파이썬에서 파일 및 폴더 작업(파일 작업 기능)에는 os 모듈과 quitil 모듈이 필요합니다.
현재 작업 디렉터리, 즉 현재 Python 스크립트가 작업 중인 디렉터리 경로를 가져옵니다. os.getcwd()
지정된 디렉터리의 모든 파일과 디렉터리 이름을 반환합니다. : os.listdir()
파일 삭제에 사용되는 함수: os.remove()
여러 디렉터리 삭제: os.removedirs(r"c:python")
주어진 경로가 파일인지 확인 : os.path .isfile()
주어진 경로가 디렉터리인지 확인: os.path.isdir()
절대 경로인지 확인: os.path.isabs()
다음인지 확인 주어진 경로가 true입니다. 로컬 저장소: os.path.exists()
경로의 디렉터리 이름과 파일 이름을 반환합니다: os.path.split() 예: os.path.split('/home/swaroop/byte /code/poem.txt' ) 결과: ('/home/swaroop/byte/code', 'poem.txt')
분할 확장자: os.path.splitext()
경로 이름 가져오기: os.path .dirname()
파일 이름 가져오기: os.path.basename()
셸 명령 실행: os.system()
환경 변수 읽기 및 설정: os.getenv() 및 os.putenv()
give 현재 플랫폼에서 사용하는 줄 종결자를 나타냅니다. os.linesep Windows는 'rn'을 사용하고 Linux는 'n'을 사용하며 Mac은 'r'을 사용합니다.
사용 중인 플랫폼을 나타냅니다. os.name Windows의 경우 , 이는 'nt' 이고, Linux/Unix 사용자의 경우 'posix' 입니다.
이름 바꾸기: os.rename(old, new)
다중 레벨 디렉토리 생성: os.makedirs(r "c:pythontest" )
단일 디렉터리 생성: os.mkdir ("test")
파일 속성 가져오기: os.stat(파일)
파일 권한 및 타임스탬프 수정: os.chmod(파일)
현재 디렉터리 종료 프로세스: os.exit ()
파일 크기 가져오기: os.path.getsize(filename)
파일 작업:
os.mknod("test.txt" ) 빈 파일 만들기
fp = open("test.txt",w) 파일을 직접 엽니다. 파일이 없으면 파일을 만듭니다.
열기 모드 정보:
w 쓰기 추가 모드로 열기,
a 추가 모드로 열기(EOF로 시작, 필요한 경우 새 파일 생성)
r+ 읽기-쓰기 모드로 열기
w+ 다음으로 열기 읽기-쓰기 모드(w 참조)
a+ 읽기에서 열기 쓰기 모드에서 열기(a 참조)
rb 바이너리 읽기 모드에서 열기
wb 바이너리 쓰기 모드에서 열기(w 참조)
ab Open 바이너리 추가 모드에서 열기( a 참조)
rb+ 바이너리 모드에서 읽기 및 쓰기 열기( r+ 참조)
wb+ 바이너리 읽기-쓰기 모드에서 열기( w+ 참조)
ab+ 바이너리 읽기-쓰기 모드에서 열기( + 참조 )
fp.read ([size]) #Size는 읽은 길이이며 단위는
fp.reamline ([size]) #
fp.readlines([size)의 일부입니다. ]) # 파일의 각 줄을 목록의 구성원으로 처리하고 이 목록을 반환합니다. 실제로 루프에서 readline()을 호출하여 내부적으로 구현됩니다. size 매개변수가 제공되면 size는 읽은 내용의 전체 길이를 나타내며, 이는 파일의 일부만 읽을 수 있음을 의미합니다.
fp.write(str) > (한 번에 여러 줄 작성). 이 함수는 또한 각 줄 뒤에 아무것도 추가하지 않고 충실하게 작성합니다.
fp.close() Python은 더 이상 사용되지 않는 파일을 자동으로 닫습니다. 그러나 이 기능은 보장되지 않습니다. 직접 닫는 습관을 기르는 것이 가장 좋습니다. 파일을 닫은 후 작업하면 ValueError가 발생합니다.
fp.flush() #Return a long 정수 "파일 라벨"
fp.isatty() > 현재 위치, 시작 부분
fp.next() ~ #다음 줄로 돌아가서 파일 작업 표시를 다음 줄로 이동합니다. for...in file과 같은 문에서 파일이 사용되면 순회를 구현하기 위해 next() 함수가 호출됩니다.
fp.seek(오프셋[,어디서]) ~ 파일 작업 표시를 오프셋 위치로 이동합니다. 이 오프셋은 일반적으로 파일 시작 부분을 기준으로 계산되며 일반적으로 양수입니다. 그러나 wherece 매개변수가 제공되는 경우, 처음부터 계산을 시작하려면 0이 될 수 있고, 현재 위치를 원점으로 사용하려면 1이 될 수 있습니다. 2는 파일의 끝이 계산의 원본으로 사용됨을 나타냅니다. 파일을 a 또는 a+ 모드로 열면 쓰기 작업을 수행할 때마다 파일 작업 표시가 자동으로 파일 끝으로 돌아갑니다.
FP.TRUNCATE ([SIZE]) #
目录操作:
os.mkdir("file") 创建目录
复制文件:
shutil.copyfile("oldfile","newfile") oldfile和newfile都只能是文件
shutil.copy("oldfile","newfile") oldfile只能是文件夹,newfile可以是文件,也可以是目标目录
复制文件夹:
shutil.copytree("olddir","newdir") olddir和newdir都只能是目录,且newdir必须不存在
重命名文件(目录)
os.rename("oldname","newname") 文件或目录都是使用这条命令
移动文件(目录)
shutil.move("oldpos","newpos")
删除文件
os.remove("file")
删除目录
os.rmdir("dir")只能删除空目录
shutil.rmtree("dir") 空目录、有内容的目录都可以删
转换目录
os.chdir("path") 换路径
相关例子
1 将文件夹下所有图片名称加上'_fc'
python代码:
# -*- coding:utf-8 -*- import re import os import time #str.split(string)分割字符串 #'连接符'.join(list) 将列表组成字符串 def change_name(path): global i if not os.path.isdir(path) and not os.path.isfile(path): return False if os.path.isfile(path): file_path = os.path.split(path) #分割出目录与文件 lists = file_path[1].split('.') #分割出文件与文件扩展名 file_ext = lists[-1] #取出后缀名(列表切片操作) img_ext = ['bmp','jpeg','gif','psd','png','jpg'] if file_ext in img_ext: os.rename(path,file_path[0]+'/'+lists[0]+'_fc.'+file_ext) i+=1 #注意这里的i是一个陷阱 #或者 #img_ext = 'bmp|jpeg|gif|psd|png|jpg' #if file_ext in img_ext: # print('ok---'+file_ext) elif os.path.isdir(path): for x in os.listdir(path): change_name(os.path.join(path,x)) #os.path.join()在路径处理上很有用 img_dir = 'D:\\xx\\xx\\images' img_dir = img_dir.replace('\\','/') start = time.time() i = 0 change_name(img_dir) c = time.time() - start print('程序运行耗时:%0.2f'%(c)) print('总共处理了 %s 张图片'%(i))
输出结果:
程序运行耗时:0.11
总共处理了 109 张图片
Python常见文件操作示例
os.path 模块中的路径名访问函数
分隔
basename() 去掉目录路径, 返回文件名
dirname() 去掉文件名, 返回目录路径
join() 将分离的各部分组合成一个路径名
split() 返回 (dirname(), basename()) 元组
splitdrive() 返回 (drivename, pathname) 元组
splitext() 返回 (filename, extension) 元组
信息
getatime() 返回最近访问时间
getctime() 返回文件创建时间
getmtime() 返回最近文件修改时间
getsize() 返回文件大小(以字节为单位)
쿼리
presents() 지정된 경로(파일 또는 디렉터리)가 존재하는지 여부
isabs() 경로가 절대 경로인지 지정
isdir() 경로가 존재하고 디렉터리인지 지정
isfile()은 경로가 존재하고 파일인지 여부를 지정합니다.
islink()는 경로가 존재하고 심볼릭 링크인지 여부를 지정합니다.
ismount()는 경로가 존재하고 마운트 지점인지 여부를 지정합니다.
samefile () 두 개의 경로 이름이 동일한 파일을 가리키는지 여부
os.path.isdir(name): name이 디렉터리인지 여부를 확인합니다. name이 디렉터리가 아니면 false를 반환합니다.
os.path .isfile(name): 이름이 디렉터리인지 확인합니다. 파일, 이름이 존재하지 않으면 false를 반환합니다.
os.path.exists(name): 파일 또는 디렉터리 이름
이 존재하는지 확인합니다. path.getsize(name): 파일 크기를 가져오고, name이 디렉터리이면 0L을 반환합니다.
os.path.abspath(name): 절대 경로 가져오기
os.path.normpath(path): 정규화 경로 문자열 형식
os.path.split(name): 파일 이름과 디렉터리를 분할합니다(사실 디렉터리 전체를 사용하는 경우 마지막 디렉터리도 파일 이름으로 구분하므로 파일이 있는지 여부를 결정하지 않습니다. 또는 디렉토리가 존재함)
os.path.splitext(): 파일 이름과 확장자를 분리
os.path.join(path,name): 디렉토리를 파일 이름 또는 디렉토리와 결합
os.path.basename( path): 반환 파일 이름
os.path.dirname(path): 반환 파일 경로
; 🎜> pathsep 파일 경로를 구분하는 데 사용되는 문자열
curdir 현재 작업 디렉터리의 문자열 이름
pardir (현재 작업 디렉터리) 상위 디렉터리 문자열 이름
1. 이름 바꾸기: os.rename(old, new)
2. 삭제: os.remove(file)
3. 디렉터리에 있는 파일 나열: os.listdir(path)
4. 현재 작업 디렉터리 가져오기: os.getcwd()
5. 작업 디렉터리 변경: os.chdir(newdir)
6. 다중 레벨 디렉토리 생성: os.makedirs(r"c:pythontest")
7. 단일 디렉토리 생성: os.mkdir("test")
8. 여러 디렉토리 삭제: os.removedirs(r "c:python") #주어진 경로의 마지막 디렉터리 아래에 있는 모든 빈 디렉터리를 삭제합니다.
9. 단일 디렉터리 삭제: os.rmdir("test")
10. 파일 속성 가져오기: os.stat(file)
11. 파일 권한 및 타임스탬프 수정: os.chmod(file)
12. 운영 체제 명령 실행: os.system("dir")
13. 새 프로세스 시작: os.exec(), os.execvp()
14. 백그라운드에서 프로그램 실행 : osspawnv( )
15. 현재 프로세스 종료: os.exit(), os._exit()
16. 분할 파일 이름: os.path.split(r"c:pythonhello.py") - -> ( "c:\python", "hello.py")
17. 분할 확장: os.path.splitext(r"c:pythonhello.py") --> \hello" , ".py")
18. 경로 이름 가져오기: os.path.dirname(r"c:pythonhello.py") --> "c:\python"
19. 가져오기 파일 이름: os .path.basename(r"r:pythonhello.py") --> "hello.py"
20. 파일이 존재하는지 확인: os.path.exists(r"c:pythonhello .py") -- > True
21. 절대 경로인지 확인: os.path.isabs(r".python") --> False
22. 디렉터리인지 확인 : os.path.isdir(r"c :python") --> True
23. 파일인지 확인합니다: os.path.isfile(r"c:pythonhello.py") --> True
24. 링크 파일인지 확인: os.path.islink(r"c:pythonhello.py") --> False
25. 파일 크기 가져오기: os.path.getsize( filename)
26.**********: os.ismount("c:\") --> True
27. 디렉터리의 모든 파일 검색: os.path.walk ()
Shutil 모듈은 다음 파일에서 작동합니다:
1. 단일 파일 복사: shultil.copy(oldfile, newfle)
2. 전체 디렉토리 트리 복사: shultil.copytree (r".setup", r".backup")
临时文件的操作:
1.创建一个唯一的临时文件:tempfile.mktemp() --> filename
2.打开临时文件:tempfile.TemporaryFile()
内存文件(StringIO和cStringIO)操作
[4.StringIO] #cStringIO是StringIO模块的快速实现模块
1.创建内存文件并写入初始数据:f = StringIO.StringIO("Hello world!")
2.读入内存文件数据:print f.read() #或print f.getvalue() --> Hello world!
3.想内存文件写入数据:f.write("Good day!")
4.关闭内存文件:f.close()
import os import os.path import unittest import time #import pygame class PyFileCommonOperatorTest(unittest.TestCase): def __init__(self): """constructor""" def test01(self): print os.linesep print os.sep print os.pathsep print os.curdir print os.pardir print os.getcwd() print 'unittest here' if __name__ == "__main__": t = PyFileCommonOperatorTest() t.test01()
读文件的写法
#读文件的写法: #读文本文件: input = open('data', 'r')#第二个参数是默认的,可以不加 #读二进制文件: input = open('data', 'rb') #读取所有文件内容: open('xxoo.txt').read() #读取固定字节 open('abinfile', 'rb').read(100) #读每行 file_object.readlines()
更多python 文件操作api相关文章请关注PHP中文网!

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

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

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

MinGW - Windows용 미니멀리스트 GNU
이 프로젝트는 osdn.net/projects/mingw로 마이그레이션되는 중입니다. 계속해서 그곳에서 우리를 팔로우할 수 있습니다. MinGW: GCC(GNU Compiler Collection)의 기본 Windows 포트로, 기본 Windows 애플리케이션을 구축하기 위한 무료 배포 가능 가져오기 라이브러리 및 헤더 파일로 C99 기능을 지원하는 MSVC 런타임에 대한 확장이 포함되어 있습니다. 모든 MinGW 소프트웨어는 64비트 Windows 플랫폼에서 실행될 수 있습니다.

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

에디트플러스 중국어 크랙 버전
작은 크기, 구문 강조, 코드 프롬프트 기능을 지원하지 않음

Atom Editor Mac 버전 다운로드
가장 인기 있는 오픈 소스 편집기

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경
