Python目录下所有文件python目录下所有文件不包涵文件夹

2024-07-02 20:38:19 浏览

写段伪代码import os# 获取当前目录path = os.gETCwd()# 获取当前目录所有文件列表list_dir = os.listdir(path)for i in list_dir: # 字符串分割,判断"."后面是否为"py" if i.split(".")[-1] == "py": print(i)

Python目录下所有python目录下

在 Python 中,可以使用内置的  open()  函数打开文件,然后使用  read()  方法逐个读取文件中的内容。以下是一个示例代码,演示如何将列表中的文件逐个提取出来:

# 假设列表中包含文件路径的列表

        # 读取文件并保存到变量 content 中

在上面的代码中,我们使用一个循环遍历列表中的文件路径,并使用  open()  函数打开每个文件。然后,使用  read()  方法读取文件的内容,并将其保存到变量  content  中。最后,使用  print()  函数输出读取的内容。

需要注意的是, open()  函数的参数应该是文件的路径,而不是文件名。另外,使用  with  语句可以确保文件在读取完毕后自动关闭,避免资源泄漏。

Python批量读取特定文件夹下Excel的话,主要分为2步,首先根据后缀名(xls或xlsx)匹配出所有Excel文件,然后直接利用相关模块(pandas,openpyxl等)读取即可,下面我简单介绍一下实现过程,感兴趣的朋友可以尝试一下:

这一步非常简单,主要是根据后缀名匹配所有Excel文件,基本思路先使用os.walk函数遍历指定的文件夹,找到所有文件,然后一一匹配文件后缀名,如果是xls或xlsx,则为Excel文件,添加到list列表,之后返回,后面读取函数就是根据这个列表(存储所有搜索到的Excel文件路径)读取Excel文件:

安装完成后,我们就可以直接使用pandas库读取Excel文件了,非常简单,只需要一行代码即可搞定,也就是read_excel函数,传入Excel文件路径就行,默认情况下会读取列标题,如果你不需要列标题的话,设置header=None即可,读取的数据类型为DataFrame,后续处理的话,也非常方便:

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