정렬해야 하는 파일 디렉터리를 사용자 정의하면 해당 디렉터리 아래의 모든 파일을 파일 형식에 따라 분류할 수 있습니다.
로직을 구현하는 데 사용되는 Python 기술 스택은 자동화된 파일 구성을 완성하기 위해 os, glob 및 Shutil의 세 가지 표준 라이브러리를 포괄적으로 사용하는 것입니다.
이 세 가지 파일 처리 모듈을 각각 코드 블록으로 가져오고 후속 개발 작업을 시작하세요.
# It imports the os module. import os # Shutil is a module that provides a number of high-level operations on files and collections of files. import shutil # The glob module finds all the pathnames matching a specified pattern according to the rules used by the Unix shell, # although results are returned in arbitrary order. No tilde expansion is done, but *, ?, and character ranges expressed # with [] will be correctly matched. import glob import sys
분류가 필요한 파일 디렉터리의 uncatched_dir과 분류된 파일 저장 디렉터리의 target_dir을 수동으로 입력할 수 있도록 설정하세요.
# Asking the user to input the path of the directory that contains the files to be sorted. uncatched_dir = input('请输入待分类的文件路径:\n') # It checks if the uncatched_dir is empty. if uncatched_dir.strip() == '': print('待分类的文件夹路径不能为空!') sys.exit() # Asking the user to input the path of the directory that contains the files to be sorted. target_dir = input('请输入分类后文件存放的目标路径:\n') # It checks if the target_dir is empty. if target_dir.strip() == '': print('分类后的文件存放路径不能为空!') sys.exit()
분류 후 입력한 파일 저장 디렉터리 경로가 새로운 경로로 입력될 가능성이 높으므로 존재하는지 확인하고, 없으면 새로운 경로를 생성하세요.
# It checks if the target_dir exists. If it does not exist, it creates a new directory in the current working directory. if not os.path.exists(target_dir): # It creates a new directory in the current working directory. os.mkdir(target_dir)
파일 정렬 결과를 기록하기 위해 이동된 파일 수에 대해 file_move_num 변수를 정의하고 새로 생성된 폴더 수에 대해 dir_new_num 변수를 정의합니다.
# A variable that is used to count the number of files that have been moved. file_move_num = 0 # A variable that is used to count the number of new directories that have been created. dir_new_num = 0
정렬이 필요한 uncatched_dir 폴더 디렉터리를 탐색하고 해당 디렉터리 아래의 모든 유형의 파일을 자동으로 정렬합니다.
# A for loop that iterates through all the files in the uncatched_dir directory. for file_ in glob.glob(f'{uncatched_dir}/**/*', recursive=True): # It checks if the file is a file. if os.path.isfile(file_): # It gets the file name of the file. file_name = os.path.basename(file_) # Checking if the file name contains a period. if '.' in file_name: # Getting the suffix of the file. suffix_name = file_name.split('.')[-1] else: # Used to classify files that do not have a suffix. suffix_name = 'others' # It checks if the directory exists. If it does not exist, it creates a new directory in the current working # directory. if not os.path.exists(f'{target_dir}/{suffix_name}'): # It creates a new directory in the current working directory. os.mkdir(f'{target_dir}/{suffix_name}') # Adding 1 to the variable dir_new_num. dir_new_num += 1 # It copies the file to the target directory. shutil.copy(file_, f'{target_dir}/{suffix_name}') # Adding 1 to the variable file_move_num. file_move_num += 1
참고: 폴더, 특히 시스템 디스크 이동으로 인해 발생하는 예외를 방지하기 위해 여기서는 quitil.copy 기능인 복사본이 사용됩니다.
마지막으로 인쇄 기능을 사용하여 파일 카테고리 수와 새 폴더 수를 인쇄합니다.
print(f'整理完成,有{file_move_num}个文件分类到了{dir_new_num}个文件夹中!\n') input('输入任意键关闭窗口...')
프로그램 실행이 완료된 후 명령창이 바로 닫히는 것을 방지하기 위해 위의 입력기능을 사용하여 창이 일시정지되는 효과를 유지하고 있습니다.
위 내용은 Python 기반으로 파일 분류기를 구현하는 방법의 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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