本篇文章给大家带来了关于Python的相关知识,其中主要介绍了关于内置模块OS如何打造SHELL端文件处理器的相关内容,下面一起来看一下,希望对大家有帮助。
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OS 模块
在讲解包模块时我们提到通过 sys 模块进行查看全局包路径查看于注册,今天我们尝试了解下OS模块,这个模块主要作用就是打通程序于系统之间的通信。
通过 help('modules') 我们能够发现 OS 是作为python的内置模块出现的。
带path
判断文件
import os print(os.path.isfile('demo.txt'))
如果是文件则返回 True 否则返回 False 。
判断文件夹
import os print(os.path.isdir('../os'))
其中参数我们传递一个路径,如果是文件夹返回 True 否则返回 False。
判断文件是否存在
这个应该是我们经常在脚本中使用的操作,存在我们则使用不存在则需要创建文件填充默认内容。
import os print(os.path.exists('ttttt.txt'))
同样如果存在则返回 True 否则返回 False 。
获取文件大小
我们经常在服务器上通过 ls -al 查看文件信息,其中就包括文件大小这个属性,作为 python 内置的模块肯定也少不了相关的属性获取功能。
import os print(os.path.getsize('demo.txt'))
获取路径及文件
之前在操作 Java 时经常需要获取文件所在目录,当时都是通过Java对象属性获取的,而 Python 中自动帮我们处理了。
获取绝对路径
不知道你有没有注意到上面我们获取脚本所在目录时通过 ../os 等方式,包括获取路径及文件章节中我们手动敲出来文件的完整路径,实际上通过python自带了。
import os print(os.path.abspath('practice.py'))
返回文件名
import os print(os.path.basename('practice.py'))
获取文件路径
仅限我们传入了全路径的文件 dirname 才起作用,这个感觉有点鸡肋
路径拼接
我们经常会出现路径地址的拼接。windows , linux 文件分隔符不一样,Java 中给我们提供了一个获取分隔符的变量,但是python 直接忽略掉分隔符了,直接给我们提供一个拼接的方法。
import os print(os.path.join('parent','child'))
不带path
获取平台
有的时候我们需要根据不同平台来执行不同的操纵,这个时候就需要获取到平台信息了。
import os print(os.name)
获取所有文件
既然是模块肯定少不了我们常用的功能,之前提到过了我们经常在服务器上执行 ls -al .
import os print(os.listdir)
当前工作路径
很多时候我们不回直接在脚本路径执行脚本,往往都是通过绝对路径或者相对路径来执行脚本,有的时候脚本会依赖执行路径上的某些文件,所以获取执行脚本路径至关重要。
目录操作
关于文件目录新建删除相信也很重要吧。下面我们来看看如何操作。
import os os.mkdir('test') print(os.getcwd()+'工作下的文件列表'+os.listdir()) os.rmdir('test')
重命名文件
import os os.rename(old,new)
文件属性
我们能够看到打印了很多属性。
修改权限杀死进程
os.chmod(file) os.get_terminal_size() os.kill(10884,signal.SIGKILL)
打通shell
作为一个shell爱好者,我还是很喜欢使用shell 来实现的,尤其是在做系统初始化的时候这个时候没有python ,而shell 是linux 系统自带的,所以shell 脚本的时候还是很有必要的,我个人也是shell+python 相互辅佐的存在。我们知道shell 中直接 python xxx.py。 但是python 如何执行shell 呢?
import os name=os.system('ls -al')
上面我们提到获取平台信息 os.name ,我们可以根据这个命令来通过 os.system('cmd') 指定不同系统的cmd 命令。
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以上是Python内置模块OS如何打造SHELL端文件处理器的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


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