这篇文章主要介绍了python下os模块强大的重命名方法renames详解的相关资料,需要的朋友可以参考下
python下os模块强大的重命名方法renames详解
在python中有很多强大的模块,其中我们经常要使用的就是OS模块,OS模块提供了超过200个方法来供我们使用,并且这些方法都是和数据处理相关的,这里介绍下重命名这个方法。
OS的重命名方法是os.rename,我用的ipython,这个玩意很是强大,只要按下TAB键,可以帮助我们自动对齐和列出可以使用的方法,发现有2个方法,分别是rename和renames,2个方法,前面的rename使用过无数次,但是后面的renames还没有使用过,今天有空,想看看到底有和用处---顾名思义,我觉得可能是批量修改吧,哈哈,下面我们来看下演示效果:
[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']
同样的,他可以修改目录名,不知道能否连文件名,目录名一起修改呢,下面我们再来看下效果:
In [22]: os.listdir("/tmp/test1/test3/") Out[22]: ['test'] 新建一个空文件 In [23]: cat /tmp/test1/test3/test In [24]: os.renam os.rename os.renames In [24]: os.renames("/tmp/test1/test3/test","/tmp/test/test2/test3") 批量修改文件名和目录名,嘿嘿,果然也成功了。 In [25]: os.listdir("/tmp/test/test2/test3") --------------------------------------------------------------------------- OSError Traceback (most recent call last) /root/<ipython console> in <module>() OSError: [Errno 20] Not a directory: '/tmp/test/test2/test3' In [26]: os.listdir("/tmp/test/test2/") 浏览效果 Out[26]: ['test3'] In [27]:
【相关推荐】
1. Python免费视频教程
2. Python学习手册
Atas ialah kandungan terperinci 详解os模块的renames方法. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.


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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

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

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa