糟透了
我承認我不是一個愛整理桌面的人,因為我覺得亂糟糟的桌面,反而容易找到文件。
哈哈,但最近桌面實在是太亂了,自己都看不下去了,幾乎佔滿了整個螢幕。雖然一鍵整理桌面的軟體很多,但是對於其他路徑下的文件,我同樣需要整理,於是我想到使用Python,完成這個需求。
效果展示
我總共將文件分為9個大類,分別是圖片、影片、音訊、文件、壓縮檔案、常用格式、程式腳本、可執行程式和字型檔。
# 不同文件组成的嵌套字典 file_dict = { '图片': ['jpg','png','gif','webp'], '视频': ['rmvb','mp4','avi','mkv','flv'], "音频": ['cd','wave','aiff','mpeg','mp3','mpeg-4'], '文档': ['xls','xlsx','csv','doc','docx','ppt','pptx','pdf','txt'], '压缩文件': ['7z','ace','bz','jar','rar','tar','zip','gz'], '常用格式': ['json','xml','md','ximd'], '程序脚本': ['py','java','html','sql','r','css','cpp','c','sas','js','go'], '可执行程序': ['exe','bat','lnk','sys','com'], '字体文件': ['eot','otf','fon','font','ttf','ttc','woff','woff2'] }
file_dict 是自己定義的一個字典,裡麵包含了我們學習、工作中常用的格式。常用格式需要為大家解釋一下,對於平常經常使用,但是又不知道放在哪一類的文件,都存放在這裡。
注意: 如果你的電腦中,有著其它更多的檔案格式,只需要修改上述的file_dict字典即可。
開發思路
開發這樣一個小工具,一共涉及到三個Python庫,分別是os模組、shutil模組、glob模組,它們搭配使用,用來處理文件和資料夾,簡直超給力!
整個開發步驟,大致思路是這樣的:
- ① 任意給定一個文件路徑;
- ② 取得目前文件路徑下的所有文件,並取得每個文件對應的後綴;
- ③ 判斷每個文件,是否在指定的嵌套字典中,並返回對應的文件分類;
- ④ 判斷每個文件分類的文件夾是否存在。因為需要建立新的資料夾,用於分類存放文件;
- ⑤ 將每個文件,複製到對應的分類中;
完整程式碼如下:【附詳細的備註】
# 导入相关库 import os import glob import shutil # 采用input()函数,动态输入要处理的文件路径。 path = input("请输入要清理的文件路径:") # 定义一个文件字典,不同的文件类型,属于不同的文件夹,一共9个大类。 file_dict = { '图片': ['jpg','png','gif','webp'], '视频': ['rmvb','mp4','avi','mkv','flv'], "音频": ['cd','wave','aiff','mpeg','mp3','mpeg-4'], '文档': ['xls','xlsx','csv','doc','docx','ppt','pptx','pdf','txt'], '压缩文件': ['7z','ace','bz','jar','rar','tar','zip','gz'], '常用格式': ['json','xml','md','ximd'], '程序脚本': ['py','java','html','sql','r','css','cpp','c','sas','js','go'], '可执行程序': ['exe','bat','lnk','sys','com'], '字体文件': ['eot','otf','fon','font','ttf','ttc','woff','woff2'] } # 定义一个函数,传入每个文件对应的后缀。判断文件是否存在于字典file_dict中; # 如果存在,返回对应的文件夹名;如果不存在,将该文件夹命名为"未知分类"; def func(suffix): for name, type_list in file_dict.items(): if suffix.lower() in type_list: return name return "未知分类" # 递归获取 "待处理文件路径" 下的所有文件和文件夹。 for file in glob.glob(f"{path}/**/*",recursive=True): # 由于我们是对文件分类,这里需要挑选出文件来。 if os.path.isfile(file): # 由于isfile()函数,获取的是每个文件的全路径。这里再调用basename()函数,直接获取文件名; file_name = os.path.basename(file) suffix = file_name.split(".")[-1] # 判断 "文件名" 是否在字典中。 name = func(suffix) #print(func(suffix)) # 根据每个文件分类,创建各自对应的文件夹。 if not os.path.exists(f"{path}\{name}"): os.mkdir(f"{path}\{name}") # 将文件复制到各自对应的文件夹中。 shutil.copy(file,f"{path}\{name}")
結果如下:
展望
本文的程式碼,黃已經分享給大家了。但是我沒有為這段程式碼製作一個視覺化介面。同時,我也希望大家可以將程式打包,到時候直接發給其他人,就可以直接使用了。
以上是用Python寫了個小工具,再複雜的資料夾,分分鐘幫你整理!的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Pythonarrayssupportvariousoperations:1)Slicingextractssubsets,2)Appending/Extendingaddselements,3)Insertingplaceselementsatspecificpositions,4)Removingdeleteselements,5)Sorting/Reversingchangesorder,and6)Listcomprehensionscreatenewlistsbasedonexistin

NumPyarraysareessentialforapplicationsrequiringefficientnumericalcomputationsanddatamanipulation.Theyarecrucialindatascience,machinelearning,physics,engineering,andfinanceduetotheirabilitytohandlelarge-scaledataefficiently.Forexample,infinancialanaly

useanArray.ArarayoveralistinpythonwhendeAlingwithHomoGeneData,performance-Caliticalcode,orinterfacingwithccode.1)同質性data:arraysSaveMemorywithTypedElements.2)績效code-performance-calitialcode-calliginal-clitical-clitical-calligation-Critical-Code:Arraysofferferbetterperbetterperperformanceformanceformancefornallancefornalumericalical.3)

不,notalllistoperationsareSupportedByArrays,andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorinsertwithoutresizing,wheremactsperformance.2)listssdonotguaranteeconecontanttanttanttanttanttanttanttanttanttimecomplecomecomplecomecomecomecomecomecomplecomectacccesslectaccesslecrectaccesslerikearraysodo。

toAccesselementsInapythonlist,useIndIndexing,負索引,切片,口頭化。 1)indexingStartSat0.2)否定indexingAccessesessessessesfomtheend.3)slicingextractsportions.4)iterationerationUsistorationUsisturessoreTionsforloopsoreNumeratorseforeporloopsorenumerate.alwaysCheckListListListListlentePtotoVoidToavoIndexIndexIndexIndexIndexIndExerror。

Arraysinpython,尤其是Vianumpy,ArecrucialInsCientificComputingfortheireftheireffertheireffertheirefferthe.1)Heasuedfornumerericalicerationalation,dataAnalysis和Machinelearning.2)Numpy'Simpy'Simpy'simplementIncressionSressirestrionsfasteroperoperoperationspasterationspasterationspasterationspasterationspasterationsthanpythonlists.3)inthanypythonlists.3)andAreseNableAblequick

你可以通過使用pyenv、venv和Anaconda來管理不同的Python版本。 1)使用pyenv管理多個Python版本:安裝pyenv,設置全局和本地版本。 2)使用venv創建虛擬環境以隔離項目依賴。 3)使用Anaconda管理數據科學項目中的Python版本。 4)保留系統Python用於系統級任務。通過這些工具和策略,你可以有效地管理不同版本的Python,確保項目順利運行。

numpyarrayshaveseveraladagesoverandastardandpythonarrays:1)基於基於duetoc的iMplation,2)2)他們的aremoremoremorymorymoremorymoremorymoremorymoremoremory,尤其是WithlargedAtasets和3)效率化,效率化,矢量化函數函數函數函數構成和穩定性構成和穩定性的操作,製造


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