


Bagaimana untuk mendapatkan saiz fail di Python?
May 21, 2025 pm 09:57 PMTerdapat tiga cara untuk mendapatkan saiz fail secara efisien di Python: 1. Gunakan OS.Path.GetSize (), yang sesuai untuk satu fail, dan pengendalian ralat diperlukan; 2. Gunakan pathlib.path.stat (). St_size untuk menyediakan antara muka berorientasikan objek, yang sesuai untuk satu fail; 3. Gunakan os.scandir () digabungkan dengan os.path.getSize (), yang sesuai untuk pemprosesan batch fail untuk meningkatkan prestasi.
Mendapatkan saiz fail di Python adalah tugas yang sangat biasa, yang biasanya digunakan dalam pengurusan fail, pemantauan sistem dan senario lain. Jadi, bagaimana untuk mendapatkan saiz fail dengan cekap di Python? Mari kita mulakan dengan asas -asas dan meneroka isu ini langkah demi langkah.
Pertama sekali, kita perlu memahami bahawa Python menyediakan pelbagai kaedah untuk mendapatkan saiz fail, masing -masing dengan senario dan ciri prestasi yang berkenaan. Salah satu kaedah yang paling biasa digunakan ialah menggunakan modul os
, yang menyediakan keupayaan untuk mengendalikan sistem fail secara langsung.
Mari lihat contoh mudah, menggunakan fungsi os.path.getsize()
untuk mendapatkan saiz fail:
Import OS file_path = 'example.txt' file_size = os.path.getSize (file_path) cetak (f "saiz {file_path} adalah {file_size} bytes.")
Kaedah ini sangat intuitif dan cekap, tetapi perlu diperhatikan bahawa jika laluan fail tidak wujud, FileNotFoundError
akan dibuang. Dalam aplikasi praktikal, kita mungkin perlu menambah beberapa pengendalian ralat untuk meningkatkan keteguhan kod kami.
Import OS file_path = 'example.txt' Cuba: file_size = os.path.getSize (file_path) cetak (f "saiz {file_path} adalah {file_size} bytes.") Kecuali FileNotFoundError: cetak (f "fail {file_path} tidak wujud.")
Sebagai tambahan kepada modul os
, modul pathlib
Python juga menyediakan fungsi yang sama. pathlib
diperkenalkan di Python 3.4 dan bertujuan untuk memudahkan operasi laluan fail. Mendapatkan saiz fail menggunakan pathlib
boleh melakukan ini:
dari laluan import patlib file_path = path ('example.txt') jika file_path.exists (): file_size = file_path.stat (). st_size cetak (f "saiz {file_path} adalah {file_size} bytes.") lain: cetak (f "fail {file_path} tidak wujud.")
Satu kelebihan pathlib
adalah bahawa ia menyediakan antara muka berorientasikan objek, menjadikan kod lebih mudah dibaca dan dikekalkan. Di samping itu, pathlib
boleh digabungkan dengan lancar dengan perpustakaan python lain untuk meningkatkan fleksibiliti kod.
Dalam projek sebenar, saya pernah mempunyai masalah: Saya perlu membuat batch memproses sejumlah besar fail dan mendapatkan saiz fail mereka. Dalam kes ini, menggunakan os.path.getsize()
secara langsung boleh menyebabkan kesesakan prestasi kerana ia sering mengakses sistem fail. Selepas beberapa penalaan, saya mendapati bahawa menggunakan os.scandir()
digabungkan dengan os.path.getsize()
dapat meningkatkan prestasi dengan ketara:
Import OS direktori = 'jalan/ke/direktori' total_size = 0 Untuk kemasukan di OS.Scandir (direktori): jika entry.is_file (): total_size = os.path.getSize (entry.path) cetak (f "jumlah saiz fail dalam {direktori} ialah {total_size} bait.")
Kaedah ini mengurangkan bilangan akses ke sistem fail dengan mengimbas direktori pada satu masa dan mengumpul saiz fail, dengan itu meningkatkan prestasi keseluruhan.
Sudah tentu, ada cara lain untuk mendapatkan saiz fail, seperti menggunakan fungsi os.stat()
, yang bukan sahaja boleh mendapatkan saiz fail, tetapi juga mendapatkan atribut fail lain, seperti masa pengubahsuaian terakhir, keizinan, dan lain -lain:
Import OS file_path = 'example.txt' file_stats = os.stat (file_path) file_size = file_stats.st_size cetak (f "saiz {file_path} adalah {file_size} bytes.")
Satu kelebihan menggunakan os.stat()
ialah anda boleh mendapatkan pelbagai atribut fail sekaligus, mengurangkan bilangan akses ke sistem fail. Tetapi perlu diperhatikan bahawa kaedah ini mungkin lebih perlahan daripada os.path.getsize()
apabila memproses sejumlah besar fail, kerana ia memerlukan lebih banyak maklumat.
Dalam aplikasi praktikal, kaedah mana untuk memilih untuk mendapatkan saiz fail bergantung kepada keperluan khusus dan keperluan prestasi. Secara umum, os.path.getsize()
dan pathlib.Path.stat().st_size
adalah cara biasa untuk mendapatkan saiz fail tunggal, manakala os.scandir()
digabungkan dengan os.path.getsize()
sesuai untuk pemprosesan batch fail.
Akhirnya, saya ingin berkongsi tip: Jika anda perlu sering mendapatkan saiz fail dalam skrip anda, anda boleh mempertimbangkan untuk menyahut saiz fail, yang dapat mengurangkan akses kepada sistem fail dan meningkatkan kecekapan pelaksanaan skrip.
Semoga kaedah dan pengalaman ini dapat membantu anda mendapatkan saiz fail dengan cekap di Python, sama ada memproses fail tunggal atau fail batch.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk mendapatkan saiz fail di Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Input suara pengguna ditangkap dan dihantar ke backend PHP melalui API Mediarecorder JavaScript front-end; 2. PHP menjimatkan audio sebagai fail sementara dan memanggil STTAPI (seperti Pengiktirafan Suara Google atau Baidu) untuk mengubahnya menjadi teks; 3. PHP menghantar teks kepada perkhidmatan AI (seperti Openaigpt) untuk mendapatkan jawapan pintar; 4. PHP kemudian memanggil TTSAPI (seperti sintesis Baidu atau Google Voice) untuk menukar balasan ke fail suara; 5. PHP mengalir fail suara kembali ke bahagian depan untuk bermain, menyelesaikan interaksi. Seluruh proses dikuasai oleh PHP untuk memastikan hubungan lancar antara semua pautan.

Untuk merealisasikan pembetulan ralat teks dan pengoptimuman sintaks dengan AI, anda perlu mengikuti langkah -langkah berikut: 1. Pilih model AI atau API yang sesuai, seperti Baidu, Tencent API atau perpustakaan NLP sumber terbuka; 2. Panggil API melalui curl atau Guzzle PHP dan memproses hasil pulangan; 3. Maklumat pembetulan ralat paparan dalam aplikasi dan membenarkan pengguna memilih sama ada untuk mengadopsinya; 4. Gunakan php-l dan php_codesniffer untuk pengesanan sintaks dan pengoptimuman kod; 5. Secara berterusan mengumpul maklum balas dan mengemas kini model atau peraturan untuk meningkatkan kesannya. Apabila memilih AIAPI, fokus pada menilai ketepatan, kelajuan tindak balas, harga dan sokongan untuk PHP. Pengoptimuman kod harus mengikuti spesifikasi PSR, gunakan cache yang munasabah, elakkan pertanyaan bulat, mengkaji semula kod secara berkala, dan gunakan x

Gunakan sendi Seaborn untuk dengan cepat menggambarkan hubungan dan pengedaran antara dua pembolehubah; 2. 3. Tambah garis regresi dan maklumat ketumpatan kepada jenis = "reg", dan gabungkan marginal_kws untuk menetapkan gaya plot tepi; 4. Apabila jumlah data besar, disarankan untuk menggunakan "hex"

Untuk mengintegrasikan teknologi pengkomputeran sentimen AI ke dalam aplikasi PHP, terasnya adalah menggunakan perkhidmatan awan AIAPI (seperti Google, AWS, dan Azure) untuk analisis sentimen, menghantar teks melalui permintaan HTTP dan menghuraikan hasil JSON yang dikembalikan, dan menyimpan data emosi ke dalam pangkalan data, dengan itu menyedari pemprosesan automatik dan pemahaman data maklum balas pengguna. Langkah -langkah khusus termasuk: 1. Pilih API Analisis Sentimen AI yang sesuai, memandangkan ketepatan, kos, sokongan bahasa dan kerumitan integrasi; 2. Gunakan Guzzle atau Curl untuk menghantar permintaan, menyimpan skor sentimen, label, dan maklumat intensiti; 3. Membina papan pemuka visual untuk menyokong penyortiran keutamaan, analisis trend, arah lelaran produk dan segmentasi pengguna; 4. Menanggapi cabaran teknikal, seperti sekatan dan nombor panggilan API

Senarai rentetan boleh digabungkan dengan kaedah Join (), seperti '' .join (kata) untuk mendapatkan "HelloWorldFrompython"; 2. Senarai nombor mesti ditukar kepada rentetan dengan peta (str, nombor) atau [str (x) forxinnumbers] sebelum menyertai; 3. Mana -mana senarai jenis boleh ditukar secara langsung kepada rentetan dengan kurungan dan petikan, sesuai untuk debugging; 4. Format tersuai boleh dilaksanakan oleh ekspresi penjana yang digabungkan dengan gabungan (), seperti '|' .join (f "[{item}]" foriteminitems) output "[a] | [a]

Pasang PYODBC: Gunakan perintah PipinstallPyoDBC untuk memasang perpustakaan; 2. Sambungkan SQLServer: Gunakan rentetan sambungan yang mengandungi pemacu, pelayan, pangkalan data, uid/pwd atau aman 3. Semak pemacu yang dipasang: Jalankan pyodbc.drivers () dan tapis nama pemacu yang mengandungi 'SQLServer' untuk memastikan nama pemacu yang betul digunakan seperti 'ODBCDriver17 untuk SQLServer'; 4. Parameter utama rentetan sambungan

pandas.melt () digunakan untuk menukar data format yang luas ke dalam format yang panjang. Jawapannya adalah untuk menentukan nama lajur baru dengan menentukan id_vars mengekalkan lajur pengenalan, nilai -nilai pilihan lajur untuk dicairkan, var_name dan value_name, 1.id_vars = 'nama' bermaksud bahawa lajur nama tetap tidak berubah, 2.value_vars = ['math', 'bahasa Inggeris' Nama, 4.value_name = 'Score' menetapkan nama lajur baru nilai asal, dan akhirnya menghasilkan tiga lajur termasuk nama, subjek dan skor.

Pythoncanbeoptimizedformemory-boundoperationsbyreducingoverheadthroughgenerators, efisiendataStructures, danManagingObjectlifetimes.first, useGeneratorsInsteadofListStoprocesslargedataSetSoneiteMatime, mengelakkan muat turun muat turun, coose
