Python 通过文件名批量移动文件 https://stackoverflow.com/questions/28913088/moving-files-with-wildcards-in-python import glob import shutil import os for data in glob.glob("C:\\11\\A*"): # 原始地址 if not os.path.isdir(data): shutil.move(data,"C:\\2\\"

Python 写了一个批量生成文件夹和批量重命名的工具 目录 Python 写了一个批量生成文件夹和批量重命名的工具 演示 功能 1. 可以读取excel内容,使用excel单元格内容进行新建文件夹,和文件夹重命名 2. 可以自定义重命名 3. 等 代码 下载 演示 功能 1. 可以读取excel内容,使用excel单元格内容进行新建文件夹,和文件夹重命名 2. 可以自定义重命名 3. 等 代码 import os from pathlib import Path import xlwings

在使用python做大数据和机器学习处理过程中,首先需要读取hdfs数据,对于常用格式数据一般比较容易读取,parquet略微特殊.从hdfs上使用python获取parquet格式数据的方法(当然也可以先把文件拉到本地再读取也可以): 1.安装anaconda环境. 2.安装hdfs3. conda install hdfs3 3.安装fastparquet. conda install fastparquet 4.安装python-snappy. conda install python-s

序言 (https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=GmeRhIX0) 当我们电脑里面的文本或者或者文件夹太多了,有时候想找到自己想要的文件,只能通过去搜索文件名,要是名字忘记了的话,那你也搜不了吧,当然你可通过后缀名去搜索,但是通过搜索出来的文件只会更多,这还只是文件多的情况下. 如果文件名字基本一样,只有序号不一样呢?那特么眼睛看瞎了估计还没找到.那么我们可以用Python来对文件进行批量自动分类保存到文件夹,下次找的时候,就很轻松的能够找到了. 我们这里以这两百多个worl

读取某个目录下的文件,如'/Users/test/test_kmls'目录下有test1.txt.test2.txt. 第一种方法读出的all_files是test1.txt.test2.txt import os kml_path=os.path.abspath('/Users/test/test_kmls') all_files=os.listdir(kml_path) for file in all_files: print file 第二种方法可以获得文件的全路径,读出的all_file

先添加一个新文件test.txt到Git并且提交: 一般情况下,你通常直接在文件管理器中把没用的文件删了,或者用rm命令删了 $ rm test.txt 这个时候,Git知道你删除了文件, 因此,工作区和版本库就不一致了, git status命令会立刻告诉你哪些文件被删除了:  现在你有的选择: 情况一   是确实要从版本库中删除该文件,那就用命令  git rm 删掉, 并且  git commit: 现在,文件就从版本库中被删除了. 情况二   另一种情况是删错了,并且还没有add到暂存区

使用Python语句,读取Linux远端服务器上的文件打印到控制台的代码实现: 下载包:paramiko import paramiko #服务器信息,主机名(IP地址).端口号.用户名及密码 hostname = "" port = 22 username = "" password = "" client = paramiko.SSHClient() client.set_missing_host_key_policy(paramiko.Au

test 代码: #coding:utf-8 ''' Created on 2019年2月18日 @author: Administrator ''' import ConfigParser import os import smtplib from email.mime.text import MIMEText from email.mime.multipart import MIMEMultipart from email.header import Header import MySQLd

效果如下: 代码: import os class ReadImageName(): def __init__(self): self.path = '.' def readname(self): filenames = os.listdir(self.path) flielist = [] for item in filenames: if item.endswith('.jpg'): itemname = os.path.join(self.path, item) itemname = it

  不论是数据分析,数据可视化,还是数据挖掘,一切的一切全都是以数据作为最基础的元素.利用Python进行数据分析,同样最重要的一步就是如何将数据导入到Python中,然后才可以实现后面的数据分析.数据可视化.数据挖掘等. 在本期的Python学习中,我们将针对Python如何获取外部数据做一个详细的介绍,从中我们将会学习以下4个方面的数据获取: 1.读取文本文件的数据,如txt文件和csv文件 2.读取电子表格文件,如Excel文件 3.读取统计软件生成的数据文件,如SAS数据集.SPSS数据

  前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理.作者:accumulate_zhang    我在使用python读取几十万行的文件中的数据,并构造字典,列表等数据结构时,再访问字典,列表时,一般都会出现内存不够的问题,然后只能循环读取几百行或者一定数量的行数来循环操作.   keyword_list=[line.strip() for line in open("keywords.txt",'r')]  

python读取txt批量创建文件 pythonbatchfile 前几天有个小问题, 需要批量建立很多文件夹,, 所以手动写了个小的脚本, 后续可以直接使用 读取目录文件, 然后直接创建相应的文件 基本思路: 就是读取用户输入参数, 获取所在路径以及所要命名的后缀 获取txt所在路径, 得到同级目录 读取txt 的每一行 并计数得到数字 根据同级目录拼接路径, 创建文件(如果存在不覆盖) 输出结果 代码demo <script src="https://gist.github.com/S

python读取与写入csv,txt格式文件 在数据分析中经常需要从csv格式的文件中存取数据以及将数据写书到csv文件中.将csv文件中的数据直接读取为dict类型和DataFrame是非常方便也很省事的一种做法,以下代码以鸢尾花数据为例. csv文件读取为dict 代码 # -*- coding: utf-8 -*- import csv with open('E:/iris.csv') as csvfile: reader = csv.DictReader(csvfile, fieldna

一. 批量生成文件夹,批量读取文件夹名称 今日,工作中遇到这样一个问题:boss给我们提供了200多家公司的ID代码(如6007.7920等),需要根据这些ID号去搜索下载新闻,从而将下载到的新闻存到以公司ID生成的指定文件夹下!所以第一个问题就是200多个公司,不可能每一次下载,都要去点击:新建文件夹,然后对文件夹命名,too boring and monotonous.嘿嘿,幸好有R的陪伴! let's do it,来看看R如何完成这些工作! 主要用到两个函数 一. dir.create-生

最近把很久前的C代码传到Github上的时候,发现全部上百个源文件的代码缩进都变成了8格,而且里面的中文都出现了乱码,所以决定写个程序来批量处理所有文件的格式.这段关于转码的代码可以适用于很多场合,比如Window下默认编码是GBK,而Linux下默认编码是UTF-8,如果两者间传输的文件中出现中文,则需要进行转码. 问题分析 缩进问题是因为在之前使用vc时没有将制符表设置为4个空格,而Github上的Tab键默认显示八格.中文乱码问题是由于vc++使用的是GBK编码. 解决思路 1.缩进问题,

由数据库导出的数据是格式化数据,如下所示,每两个<REC>之间的数据是一个记录的所有字段数据,如<TITLE>.<ABSTRACT>.<SUBJECT_CODE>.但是每条记录中可能某些字段信息为空, 在导出的文本文件中,就会缺失这个字段,如记录3,缺失<ABSTRACT>这个字段,记录4,缺失<SUBJECT_CODE>这个字段. <REC>(记录1) <TITLE>=Regulation of the pr

python批量修改文件扩展名 在网上下载了一些文件,因为某种原因,扩展名多了一个后缀'.xxx',手动修改的话因为文件太多,改起来费时费力,于是决定写个小脚本进行修改. 1.要点: import re , os 使用os.listdir()获取目录下所有的文件,返回一个列表 ' '.join(list)将列表组合成字符串(选择用' '隔开是为了方便后面用正则去处理) 使用re.compile()以及 xxx.findall()获取自己需要的文件名 list.split(' ')重新生成列表 o

关于python读取xml文章很多,但大多文章都是贴一个xml文件,然后再贴个处理文件的代码.这样并不利于初学者的学习,希望这篇文章可以更通俗易懂的教如何使用python 来读取xml 文件. 什么是xml? xml即可扩展标记语言,它可以用来标记数据.定义数据类型,是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言. abc.xml <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <catalog> <max

Python读取txt文件,有两种方式: (1)逐行读取 data=open("data.txt") line=data.readline() while line: print line line=data.readline() (2)一次全部读入内存 data=open("data.txt") for line in data.readlines(): print line

近期看到好多使用Yaml文件做为配置文件或者数据文件的工程,随即也研究了下,发现Yaml有几个优点:可读性好.和脚本语言的交互性好(确实非常好).使用实现语言的数据类型.有一个一致的数据模型.易于实现. 既然有这么多好处,为什么不用呢,随后开始研究在Python中怎么读取Yaml文件,下面我们来看下: 1.首先需要下载Python的yaml库PyYAML,下载地址:http://pyyaml.org/,安装过程就省略...... 2.建立一个.py文件 3.import yaml 4.f = o

python 读取中文文件后,作为参数使用,经常会遇到乱码或者报错asii错误等. 我们需要对中文进行decode('gbk') 如我有一个data.txt文件有如下内容: 百度 谷歌 现在想读取文件中内容构建查询语句代码如下: f=open('data.txt','r') for i in f.readlines(): data_line=i.strip() data=data_line.decode("gbk") print "this is %s"%data