 이름 = 이름 [0] print (f "시작 rename : {id_file} -> {name} {ext}") os.rename (id_file, 이름 내선) print ( "이름 바꾸기")
이 코드의 주요 문제는 Excel 파일을 여러 번 검색한다는 것입니다. 파일이 너무 많으면 성능이 급격히 떨어집니다.
개선 된 파이썬 코드 :
효율성과 견고성을 향상시키기 위해보다 직접적인 트래버스 방법을 채택합니다.
OS 가져 오기 팬더를 PD로 가져옵니다 df = pd.read_excel ( "data.xls") id_name_map = dict (zip (df [ "ID 카드 번호"], df [ "name"]) # id_list = os.listdir ( "./")를 이름으로 표시 할 ID 번호의 매핑 사전 생성 id_list에서 id_file의 경우 : id_num = id_file [: id_file.find ( ".")] ext = id_file [id_file.find ( ".") :] id_name_map에서 id_num 인 경우 : new_name = id_name_map [id_num] ext print (f "시작 rename : {id_file} -> {new_name}") os.rename (id_file, new_name) print ( "이름 바꾸기")
이 코드는 먼저 ID 번호의 매핑 사전을 이름으로 만들고 파일 목록을 반복하고 사전을 통해 해당 이름을 검색하여 Excel 테이블 데이터의 반복 검색을 피하고 효율성을 크게 향상시킵니다. 또한 코드의 논리를보다 명확하게 보여줍니다.
위의 개선 사항을 통해 배치 파일 이름을보다 효과적으로 구현하고 작업 효율성을 향상시킬 수 있습니다. "data.xls"파일이 Python 스크립트와 동일한 디렉토리에 존재하고 "ID 번호"및 "이름"열 이름이 Excel 파일의 열 이름과 동일해야합니다.
위 내용은 Python을 사용하여 ID 번호로 이름이 지정된 파일을 이름으로 변경하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

pythonlistsareimplementedesdynamicarrays, notlinkedlists.1) thearestoredIntIguousUousUousUousUousUousUousUousUousUousInSeripendExeDaccess, LeadingSpyTHOCESS, ImpactingEperformance

PythonoffersfourmainmethodstoremoveElementsfromalist : 1) 제거 (값) 제거 (값) removesthefirstoccurrencefavalue, 2) pop (index) 제거 elementatAspecifiedIndex, 3) delstatemeveselementsByindexorSlice, 4) RemovesAllestemsfromTheChmetho

Toresolvea "permissionDenied"오류가 발생할 때 오류가 발생합니다.

arraysarecrucialinpythonimageProcessingAstheyenableantureficient -manipulationand analysysofimagedata.1) ImagesAreconTortonumpyArrays, withGrayScaleImages2DarraysAndColorImagesS3darrays.2) arraysallowforvectorizedoperations, inablingastAdmentments bri

ArraysareSareSareStificerTanlistSforoperationsbenefitingfrom DirectMemoryAccessandfixed-sizestructures.1) AccessingElements : ArraysprovideConstant-timeaccessduetocontiguousUousUousSougues.2) 반복 : ArraysleAgeCachelocalityFasterItertion.3) Mem

ArraysareBetterForElement-WiseOperationsDuetOfasterAcccessandoptimizedimmentations.1) ArraysHaveCecontIguousMemoryFordirectAccess, 향상

Numpy에서 전체 배열의 수학적 작업은 벡터화 된 작업을 통해 효율적으로 구현 될 수 있습니다. 1) 추가 (ARR 2)와 같은 간단한 연산자를 사용하여 배열에서 작업을 수행하십시오. 2) Numpy는 기본 C 언어 라이브러리를 사용하여 컴퓨팅 속도를 향상시킵니다. 3) 곱셈, 분할 및 지수와 같은 복잡한 작업을 수행 할 수 있습니다. 4) 배열 모양이 호환되도록 방송 작업에주의를 기울이십시오. 5) NP.Sum ()과 같은 Numpy 함수를 사용하면 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Python에는 요소를 목록에 삽입하는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 삽입 (인덱스, 값) 메소드를 사용하여 지정된 인덱스에 요소를 삽입 할 수 있지만 큰 목록의 시작 부분에서 삽입하는 것은 비효율적입니다. 2) Append (value) 메소드를 사용하여 목록 끝에 요소를 추가하여 매우 효율적입니다. 대형 목록의 경우 Append ()를 사용하거나 Deque 또는 Numpy Array를 사용하여 성능을 최적화하는 것이 좋습니다.


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