예외를 사용하지 않고 Python에서 파일 존재를 확인하는 방법은 무엇입니까?
예외 없이 파일 존재 여부 확인
파일 처리 시 작업을 시도하기 전에 파일 존재 여부를 확인하는 것이 중요합니다. 예외. try 문에 의존하지 않고 이 작업을 수행하는 방법은 다음과 같습니다.
os.path.isfile 사용
파일을 즉시 열 계획이 없는 시나리오에서 , 특히 엔터티가 파일인지 확인이 필요한 경우 os.path.isfile을 사용할 수 있습니다. 이 함수는 제공된 경로가 기존 일반 파일에 해당하는 경우 True를 반환합니다. os.path.isfile은 기호 링크를 따른다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 즉, islink()와 isfile()이 모두 동일한 경로에 대해 True를 반환할 수 있다는 의미입니다.
import os.path os.path.isfile(fname)
pathlib 활용
Python 3.4에서는 객체 지향 접근 방식을 제공하는 pathlib 모듈을 도입했습니다. pathlib를 사용하면 Path 객체를 사용하여 존재 여부 확인을 수행할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 예입니다.
-
파일이 있는지 확인하려면:
from pathlib import Path my_file = Path("/path/to/file") if my_file.is_file(): # file exists
로그인 후 복사 -
디렉토리가 있는지 확인하려면:
if my_file.is_dir(): # directory exists
로그인 후 복사 -
Path 객체가 존재하는지 여부에 관계없이 존재하는지 확인하려면 파일 또는 디렉터리:
if my_file.exists(): # path exists
로그인 후 복사
strict=True로 경로 확인
strict=True로 해결()을 활용할 수도 있습니다. 블록의 존재 여부를 확인해보세요. 해결에 성공하면 경로가 존재합니다. 그렇지 않으면 그렇지 않습니다.
try: my_abs_path = my_file.resolve(strict=True) except FileNotFoundError: # doesn't exist else: # exists
이러한 기술을 사용하면 원하지 않는 예외를 발생시키지 않고 파일 존재 여부를 확실하게 확인할 수 있으므로 코드에서 강력한 파일 처리 작업을 보장할 수 있습니다.
위 내용은 예외를 사용하지 않고 Python에서 파일 존재를 확인하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
