本文给大家讲解的是使用python获取当前所在目录的方法以及相关示例,非常的清晰简单,有需要的小伙伴可以参考下
sys.path
模块搜索路径的字符串列表。由环境变量PYTHONPATH初始化得到。
sys.path[0]是调用Python解释器的当前脚本所在的目录。
sys.argv
一个传给Python脚本的指令参数列表。
sys.argv[0]是脚本的名字(由系统决定是否是全名)
假设显示调用python指令,如 python demo.py ,会得到绝对路径;
若直接执行脚本,如 ./demo.py ,会得到相对路径。
os.getcwd()
获取当前工作路径。在这里是绝对路径。
https://docs.python.org/2/library/os.html#os.getcwd
__file__
获得模块所在的路径,可能得到相对路径。
如果显示执行Python,会得到绝对路径。
若按相对路径来直接执行脚本 ./pyws/path_demo.py
,会得到相对路径。
为了获取绝对路径,可调用 os.path.abspath()
os.path 中的一些方法
os.path.split(path)
将路径名称分成头和尾一对。尾部永远不会带有斜杠。如果输入的路径以斜杠结尾,那么得到的空的尾部。
如果输入路径没有斜杠,那么头部位为空。如果输入路径为空,那么得到的头和尾都是空。
https://docs.python.org/2/library/os.path.html#os.path.split
os.path.realpath(path)
返回特定文件名的绝对路径。
https://docs.python.org/2/library/os.path.html#os.path.realpath
代码示例
环境 Win7, Python2.7
以 /e/pyws/path_demo.py 为例
#!/usr/bin/env python import os import sys if __name__ == '__main__': print "sys.path[0] =", sys.path[0] print "sys.argv[0] =", sys.argv[0] print "__file__ =", __file__ print "os.path.abspath(__file__) =", os.path.abspath(__file__) print "os.path.realpath(__file__) = ", os.path.realpath(__file__) print "os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) =", os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) print "os.path.split(os.path.realpath(__file__)) =", os.path.split(os.path.realpath(__file__)) print "os.getcwd() =", os.getcwd()
在 /d 中运行,输出为
$ python /e/pyws/path_demo.py sys.path[0] = E:\pyws sys.argv[0] = E:/pyws/path_demo.py __file__ = E:/pyws/path_demo.py os.path.abspath(__file__) = E:\pyws\path_demo.py os.path.realpath(__file__) = E:\pyws\path_demo.py os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) = E:\pyws os.path.split(os.path.realpath(__file__)) = ('E:\\pyws', 'path_demo.py') os.getcwd() = D:\
在e盘中用命令行直接执行脚本
$ ./pyws/path_demo.py sys.path[0] = E:\pyws sys.argv[0] = ./pyws/path_demo.py __file__ = ./pyws/path_demo.py os.path.abspath(__file__) = E:\pyws\path_demo.py os.path.realpath(__file__) = E:\pyws\path_demo.py os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) = E:\pyws os.path.split(os.path.realpath(__file__)) = ('E:\\pyws', 'path_demo.py') os.getcwd() = E:\
以上是Python如何获取当前所在目录的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 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在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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