引言
有个需要,需要把某个目录下的目录结构进行复制,不要文件,当目录结构很少的时候可以手工去建立,当目录结构复杂,目录层次很深,目录很多的时候,这个时候要是还是手动去建立的话,实在不是一种好的方法,弄不好会死人的。写一个python脚本来处理吧。
首先了解
写python脚本前,先了解几个东西
代码如下:
#!/usr/bin/python
这个东西写过脚本的人都知道,用来标明该脚本的执行器,类似的还有
代码如下:
#!/bin/bash 通过bash来执行
#!/usr/local/php/bin/php 通过php执行器来执行
# -*- coding: utf-8 -*-
这个是设置脚本的编码格式,不然非英文可能会出现乱码
匿名函数lambda
代码如下:
#lambda很好用,创建匿名函数很方便
g = lambda x,y : x+y
g(3,5) #返回8
匿名函数分为四部分,标识 lambda,分号 :,参数 x,y,操作 x+y
除了这个之外,还有函数map、filter一个进行映射,一个进行过滤
代码如下:
__name__=="__main__"
一个文件就是一个模块,在python中每个模块都有一个__name__属性,属性的值取决于如何使用该模块,一般有两种使用方式,直接在命令行运行,这个时候__name__值为__main__,当import使用的时候,__name__值就是当前模块的名称(不带扩展名),因此可以通过这个判断是否是直接在命令行运行程序,以便做一些脚本使用。
代码如下:
import os
import sys
还有这两个模块,os包含一些操作系统功能,比如说遍历文件夹,拼接路径等等,sys模块包含系统函数,我这里只用来获取脚本后面的参数
编码
代码如下:
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
#Filename:floders.py
import os
import sys
source = os.path.realpath(sys.argv[1])
target = os.path.realpath(sys.argv[2])
def isdir(x):
return os.path.isdir(x) and x != '.svn'
def mkfloders(src,tar):
paths = os.listdir(src)
paths = map(lambda name:os.path.join(src,name),paths)
paths = filter(isdir, paths)
if(len(paths)
return
for i in paths:
(filepath, filename)=os.path.split(i)
targetpath = os.path.join(tar,filename)
not os.path.isdir(targetpath) and os.mkdir(targetpath)
mkfloders(i,targetpath)
if __name__=="__main__":
if(os.path.isdir(source)):
if(target.find(source) == 0):
print("不能将生成的新目录放在源目录下")
else:
if not os.path.isdir(target):
os.mkdir(target)
mkfloders(source,target)
else:
print("源文件夹不存在")
使用
使用很简单:
代码如下:
#在当前文件夹下执行
./folders.py ./ /tmp/yyyyy
#执行完之后就会在/tmp下创建yyyyy目录,目录中包含上面的第一个文件夹中的目录结构
这个地方有两个要注意的地方,不能将创建后的目录放在要复制的目录中或者其子目录中
总结
在做这个的时候遇到了这个问题 /usr/bin/python^M: bad interpreter: No such file or directory ,这个问题看样子是编码的问题,在每行后面添加了个字符,查资料后,原来是由于我从windows下直接把程序复制到linux下的编码出现了问题,解决方法很简单:vi folders.py之后,在命令行下输入
代码如下:
:set ff #结果表示编码平台,应该是fileformat=dos
:set fileformat=unix #设置编码到unix平台
:set ff #这个时候再去查看文件编码,应该是fileformat=unix

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

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。


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