这篇文章给大家介绍使用python怎么读取文件名,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。
Python是一种编程语言,内置了许多有效的工具,Python几乎无所不能,该语言通俗易懂、容易入门、功能强大,在许多领域中都有广泛的应用,例如最热门的大数据分析,人工智能,Web开发等。
1、os.listdir()函数只获得当前路径下的文件名,不包括子目录中的文件,需要通过递归的方式获得的文件名。
#返回指定路径下的所有文件,不包含子目录。 path2 = r"C:\Users\11764\Desktop\Data" f = os.listdir(path2) print(f) output: ['2020-09-16', '2020-10-11', 'baidu_index_0625.xlsx', 'city_id.xlsx', 'city_index_0625.xlsx', 'province_id.xlsx', 'province_index_0625.xlsx']
2、os.path.splitext()函数将路径拆分为文件名和扩展名(后缀)。
os.path.splitext(svm.model) [0]得到的结果就是svm 上面就是对所有文件名做了个判断,然后各取所需,加到对应的列表中。
import os # 保存不同模型的目录名(绝对路径) file_dir = r'C:\Users\zhangyh5\Desktop\xietong1012\model' bayes_list = [] # 贝叶斯模型列表 svm_list = [] # svm模型列表 xgboost_list = [] # xgboost模型列表 # root是指当前目录路径(文件夹的绝对路径) # dirs是指路径下所有的子目录(文件夹里的文件夹) # files是指路径下所有的文件(文件夹里所有的文件) for root,dirs,files in os.walk(file_dir): for file in files: if os.path.splitext(file)[0] == 'bayes': bayes_list.append(os.path.join(root,file)) elif os.path.splitext(file)[0] == 'svm': svm_list.append(os.path.join(root,file)) elif os.path.splitext(file)[0] == 'xgboost': xgboost_list.append(os.path.join(root,file))
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