一、python中对文件、文件夹操作时经常用到的os模块和shutil模块常用方法。
1.得到当前工作目录，即当前Python脚本工作的目录路径: os.getcwd()
2.返回指定目录下的所有文件和目录名:os.listdir()
3.函数用来删除一个文件:os.remove()
4.删除多个目录：os.removedirs（r“c：\python”）
5.检验给出的路径是否是一个文件：os.path.isfile()
6.检验给出的路径是否是一个目录：os.path.isdir()
7.判断是否是绝对路径：os.path.isabs()
8.检验给出的路径是否真地存:os.path.exists()
9.返回一个路径的目录名和文件名:os.path.split() eg os.path.split(‘/home/swaroop/byte/code/poem.txt’) 结果：(‘/home/swaroop/byte/code’, ‘poem.txt’)
10.分离扩展名：os.path.splitext()
11.获取路径名：os.path.dirname()
12.获取文件名：os.path.basename()
13.运行shell命令: os.system()
14.读取和设置环境变量:os.getenv() 与os.putenv()
15.给出当前平台使用的行终止符:os.linesep Windows使用’\r\n’，Linux使用’\n’而Mac使用’\r’
16.指示你正在使用的平台：os.name 对于Windows，它是’nt’，而对于Linux/Unix用户，它是’posix’
17.重命名：os.rename（old， new）
18.创建多级目录：os.makedirs（r“c：\python\test”）
19.创建单个目录：os.mkdir（“test”）
20.获取文件属性：os.stat（file）
21.修改文件权限与时间戳：os.chmod（file）
22.终止当前进程：os.exit（）
23.获取文件大小：os.path.getsize（filename）
二、文件操作方法大全：
1.os.mknod(“test.txt”) #创建空文件
2.fp = open(“test.txt”,w) #直接打开一个文件，如果文件不存在则创建文件
3.关于open 模式：
复制代码 代码如下:
w：以写方式打开，
a：以追加模式打开 (从 EOF 开始, 必要时创建新文件)
r+：以读写模式打开
w+：以读写模式打开 (参见 w )
a+：以读写模式打开 (参见 a )
rb：以二进制读模式打开
wb：以二进制写模式打开 (参见 w )
ab：以二进制追加模式打开 (参见 a )
rb+：以二进制读写模式打开 (参见 r+ )
wb+：以二进制读写模式打开 (参见 w+ )
ab+：以二进制读写模式打开 (参见 a+ )fp.read([size]) #size为读取的长度，以byte为单位
fp.readline([size]) #读一行，如果定义了size，有可能返回的只是一行的一部分
fp.readlines([size]) #把文件每一行作为一个list的一个成员，并返回这个list。其实它的内部是通过循环调用readline()来实现的。如果提供size参数，size是表示读取内容的总长，也就是说可能只读到文件的一部分。
fp.write(str) #把str写到文件中，write()并不会在str后加上一个换行符
fp.writelines(seq) #把seq的内容全部写到文件中(多行一次性写入)。这个函数也只是忠实地写入，不会在每行后面加上任何东西。
fp.close() #关闭文件。python会在一个文件不用后自动关闭文件，不过这一功能没有保证，最好还是养成自己关闭的习惯。 如果一个文件在关闭后还对其进行操作会产生ValueError
fp.flush() #把缓冲区的内容写入硬盘
fp.fileno() #返回一个长整型的”文件标签“
fp.isatty() #文件是否是一个终端设备文件（unix系统中的）
fp.tell() #返回文件操作标记的当前位置，以文件的开头为原点
fp.next() #返回下一行，并将文件操作标记位移到下一行。把一个file用于for … in file这样的语句时，就是调用next()函数来实现遍历的。
fp.seek(offset[,whence]) #将文件打操作标记移到offset的位置。这个offset一般是相对于文件的开头来计算的，一般为正数。但如果提供了whence参数就不一定了，whence可以为0表示从头开始计算，1表示以当前位置为原点计算。2表示以文件末尾为原点进行计算。需要注意，如果文件以a或a+的模式打开，每次进行写操作时，文件操作标记会自动返回到文件末尾。
fp.truncate([size]) #把文件裁成规定的大小，默认的是裁到当前文件操作标记的位置。如果size比文件的大小还要大，依据系统的不同可能是不改变文件，也可能是用0把文件补到相应的大小，也可能是以一些随机的内容加上去。
三、目录操作方法大全
1.创建目录
os.mkdir(“file”)
2.复制文件：
shutil.copyfile(“oldfile”,”newfile”) #oldfile和newfile都只能是文件
shutil.copy(“oldfile”,”newfile”) #oldfile只能是文件夹，newfile可以是文件，也可以是目标目录
3.复制文件夹：
4.shutil.copytree(“olddir”,”newdir”) #olddir和newdir都只能是目录，且newdir必须不存在
5.重命名文件（目录）
os.rename(“oldname”,”newname”) #文件或目录都是使用这条命令
6.移动文件（目录）
shutil.move(“oldpos”,”newpos”)
7.删除文件
os.remove(“file”)
8.删除目录
os.rmdir(“dir”) #只能删除空目录
shutil.rmtree(“dir”) #空目录、有内容的目录都可以删
9.转换目录
os.chdir(“path”) #换路径
四、文件综合操作实例
将文件夹下所有图片名称加上’_fc’
python代码:
复制代码 代码如下:
-- coding:utf-8 --
import re
import os
import timestr.split(string)分割字符串
‘连接符’.join(list) 将列表组成字符串
def change_name(path):
global i
if not os.path.isdir(path) and not os.path.isfile(path):
return False
if os.path.isfile(path):
file_path = os.path.split(path) #分割出目录与文件
lists = file_path[1].split(‘.’) #分割出文件与文件扩展名
file_ext = lists[-1] #取出后缀名(列表切片操作)
img_ext = [‘bmp’,’jpeg’,’gif’,’psd’,’png’,’jpg’]
if file_ext in img_ext:
os.rename(path,file_path[0]+’/’+lists[0]+’_fc.’+file_ext)
i+=1 #注意这里的i是一个陷阱
#或者
#img_ext = ‘bmp|jpeg|gif|psd|png|jpg’
#if file_ext in img_ext:
# print(‘ok—’+file_ext)
elif os.path.isdir(path):
for x in os.listdir(path):
change_name(os.path.join(path,x)) #os.path.join()在路径处理上很有用img_dir = ‘D:\xx\xx\images’
img_dir = img_dir.replace(‘\’,’/’)
start = time.time()
i = 0
change_name(img_dir)
c = time.time() - start
print(‘程序运行耗时:%0.2f’%(c))
print(‘总共处理了 %s 张图片’%(i))输出结果：
复制代码 代码如下:
程序运行耗时:0.11
总共处理了 109 张图片In [17]: data=df(np.arange(9).reshape(3,3),index=[‘a’,’b’,’c’],columns=[‘onliver’,’meddle’,’Pipai’])
In [18]: data
Out[18]:
onliver meddle Pipai
a 0 1 2
b 3 4 5
c 6 7 8In [19]: data.to_csv(‘sdsds.csv’)
In [20]: data1=pd.read_csv(‘sdsds.csv’)
In [21]: data1
Out[21]:
Unnamed: 0 onliver meddle Pipai
0 a 0 1 2
1 b 3 4 5
2 c 6 7 8第七章
1.In [22]: da1=df({‘key’:[‘b’,’b’,’a’,’a’,’c’,’d’],’data1’:range(6)})In [23]: da1
Out[23]:
data1 key
0 0 b
1 1 b
2 2 a
3 3 a
4 4 c
5 5 dIn [24]: da2=df({‘key’:[‘a’,’b’,’d’],’data2’:range(3)})
In [25]: da2
Out[25]:
data2 key
0 0 a
1 1 b
2 2 dIn [26]: pd.merge(da1,da2)
Out[26]:
data1 key data2
0 0 b 1
1 1 b 1
2 2 a 0
3 3 a 0
4 5 d 22.In [29]: pd.merge(da1,da2,on=’key’)
Out[29]:
data1 key data2
0 0 b 1
1 1 b 1
2 2 a 0
3 3 a 0
4 5 d 23.In [30]: pd.merge(da1,da2,how=’outer’)
Out[30]:
data1 key data2
0 0 b 1
1 1 b 1
2 2 a 0
3 3 a 0
4 4 c NaN
5 5 d 24.In [8]: data1=df({‘key1’:[‘a’,’a’,’b’,’b’,’d’,’z’,’d’],’number’:range(7)})
In [9]: data1
Out[9]:
key1 number
0 a 0
1 a 1
2 b 2
3 b 3
4 d 4
5 z 5
6 d 6In [11]: data2=df({‘key2’:[‘a’,’d’],’name’:range(2)})
In [12]: data2
Out[12]:
key2 name
0 a 0
1 d 1In [14]: pd.merge(data1,data2,left_on=’key1’,right_on=’key2’)
Out[14]:
key1 number key2 name
0 a 0 a 0
1 a 1 a 0
2 d 4 d 1
3 d 6 d 15.
