Python で「mkdir -p」機能をシミュレートするには?
Python mkdir -p 同等
Python 内からシェルの mkdir -p 機能をシミュレートするには、いくつかのアプローチが利用可能です。
Python 3.5 以降
Python 3.5 では、parents パラメーターとexist_ok パラメーターを含む pathlib.Path.mkdir 関数が導入されています。 parent を True に設定し、exist_ok を True に設定すると、エラーが発生することなく、ディレクトリと存在しない親ディレクトリが作成されます。
<code class="python">import pathlib pathlib.Path("/tmp/path/to/desired/directory").mkdir(parents=True, exist_ok=True)</code>
Python 3.2 以降
Python 3.2 以降の場合、os.makedirs 関数にはオプションの 3 番目の引数、exist_ok があり、これを True に設定すると同じ動作を実現できます:
<code class="python">import os os.makedirs("/tmp/path/to/desired/directory", exist_ok=True)</code>
以前の Python バージョン
古いバージョンの Python の場合、次のコードを使用して、os.makedirs 関数を使用し、ディレクトリが既に存在する場合に OSError 例外をキャッチできます。
<code class="python">import errno import os def mkdir_p(path): try: os.makedirs(path) except OSError as exc: # Python ≥ 2.5 if exc.errno == errno.EEXIST and os.path.isdir(path): pass # possibly handle other errno cases here, otherwise finally: else: raise</code>
以上がPython で「mkdir -p」機能をシミュレートするには?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。
