文章目錄
- 檔案的處理
- 取得系統類型
- 取得系統環境
- 執行系統指令
- 操作目錄與檔案
- #檔案與目錄高階處理
- #複製檔
- 移動檔
- 讀取壓縮及歸檔壓縮檔
- #解壓縮檔
##小結
python影片教學)
#os模組和
shutil模組是Python處理文件/目錄的主要方式。 os模組提供了一種使用作業系統相關功能的便捷方式,shutil模組是一種進階的檔案/目錄操作工具。
檔案的處理
os
#模組提供了一些便利功能來使用作業系統資源,例如讀取資源目錄下的文件、在命令列查看某路徑下文件的所有內容等。
取得系統類型
對程式碼進行相容性開發以適應不同作業系統時透過作業系統類型進行判斷就可以輕鬆解決。
import osimport sysprint(os.name) # 返回nt代表Windows,posix代表Linuxprint(sys.platform) # 更详细信息
取得系統環境
#對環境變數進行相關設定時,常常會呼叫模組
environ 模組。
os.environ是以字典的形式傳回系統環境變量,要取得具體的屬性值,可以用索引,也可以用方法
getenv():
import osprint(os.environ)print(os.environ['PATH'])print(os.getenv('PATH'))
執行系統指令
使用os模組
system()方法可以執行shell指令,正常執行會傳回0。使用格式是
os.system("bash command")。
system()只會呼叫系統指令而不會執行,執行結果可透過
popen()函數傳回
file物件進行讀取獲得。
import os os.system('ping www.baidu.com')os.popen('ping www.baidu.com').read()
操作目錄與檔案
#使用os模組操作目錄和檔案時Python開發最常見的功能之一。
方法 | 說明 | 範例 |
#os.getcwd() | 取得目前目錄路徑 | ![]() |
os.chdir('目標路徑') | 更改目前腳本目錄 | ![]() |
os.listdir(path) | 列出目錄下所有檔案 | ![]() |
os.mkdir(path) | 建立單一目錄 | ![]() |
os.makedirs(path) | #建立多層目錄 | |
os.rmdir(path) | 刪除單級空目錄 | |
os.removedirs( path) | 刪除多層目錄 | |
os.rename("檔案或目錄名稱",」目標名稱「) | 重新命名目錄或檔案 | ![]() |
os.path.abspath() | 取得絕對路徑 | ![]() |
將路徑分解為(資料夾,檔案名稱) | 若路徑字串最後一個字元是\,則只有文件夾部分有值; 若路徑字串中均無\,則只有檔案名稱部分有值; 若路徑字串有\且不再最後,則資料夾檔案名稱都有值。 |
![]() |
將路徑組合 | ||
取得path中的資料夾部分 | ![]() |
|
取得path中的檔名 | ||
判斷檔案或資料夾是否存在 | ![]() |
|
#判斷路徑是否為檔案 |
![]() |
|
判斷路徑是否為目錄 | ![]() |
|
取得檔案或資料夾大小 | ![]() |
|
取得檔案或資料夾建立時間 | ![]() |
|
#取得檔案或資料夾最後存取時間 | ![]() |
|
取得檔案或資料夾最後修改時間 | ![]() |
|
路徑分割符 | ![]() |
|
檔案名稱與後綴之間的分割符 | ||
路徑分隔符號 | ||
#換行符號 |
以上是Python詳解os模組和shutil模組的詳細內容。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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