이 글에서는 Python에서 os 모듈의 강력한 이름 바꾸기 방법에 대한 관련 정보를 주로 소개합니다. 필요한 친구는
os의 강력한 이름 바꾸기 방법에 대한 자세한 설명을 참조하세요. module under python
Python에는 강력한 모듈이 많이 있으며 그 중 OS 모듈을 자주 사용합니다. OS 모듈은 우리가 사용할 수 있는 200개 이상의 메소드를 제공하며 이러한 메소드는 모두 데이터와 관련됩니다. 네, 이름 바꾸기 방법은 다음과 같습니다.
OS 이름 변경 방법은 os.rename입니다. 저는 ipython을 사용합니다. 이 기능은 매우 강력합니다. TAB 키만 누르면 사용할 수 있는 방법을 자동으로 정렬하고 나열하는 데 도움이 됩니다. 발견 이름 바꾸기와 이름 바꾸기라는 두 가지 방법이 있습니다. 전자 이름 바꾸기는 여러 번 사용되었지만 후자는 사용되지 않았습니다. 오늘은 시간이 있어서 얼마나 유용한지 확인하고 싶습니다.---이름에서 알 수 있듯이, 일괄 수정인 것 같아요. 하하, 데모 효과를 살펴보겠습니다.
[root@localhost ~]# ipython 进入ipython工具 Python 2.6 (r26:66714, Dec 17 2010, 11:17:00) Type "copyright", "credits" or "license" for more information. IPython 0.10.1 -- An enhanced Interactive Python. ? -> Introduction and overview of IPython's features. %quickref -> Quick reference. help -> Python's own help system. object? -> Details about 'object'. ?object also works, ?? prints more. In [1]: import os 导入OS模块 In [2]: os.mkdir("/tmp/test") 新建目录 In [3]: os.listdir("/tmp/test") Out[3]: [] In [4]: os.mkdir("/tmp/test/test1") 新建目录 In [5]: os.listdir("/tmp/test/") Out[5]: ['test1'] In [6]: os.listdir("/tmp/test/test1") Out[6]: [] In [7]: os.ren 按Tab键自动对齐的效果 os.rename os.renames In [7]: os.rename("/tmp/test/test1","/tmp/test/test2") 重命名目录名 In [8]: os.listdir("/tmp/test/") 修改成功 Out[8]: ['test2'] In [9]: os.rename 按Tab键自动对齐的效果 os.rename os.renames In [9]: os.rename("/tmp/test/test2","/tmp/test1/test3") 大家注意看下这个命令和上面的命令的区别,我不仅仅是要重命名最后的目录名,连前面的目录也要重命名 --------------------------------------------------------------------------- OSError Traceback (most recent call last) /root/<ipython console> in <module>() OSError: [Errno 2] No such file or directory 嘿嘿,报错了,说没有这个目录, 下面在看下下面这个强大的方法吧,哈哈 In [10]: os.renames("/tmp/test/test2","/tmp/test1/test3") In [11]: os.listdir("/tmp/test1/test3") Out[11]: [] 嘿嘿,居然成功了,真是强大啊,子目录能改,上级目录也能改,这个法子也许对我们工作会有帮助吧。 In [12]: os.listdir("/tmp/test1") Out[12]: ['test3']
마찬가지로 디렉토리 이름도 수정할 수 있는데, 파일명과 디렉토리 이름도 수정이 가능한지 모르겠네요. 동시에 아래 효과를 살펴보겠습니다.
rree[관련 추천]
2. 파이썬 학습 매뉴얼
위 내용은 os 모듈의 이름 바꾸기 방법에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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.


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