


Bagaimana untuk Menyenaraikan Pokok Direktori dalam Python menggunakan os.walk?
Menyenaraikan Pokok Direktori dalam Python
Memanipulasi fail dan direktori ialah tugas biasa dalam pengaturcaraan. Dalam Python, mudah untuk mendapatkan senarai semua fail dan direktori dalam direktori tertentu menggunakan fungsi os.walk.
Mendapatkan Fail dan Direktori dengan os.walk
Fungsi os.walk mengambil laluan direktori sebagai input dan mengembalikan objek penjana yang menghasilkan tuple untuk setiap direktori yang ditemuinya. Tuple mengandungi tiga elemen:
- dirname: Laluan direktori semasa.
- dirnames: Senarai subdirektori dalam direktori semasa.
- nama fail: A senarai fail dalam direktori semasa.
Berikut ialah contoh cara menggunakan os.walk untuk menyenaraikan pepohon direktori:
<code class="python">import os for dirname, dirnames, filenames in os.walk('.'): # Print path to all subdirectories first. for subdirname in dirnames: print(os.path.join(dirname, subdirname)) # Print path to all filenames. for filename in filenames: print(os.path.join(dirname, filename))</code>
Kod ini akan merentasi pepohon direktori bermula daripada direktori semasa (diwakili oleh '.') dan cetak laluan ke setiap subdirektori dan fail yang ditemuinya.
Penggunaan Lanjutan
Fungsi os.walk juga membenarkan anda untuk mengawal cara ia merentasi pokok direktori. Sebagai contoh, anda boleh mengedit senarai nama semasa lelaran untuk menghentikan os.walk daripada berulang ke direktori tertentu.
Dalam contoh di bawah, kod mengelak berulang ke dalam mana-mana direktori bernama .git:
<code class="python">if '.git' in dirnames: # Don't go into any .git directories. dirnames.remove('.git')</code>
Kepelbagaian ini menjadikan os.walk sebagai alat yang berkuasa untuk bekerja dengan pepohon direktori dalam Python.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menyenaraikan Pokok Direktori dalam Python menggunakan os.walk?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Arraysinpython, terutamanya yang, arecrucialinscientificificputingputingfortheirefficiencyandversatility.1) mereka yang digunakan untuk

Anda boleh menguruskan versi python yang berbeza dengan menggunakan Pyenv, Venv dan Anaconda. 1) Gunakan pyenv untuk menguruskan pelbagai versi python: Pasang pyenv, tetapkan versi global dan tempatan. 2) Gunakan VENV untuk mewujudkan persekitaran maya untuk mengasingkan kebergantungan projek. 3) Gunakan Anaconda untuk menguruskan versi python dalam projek sains data anda. 4) Simpan sistem python untuk tugas peringkat sistem. Melalui alat dan strategi ini, anda dapat menguruskan versi Python yang berbeza untuk memastikan projek yang lancar.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesoverstanderardpythonarrays: 1) thearemuchfasterduetoc-assedimplementation, 2) thearemorememory-efficient, antyedlargedataSets, and3) theyofferoptimized, vectorizedfuncionsformathhematicalicalicalicialisation

Kesan homogenitas tatasusunan pada prestasi adalah dwi: 1) homogenitas membolehkan pengkompil untuk mengoptimumkan akses memori dan meningkatkan prestasi; 2) tetapi mengehadkan kepelbagaian jenis, yang boleh menyebabkan ketidakcekapan. Singkatnya, memilih struktur data yang betul adalah penting.

ToCraftExecutablePythonscripts, ikutiTheseBestPractics: 1) addAshebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3)

Numpyarraysarebetterfornumericationsoperationsandmulti-dimensialdata, whiletheArrayModuleissuitiableforbasic, ingatan-efisienArrays.1) numpyexcelsinperformanceandfunctionalityforlargedatasetsandcomplexoperations.2) thearrayModeMoremoremory-efficientModeMoremoremoremory-efficientModeMoremoremoremory-efficenceismemoremoremoremoremoremoremoremory-efficenceismemoremoremoremoremorem

NumpyarraysareBetterforheavynumericalcomputing, whilethearraymoduleismoresuitifFormemory-constrainedprojectswithsimpledatypes.1) numpyarraysofferversativilityandperformanceForlargedATAsetSandcomplexoperations.2)

ctypesallowscreatingandmanipulatingc-stylearraysinpython.1) usectypestointerwithclibrariesforperformance.2) createec-stylearraysfornumericalcomputations.3) Passarraystocfuntionsforficientsoperations.however, becautiousofmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmem


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular
