Python 디렉토리 작업은 주로 os
및 shutil
모듈에 의존합니다.
Python 디렉토리 작업
새 디렉토리
os.mkdir("./test/") #在当前目录下新建名为“test”的目录,存在则报错
새 다중 레벨 디렉토리
os.makedirs("./test/test1/test2/") #存在则报错
디렉터리 삭제
os.rmdir("./test/") #移除非空目录,不为空情况下报错
다단계 디렉터리 삭제
os.removedirs("./test/test1/test2") #移除最后一级(test2)非空目录,不为空情况下报错
트리 재귀 복사
shutil.copytree("./test/","./test1/") #目标目录(./test1/)必须保证不存在,存在情况下报错
트리 재귀 삭제
shutil.rmtree("./test/") #删除test目录及所包含的文件和目录
디렉터리 가져오기 현재 파일이 있습니다. os.getcwd()
sys.path[0]
Python 파일 작업
파일 복사
shutil.copyfile("./test/1.py","./test1/1.py") #目标(./test1/1.py)必须是新文件的路径,否则报错 shutil.copy("./test/1.py","./test1/") #目标可以是新文件的路径,也可以是新文件的目录,后者的情况下,新文件的名字为原文件的名字,若存在则覆盖
파일 이동
shutyil.move("./test/1.py","./test1/") #目标目录不存在则报错,存在同名文件也报错,目标也可以是文件的路径,例如“./test1/2.py” 此时文件会先移动到test1文件夹下,然后对文件进行重命名为2.py
파일 삭제
os.remove("./test/1.py") #移除目标文件,不存在则报错
현재 파일 경로 가져오기
os.path.abspath("./test")
: 파일의 절대 경로 가져오기 os.path.realpath("./test/")
: 파일의 실제 경로 가져오기
Python 경로 처리
Python의 경로 처리 처리는 주로 os.path
모듈 아래에 존재합니다
파일 경로 접합
os.path.join("./test/","test1") #./test/test1/
파일 또는 디렉터리가 존재하는지 판단
os.path.exists() #参数为文件路径或目录路径
파일인지 판단
os.path.isfile("./test/1.py") #True 文件不存在的情况下为 False
디렉터리인지 확인
os.path.isdir("./test/") #True. 目录不存在的情况下为 False
파일 이름 가져오기
os.path.basename("./test/1.py") #1.py 路径不存在不会报错
디렉토리 이름 가져오기
os.path.dirname("./test/test1/") # ./test/test1 参数后面的反斜杠很重要,区别是文件路径还是目录路径。
분할 경로의 파일 및 디렉터리
os.path.split("./test/test1/1.py") # ("./test/test1/","1.py") os.path.split("./test/test1/") # ("./test/test1/","")
분할 경로의 파일 확장자
os.path.splitext("./test/1.py") # ("./test/1",".py")
폴더 탐색
1)os.path.walk(path,func,args) 参数都必填 参数1为遍历的目录,文件路径不存在不报错 参数2为回调函数,定义为f(args,dirname,files)<dirname:> 参数3与参数2中函数的参数1相对应</dirname:>
2)os.walk(path, topdown,onerror) 参数可选填 参数1为遍历的目录,文件路径不存在不报错 参数2为True或者不填时,遍历规则为先遍历目录在遍历文件,为False时与之相反 参数3为对错误处理的函数,它调用时有一个参数, 一个OSError实例。报告这错误后,继续walk,或者抛出exception终止walk。
调用方式: for dirname(当前遍历的目录),dirs(目录下的目录列表),files(目录下的文件列表) in os.walk(path)
파일에서 포인터를 재설정할 때, Python 기본의 파일 섹션에 소개된 절대 위치 지정 외에도 상대 위치 지정은 os 모듈 위치를 통해 달성할 수도 있습니다.
f.seek(位置,os.SEEK_SET|os.SEEK_END|os.SEEK_CUR)
자세한 내용은
os
모듈을 참조하세요. https://docs.python.org/2/library/os.html
shutil
모듈:https://docs.python.org/2/library/shutil.html
위 내용은 Python 파일 및 디렉터리 작업에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기

어레이의 균질성이 성능에 미치는 영향은 이중입니다. 1) 균질성은 컴파일러가 메모리 액세스를 최적화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) 그러나 유형 다양성을 제한하여 비 효율성으로 이어질 수 있습니다. 요컨대, 올바른 데이터 구조를 선택하는 것이 중요합니다.

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