cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonPython中使用三种方法判断文件或文件夹是否存在的实例分享

本文给大家介绍三种判断文件或文件夹是否存在的方法,分别使用os模块、Try语句、pathlib模块。感兴趣的朋友一起看看吧

常在读写文件之前,需要判断文件或目录是否存在,不然某些处理方法可能会使程序出错。所以最好在做任何操作之前,先判断文件是否存在。

这里将介绍三种判断文件或文件夹是否存在的方法,分别使用os模块、Try语句、pathlib模块。

1.使用os模块

os模块中的os.path.exists()方法用于检验文件是否存在。

  • 判断文件是否存在


import os
os.path.exists(test_file.txt)
#True
os.path.exists(no_exist_file.txt)
#False
  • 判断文件夹是否存在


import os
os.path.exists(test_dir)
#True
os.path.exists(no_exist_dir)
#False

可以看出用os.path.exists()方法,判断文件和文件夹是一样。

其实这种方法还是有个问题,假设你想检查文件“test_data”是否存在,但是当前路径下有个叫“test_data”的文件夹,这样就可能出现误判。为了避免这样的情况,可以这样:

  • 只检查文件


import os
os.path.isfile("test-data")

通过这个方法,如果文件”test-data”不存在将返回False,反之返回True。

即是文件存在,你可能还需要判断文件是否可进行读写操作。

判断文件是否可做读写操作

使用os.access()方法判断文件是否可进行读写操作。

语法:


os.access(, )

path为文件路径,mode为操作模式,有这么几种:

  • os.F_OK: 检查文件是否存在;

  • os.R_OK: 检查文件是否可读;

  • os.W_OK: 检查文件是否可以写入;

  • os.X_OK: 检查文件是否可以执行

该方法通过判断文件路径是否存在和各种访问模式的权限返回True或者False。


import os
if os.access("/file/path/foo.txt", os.F_OK):
  print "Given file path is exist."
if os.access("/file/path/foo.txt", os.R_OK):
  print "File is accessible to read"
if os.access("/file/path/foo.txt", os.W_OK):
  print "File is accessible to write"
if os.access("/file/path/foo.txt", os.X_OK):
  print "File is accessible to execute"

2.使用Try语句

可以在程序中直接使用open()方法来检查文件是否存在和可读写。

语法:


open()

如果你open的文件不存在,程序会抛出错误,使用try语句来捕获这个错误。

程序无法访问文件,可能有很多原因:

  • 如果你open的文件不存在,将抛出一个FileNotFoundError的异常;

  • 文件存在,但是没有权限访问,会抛出一个PersmissionError的异常。

所以可以使用下面的代码来判断文件是否存在:


try:
  f =open()
  f.close()
except FileNotFoundError:
  print "File is not found."
except PersmissionError:
  print "You don't have permission to access this file."

其实没有必要去这么细致的处理每个异常,上面的这两个异常都是IOError的子类。所以可以将程序简化一下:


try:
  f =open()
  f.close()
except IOError:
  print "File is not accessible."

使用try语句进行判断,处理所有异常非常简单和优雅的。而且相比其他不需要引入其他外部模块。

3. 使用pathlib模块

pathlib模块在Python3版本中是内建模块,但是在Python2中是需要单独安装三方模块。

使用pathlib需要先使用文件路径来创建path对象。此路径可以是文件名或目录路径。

  • 检查路径是否存在


path = pathlib.Path("path/file")
path.exist()
  • 检查路径是否是文件


path = pathlib.Path("path/file")
path.is_file()

总结

Atas ialah kandungan terperinci Python中使用三种方法判断文件或文件夹是否存在的实例分享. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanPython vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanApr 19, 2025 am 12:20 AM

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 vs C: Pengurusan dan Kawalan MemoriPython vs C: Pengurusan dan Kawalan MemoriApr 19, 2025 am 12:17 AM

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.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinciPython untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinciApr 19, 2025 am 12:15 AM

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.

Python dan C: Mencari alat yang betulPython dan C: Mencari alat yang betulApr 19, 2025 am 12:04 AM

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 untuk sains data dan pembelajaran mesinPython untuk sains data dan pembelajaran mesinApr 19, 2025 am 12:02 AM

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.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

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.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaPython untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaApr 18, 2025 am 12:20 AM

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 vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanPython vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanApr 18, 2025 am 12:20 AM

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.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Alat panas

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Dreamweaver Mac版

Dreamweaver Mac版

Alat pembangunan web visual

Muat turun versi mac editor Atom

Muat turun versi mac editor Atom

Editor sumber terbuka yang paling popular

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

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.