


Warum verursacht „os.listdir()' beim Öffnen von Dateien „FileNotFoundError' in Python?
Fehler „Datei nicht gefunden“ in Python bei Verwendung von os.listdir
Das Durchlaufen von Dateien in einem Verzeichnis mit os.listdir() kann einen Fehler auslösen FileNotFoundError, auch wenn die Datei vorhanden ist. Dieser Fehler tritt auf, weil os.listdir() nur den Dateinamen und nicht den vollständigen Pfad zurückgibt.
Beachten Sie den folgenden Code:
import os path = r'E:/somedir' for filename in os.listdir(path): f = open(filename, 'r')
Bei der Ausführung würde dieser Code einen FileNotFoundError für generieren Datei 'foo.txt', obwohl sie im angegebenen Verzeichnis vorhanden ist.
Das Problem liegt darin os.listdir() gibt nur den Teil des Dateinamens zurück, beispielsweise „foo.txt“. Die Funktion open() erfordert jedoch den vollständigen Pfad zur Datei, einschließlich des Verzeichnispfads, z. B. „E:/somedir/foo.txt“.
Um dieses Problem zu beheben, verwenden Sie os.path.join( ) kann verwendet werden, um den Verzeichnispfad dem Dateinamen voranzustellen:
path = r'E:/somedir' for filename in os.listdir(path): with open(os.path.join(path, filename)) as f: # process the file
Der with-Block kann auch verwendet werden, um die Datei automatisch zu schließen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum verursacht „os.listdir()' beim Öffnen von Dateien „FileNotFoundError' in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

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Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.
