这篇文章主要介绍了Python 操作文件的基本方法总结的相关资料,这里说明了九种操作文件的方法,并附上实现方法,需要的朋友可以参考下
Python 操作文件
编程语言对文件系统的操作是一项必不可少的功能,各种编程语言基本上都有对文件系统的操作,最简洁的莫过于linux里面shell的操作了,其次,则是python,ruby等动态语言的操作,那么,今天散仙来看下,在python里面如何使用一些常用的操作文件功能。
主要包括:
1,创建一个文件
2,删除一个文件
3,创建一个目录
4,删除一个目录
5,拷贝,重命名,查看文件大小
6,列出某个目录下文件的数量
7,递归打印某个目录下的所有文件和目录
8,读写文件操作
9,剪切,或者拷贝整个目录或文件到另一个位置下
1,创建文件方法:
f=open("D://111.cc",mode="w",encoding="UTF-8") f.close()
2,删除一个文件
import os os.remove("D://222.ccc123") os.close()
3,创建一个目录或多个目录
os.mkdir("E://bb") os.makedirs("D:\\a\\b")
4,删除依旧用remove方法或多级删除
os.removedirs(path) os.remove()
5,拷贝,重命名,查看文件大小
import os import shutil #第一个参数是源文件,第二个拷贝文件 shutil.copyfile("D://111.CC","D://222.ccc") os.rename("D://222.ccc","D://222.ccc123") os.stat("D://abc.txt").st_size
6,查看某个目录下文件数量:
def countDirs(dp): tt=tuple(os.walk(dp)) print("文件夹"+dp+"的信息:") print("文件夹的个数: ",len(tt[0][1]),"文件的个数: ",len(tt[0][2])) d1="D:\\tomcat7\\bin" countDirs(d1)
结果如下:
文件夹D:\tomcat7\bin的信息: 文件夹的个数: 0 文件的个数: 28 Process finished with exit code 0
7,递归打印文件夹的方法:
def showAllDirs(dp): tt=os.walk(dp); for l in tt: for lf in l[1]: print("目录的路径是:",l[0]+"\\"+lf)
递归打印文件的方法:
def showAllDirsFiles(dirPath): tt=os.walk(dirPath); for l in tt: for ll in l[2]: print("文件的路径是:",l[0]+"\\"+ll)
8,读取文件的方法:
def readFile(): f=open(r"D:///bbb.txt",encoding="UTF-8") for line in f: #去除多余的换行符 print(line.strip()) f.close();
批量载入读取:
def readFile1(): f=open(r"D:///bbb.txt",encoding="UTF-8") while 1: #print("j") lines=f.readlines(10000); if not lines: #print("end") break; for line in lines: print(line.strip()) f.close()
写入文件例子:
def writeFile(): a=list(); a.append("a你好") a.append("b哈喽") a.append("c") #a追加模式w覆盖模式 f=open("D://pp.txt",mode='a',encoding="UTF-8") print("文件大小:",f) for c in a: f.write(c+"\n") f.close() print("写入成功!")
最后需要注意一点,注意路径的写法需要使用\\两个符号加转义实现,如果只写一个,可能会导致问题!
9,拷贝,或剪切的例子
#拷贝整个目录到另一个路径下 shutil.copytree("E:\\11111111111\\a","E:\\11111111111\\b"); #剪切整个目录到另一个路径下 shutil.move("E:\\11111111111\\a","E:\\11111111111\\cc")
以上是關於Python操作文件方法的總結(收藏)的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显著。1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)Python適合快速開發、數據科學和腳本編寫,因其簡潔語法和豐富庫;2)C 適用於需要高性能和底層控制的場景,如係統編程和遊戲開發,因其編譯型和手動內存管理。

Python在數據科學和機器學習中的應用廣泛,主要依賴於其簡潔性和強大的庫生態系統。 1)Pandas用於數據處理和分析,2)Numpy提供高效的數值計算,3)Scikit-learn用於機器學習模型構建和優化,這些庫讓Python成為數據科學和機器學習的理想工具。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。


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