来源:【公众号】
Python技术
Python 对于文件夹或者文件的遍历一般有两种操作方法,一种是至二级利用其封装好的 walk 方法操作:
import os for root,dirs,files in os.walk("/Users/cxhuan/Downloads/globtest/hello"):
for dir in dirs:
print(os.path.join(root, dir))
for file in files:
print(os.path.join(root, file))
上面代码运行结果如下:
/Users/cxhuan/Downloads/globtest/hello/world /Users/cxhuan/Downloads/globtest/hello/.DS_Store
/Users/cxhuan/Downloads/globtest/hello/hello3.txt
/Users/cxhuan/Downloads/globtest/hello/hello2.txt
/Users/cxhuan/Downloads/globtest/hello/hello1.txt
/Users/cxhuan/Downloads/globtest/hello/world/world1.txt
/Users/cxhuan/Downloads/globtest/hello/world/world3.txt
/Users/cxhuan/Downloads/globtest/hello/world/world2.txt
上述程序,将 os.walk 读取到的所有路径 root 、目录名 dirs 与文件名 files ,也就是三个文件数组利用 foreach 循环输出。join方法就是将其路径与目录名或者文件名连接起来,组成一个完整的目录。
另一种是用递归的思路,写成下面的形式:
import os files = list()
def dirAll(pathname):
if os.path.exists(pathname):
filelist = os.listdir(pathname)
for f in filelist:
f = os.path.join(pathname, f)
if os.path.isdir(f):
dirAll(f)
else:
dirname = os.path.dirname(f)
baseName = os.path.basename(f)
if dirname.endswith(os.sep):
files.append(dirname+baseName)
else:
files.append(dirname+os.sep+baseName)
dirAll("/Users/cxhuan/Downloads/globtest/hello") for f in files:
print(f)
运行上面代码,得到的结果和上面一样。
这两种方法都没问题,就是写起来比较麻烦,特别是第二种,一不小心还有可能写出 bug 。
今天我们来介绍第三种方法——利用 glob 模块来遍历文件。
glob 是 python 自带的一个操作文件的模块,以简洁实用著称。由于这个模块的功能比较简单,所以也很容易上手和使用。它主要用来查找符合特定规则的文件路径。使用这个模块来查找文件,只需要用到*、? 和 [] 这三个匹配符:
* : 匹配0个或多个字符;
? : 匹配单个字符;
[] :匹配指定范围内的字符,如:[0-9]匹配数字。
glob.glob 方法主要返回所有匹配的文件路径列表。它只有一个参数 pathname ,定义了文件路径匹配规则,这里可以是绝对路径,也可以是相对路径。
我们可以用 * 匹配零个或者多个字符。
输出目录下的子目录或者文件:
for p1 in glob.glob('/Users/cxhuan/Downloads/globtest/*'):
print(p1)
运行上面代码,会将 globtest 文件夹下仅有的目录输出出来,输出内容如下:
/Users/cxhuan/Downloads/globtest/hello
我们也可以通过制定层级来遍历文件或者文件夹:
for p in glob.glob('/Users/cxhuan/Downloads/globtest/*/*'):
print(p)
上面的代码会遍历 globtest 文件夹以及子文件夹,将所有的文件或文件夹路径打印出来:
/Users/cxhuan/Downloads/globtest/hello/world /Users/cxhuan/Downloads/globtest/hello/hello3.txt /Users/cxhuan/Downloads/globtest/hello/hello2.txt /Users/cxhuan/Downloads/globtest/hello/hello1.txt
我们也可以对文件或者文件夹进行过滤:
for p in glob.glob('/Users/cxhuan/Downloads/globtest/hello/*3.txt'):
print(p)
上面代码值匹配 hello 目录下的文件名末尾为 ‘3’ 的 txt 文件,运行结果如下:
/Users/cxhuan/Downloads/globtest/hello/hello3.txt
我们可以用问号(?)匹配任何单个的字符。
for p in glob.glob('/Users/cxhuan/Downloads/globtest/hello/hello?.txt'):
print(p)
上面的代码输出 hello 目录下的以 ‘hello’ 开头的 txt 文件,输出结果如下:
/Users/cxhuan/Downloads/globtest/hello/hello3.txt /Users/cxhuan/Downloads/globtest/hello/hello2.txt /Users/cxhuan/Downloads/globtest/hello/hello1.txt
我们可以使用 [] 来匹配一个范围:
for p in glob.glob('/Users/cxhuan/Downloads/globtest/hello/*[0-2].*'):
print(p)
我们想要得到 hello 目录下的文件名结尾数字的范围为 0到2的文件,运行上面代码,获得的输出为:
/Users/cxhuan/Downloads/globtest/hello/hello2.txt /Users/cxhuan/Downloads/globtest/hello/hello1.txt
python 的 glob 方法可以对文件夹下所有文件进行遍历,并返回一个 list 列表。而 iglob 方法一次只获取一个匹配路径。下面是一个简单的例子来说明二者的区别:
p = glob.glob('/Users/cxhuan/Downloads/globtest/hello/hello?.*') print(p) print('----------------------')
p = glob.iglob('/Users/cxhuan/Downloads/globtest/hello/hello?.*') print(p)
运行上面代码,结果返回是:
['/Users/cxhuan/Downloads/globtest/hello/hello3.txt', '/Users/cxhuan/Downloads/globtest/hello/hello2.txt',
'/Users/cxhuan/Downloads/globtest/hello/hello1.txt'] ---------------------- <generator
object _iglob at 0x1040d8ac0>
从上面的结果我们可以很容易看到二者的区别,前者返回的是一个列表,后者返回的是一个可迭代对象。
我们针对这个可迭代对象做一下操作看看:
p = glob.iglob('/Users/cxhuan/Downloads/globtest/hello/hello?.*') print(p.__next__()) print(p.__next__())
运行结果如下:
/Users/cxhuan/Downloads/globtest/hello/hello3.txt /Users/cxhuan/Downloads/globtest/hello/hello2.txt
我们可以看到,针对这个可迭代对象,我们一次可以获取到一个元素。这样做的好处是节省内存,试想如果一个路径下有大量的文件夹或者文件,我们使用这个迭代对象不用一次性全部获取到内存,而是可以慢慢获取。
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21