python 遍历文件夹及子文件夹符合后缀名的代码
时间: 2023-09-12 08:08:52 浏览: 147
以下是一个示例代码，用于在Python中遍历文件夹及其子文件夹，并筛选出符合指定后缀名的文件：
```python
import os
def traverse_folder_with_extension(folder_path, extension):
# 遍历文件夹下的所有文件和子文件夹
for root, dirs, files in os.walk(folder_path):
for file in files:
# 检查文件后缀名是否符合要求
if file.endswith(extension):
# 打印文件路径
file_path = os.path.join(root, file)
print(file_path)
# 指定要遍历的文件夹路径
folder_path = '路径/到/文件夹'
# 指定要筛选的文件后缀名
extension = '.py'
# 调用函数进行遍历
traverse_folder_with_extension(folder_path, extension)
```
你只需要将`'路径/到/文件夹'`替换为你要遍历的文件夹路径，将`'.py'`替换为你要筛选的文件后缀名即可。该代码会输出符合指定后缀名的文件路径，包括子文件夹中的文件。你可以根据需要进行进一步的处理或操作。
相关问题
python 遍历文件夹内所有文件，修改文件后缀名DCM为dcm
在Python中，你可以使用os模块以及其下的os.walk函数来遍历文件夹内的所有文件，然后使用pathlib库来处理文件路径和后缀名。下面是一个简单的示例，展示了如何遍历指定目录并修改文件后缀名：
```python
import os
from pathlib import Path
# 定义要操作的源目录
source_dir = 'your_directory_path'
# 获取目录下所有的文件
for root, dirs, files in os.walk(source_dir):
for file in files:
# 检查文件是否是以DCM结尾
if file.endswith('.DCM'):
# 使用Path对象构建完整路径
file_path = Path(root) / file
# 修改后缀名
new_file_name = file_path.with_suffix('.dcm')
# 如果原文件存在，就移动或复制文件到新名字，注意这里只做示范，实际操作需要考虑备份和错误处理
if file_path.exists():
print(f"Renaming {file} to {new_file_name}")
# file_path.replace(new_file_name) 或者
# shutil.move(file_path, new_file_name)
```
在这个示例中，我们首先检查文件是否以'.DCM'结尾，如果是，则创建一个新的`Path`对象，改变后缀名，然后如果原始文件存在，我们会打印出将要重命名的操作，并进行相应的文件操作（这里是打印，你需要替换为实际的文件移动或复制操作）。
python遍历文件夹下文件glob
### Python 使用 `glob` 模块遍历文件夹下的所有文件
`glob` 是 Python 自带的一个用于匹配路径名模式的模块，可以用来查找符合特定条件的文件[^1]。通过组合不同的通配符（如 `*`, `?`），能够实现灵活的文件筛选。
以下是使用 `glob` 模块遍历文件夹下所有文件的示例代码：
```python
import glob
# 查找当前目录及其子目录中的所有 .txt 文件
file_list = glob.glob('**/*.txt', recursive=True)
for file_path in file_list:
print(file_path)
```
上述代码中，参数 `'**/*.txt'` 表示递归地查找当前目录及其所有子目录中扩展名为 `.txt` 的文件[^2]。如果希望查找其他类型的文件，只需修改通配符部分即可。例如，要查找所有的 PNG 图像文件，则可改为 `'**/*.png'`。
当需要统计不同文件后缀的数量时，可以通过如下方式完成：
```python
import os
from collections import defaultdict
def count_file_extensions(directory):
extension_count = defaultdict(int)
for root, dirs, files in os.walk(directory): # 遍历目录及其子目录
for file in files:
_, ext = os.path.splitext(file) # 获取文件扩展名
if ext: # 如果有扩展名则计数
extension_count[ext.lower()] += 1
return dict(extension_count)
directory_to_search = '.' # 当前目录作为示例
result = count_file_extensions(directory_to_search)
for ext, count in result.items():
print(f"{ext}: {count}")
```
此代码片段展示了如何结合 `os.walk()` 和字典结构来统计各种文件后缀的数量。虽然这里主要依赖于 `os` 模块而非纯 `glob` 实现，但它同样适用于复杂场景的需求。
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- **微服务架构**：在微服务架构中，每个服务可能都需要与数据库进行交互，通用连接池能够帮助简化服务的数据库连接管理。
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- **BoneCP**：一个高性能的开源Java数据库连接池。
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8. **连接池的管理与监控**：
为了保证连接池的稳定运行，开发者需要对连接池的状态进行监控，并对其进行适当的管理。监控指标可能包括当前活动的连接数、空闲的连接数、等待获取连接的请求队列长度等。一些连接池提供了监控工具或与监控系统集成的能力。
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10. **连接池的应用案例**：
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- [^2]: CNN是一种前馈神经网络，由卷积层和池化层组成，特别在图像处理方面出色。与传统多层神经网络相比，CNN加入了卷积层和池化层，使特征学习更有效。
- [^3]: CNN与全连接神经网络的区别：至少有一个卷积层提取特征；神经元局部连接和权值共享，减少参数数
基于ASP的深度学习网站导航系统功能详解
从给定文件中我们可以提取以下IT知识点：
### 标题知识点
#### "ASP系统篇"
- **ASP技术介绍**：ASP（Active Server Pages）是一种服务器端的脚本环境，用于创建动态交互式网页。ASP允许开发者将HTML网页与服务器端脚本结合，使用VBScript或JavaScript等语言编写代码，以实现网页内容的动态生成。
- **ASP技术特点**：ASP适用于小型到中型的项目开发，它可以与数据库紧密集成，如Microsoft的Access和SQL Server。ASP支持多种组件和COM（Component Object Model）对象，使得开发者能够实现复杂的业务逻辑。
#### "深度学习网址导航系统"
- **深度学习概念**：深度学习是机器学习的一个分支，通过构建深层的神经网络来模拟人类大脑的工作方式，以实现对数据的高级抽象和学习。
- **系统功能与深度学习的关系**：该标题可能意味着系统在进行网站分类、搜索优化、内容审核等方面采用了深度学习技术，以提供更智能、自动化的服务。然而，根据描述内容，实际上系统并没有直接使用深度学习技术，而是提供了一个传统的网址导航服务，可能是命名上的噱头。
### 描述知识点
#### "全后台化管理，操作简单"
- **后台管理系统的功能**：后台管理系统允许网站管理员通过Web界面执行管理任务，如内容更新、用户管理等。它通常要求界面友好，操作简便，以适应不同技术水平的用户。
#### "栏目无限分类，自由添加，排序，设定是否前台显示"
- **动态网站结构设计**：这意味着网站结构具有高度的灵活性，支持创建无限层级的分类，允许管理员自由地添加、排序和设置分类的显示属性。这种设计通常需要数据库支持动态生成内容。
#### "各大搜索和站内搜索随意切换"
- **搜索引擎集成**：网站可能集成了外部搜索引擎（如Google、Bing）和内部搜索引擎功能，让用户能够方便地从不同来源获取信息。
#### "网站在线提交、审阅、编辑、删除"
- **内容管理系统的功能**：该系统提供了一个内容管理平台，允许用户在线提交内容，由管理员进行审阅、编辑和删除操作。
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- **动态配置机制**：网站允许管理员通过后台系统动态调整各种配置信息，如网站设置、参数调整等，从而实现快速的网站维护和更新。
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#### "网站广告在线发布"
- **广告管理功能**：网站允许管理员在线发布和管理网站广告位，以实现商业变现。
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- **动态与静态内容**：系统支持动态内容的生成，同时也提供了静态页面的生成机制，这可能有助于提高网站加载速度和搜索引擎优化。
#### "重写后台网址分类管理"
- **系统优化与重构**：提到了后台网址分类管理功能的重写，这可能意味着系统进行了一次重要的更新，以修复前一个版本的错误，并提高性能。
### 标签知识点
#### "ASP web 源代码 源码"
- **ASP程序开发**：标签表明这是一个ASP语言编写的网站源代码，可能是一个开源项目，供开发者下载、研究或部署到自己的服务器上。
### 压缩包子文件名称列表知识点
#### "深度学习(asp)网址导航程序"
- **文件内容和类型**：文件列表中提到的“深度学习(asp)网址导航程序”表明这是一个ASP语言编写的网址导航系统程序，可能包含了系统安装和配置需要的所有源文件。
通过以上分析，我们可以得出这个ASP系统是一个传统的网址导航系统，以后台管理为核心功能，并没有实际运用到深度学习技术。系统的主要功能包括对网站内容、分类、搜索引擎、广告位、以及其他网站相关信息的管理。它可能还提供了一个平台，供用户提交网址，供管理员审核并收录到导航中。源代码可能以ASP语言编写，并在文件中包含了所有必要的程序文件。
【Oracle数据泵进阶技巧】：避免ORA-31634和ORA-31664错误的终极策略
# 1. Oracle数据泵技术概述
## Oracle数据泵技术简介
Oracle数据泵（Data Pump）是一种用于高效地在Oracle数据库之间传输数据和元数据的工具。它从Oracle 10g版本开始引入，提供了快速且灵活的数据导入导出功能。数据泵技术优于旧版的`imp`和`exp`工具，因为它支持多线程，可以在导入和导出过程中显著提高性能。
## 数据泵的核心优势
数据泵的核心优势在于它能并行处理数据，支持大对象（LOBs）和网络传输。它还允许用户自定义数据和对象的传输方式，以及可以控制传输过程中的各种细节，如过滤对象、调整数据缓冲区大小、并行度和网络数据包大小等。
## 数据
多头注意力机制的时间复杂度
<think>首先，用户的问题是：“我想计算多头注意力机制的时间复杂度 请问多头注意力机制的时间复杂度计算方法”。我需要基于提供的引用和系统级指令来回答。
关键引用：
- 引用[1]：提到Transformer模型的计算时间复杂度主要由自注意力机制的O(n²·d)决定。
- 引用[2]：详细解释了注意力机制的计算复杂度，包括QK转置的复杂度为O(N²d)，内存需求为N² + Nd。
- 引用[3]：提到原始注意力机制的时间复杂度为O(n²d)，并讨论了优化方法如稀疏注意力和线性注意力。
- 引用[4]：涉及多头注意力的未来趋势，但没有直接给出计算方法。
用户的问题是计算多头注意力机制的时间