引言
有个需要,需要把某个目录下的目录结构进行复制,不要文件,当目录结构很少的时候可以手工去建立,当目录结构复杂,目录层次很深,目录很多的时候,这个时候要是还是手动去建立的话,实在不是一种好的方法,弄不好会死人的。写一个python脚本来处理吧。
首先了解
写python脚本前,先了解几个东西
代码如下:
#!/usr/bin/python
这个东西写过脚本的人都知道,用来标明该脚本的执行器,类似的还有
代码如下:
#!/bin/bash 通过bash来执行
#!/usr/local/php/bin/php 通过php执行器来执行
# -*- coding: utf-8 -*-
这个是设置脚本的编码格式,不然非英文可能会出现乱码
匿名函数lambda
代码如下:
#lambda很好用,创建匿名函数很方便
g = lambda x,y : x+y
g(3,5) #返回8
匿名函数分为四部分,标识 lambda,分号 :,参数 x,y,操作 x+y
除了这个之外,还有函数map、filter一个进行映射,一个进行过滤
代码如下:
__name__=="__main__"
一个文件就是一个模块,在python中每个模块都有一个__name__属性,属性的值取决于如何使用该模块,一般有两种使用方式,直接在命令行运行,这个时候__name__值为__main__,当import使用的时候,__name__值就是当前模块的名称(不带扩展名),因此可以通过这个判断是否是直接在命令行运行程序,以便做一些脚本使用。
代码如下:
import os
import sys
还有这两个模块,os包含一些操作系统功能,比如说遍历文件夹,拼接路径等等,sys模块包含系统函数,我这里只用来获取脚本后面的参数
编码
代码如下:
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
#Filename:floders.py
import os
import sys
source = os.path.realpath(sys.argv[1])
target = os.path.realpath(sys.argv[2])
def isdir(x):
return os.path.isdir(x) and x != '.svn'
def mkfloders(src,tar):
paths = os.listdir(src)
paths = map(lambda name:os.path.join(src,name),paths)
paths = filter(isdir, paths)
if(len(paths)
return
for i in paths:
(filepath, filename)=os.path.split(i)
targetpath = os.path.join(tar,filename)
not os.path.isdir(targetpath) and os.mkdir(targetpath)
mkfloders(i,targetpath)
if __name__=="__main__":
if(os.path.isdir(source)):
if(target.find(source) == 0):
print("不能将生成的新目录放在源目录下")
else:
if not os.path.isdir(target):
os.mkdir(target)
mkfloders(source,target)
else:
print("源文件夹不存在")
使用
使用很简单:
代码如下:
#在当前文件夹下执行
./folders.py ./ /tmp/yyyyy
#执行完之后就会在/tmp下创建yyyyy目录,目录中包含上面的第一个文件夹中的目录结构
这个地方有两个要注意的地方,不能将创建后的目录放在要复制的目录中或者其子目录中
总结
在做这个的时候遇到了这个问题 /usr/bin/python^M: bad interpreter: No such file or directory ,这个问题看样子是编码的问题,在每行后面添加了个字符,查资料后,原来是由于我从windows下直接把程序复制到linux下的编码出现了问题,解决方法很简单:vi folders.py之后,在命令行下输入
代码如下:
:set ff #结果表示编码平台,应该是fileformat=dos
:set fileformat=unix #设置编码到unix平台
:set ff #这个时候再去查看文件编码,应该是fileformat=unix

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo

Inpython, "목록", isaversatile, mutablesequencetatcanholdmixeddatattypes, whilean "array"isamorememory-efficed, homogeneouseceenceRequiringElements ofthesAmeType.1) ListSareIdeAldiversEdatastorageandmanipulationDuetoIrflexibrieth

PythonlistsAndarraysareBotheBotheBothebothable.1) ListSareflexibleandsupporterogenousDatabutarabestemory-efficient.2) Arraysaremorememory-efforhomogeneousdatabutlessverstile, CorrectTypecodeusagetoavoidercer가 필요합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

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