如何使用 os.walk() 在 Python 中创建可视化结构化目录树?
在 Python 中使用 os.walk() 进行递归目录遍历
递归地导航目录并列出其内容是 Python 编程中的常见任务。 os.walk() 函数提供了一种高效的方法来实现这一目标。
原始代码
以下代码演示了如何使用 os.walk() 进行导航从根目录到所有子目录并打印其内容:
#!/usr/bin/python import os import fnmatch for root, dir, files in os.walk("."): print(root) print("") for items in fnmatch.filter(files, "*"): print("..." + items) print("")
这段代码有效地列出了当前目录及其子目录的内容,但它不区分目录和文件。
所需的输出
但是,所需的输出需要将目录显示为子文件夹,将文件显示为这些文件夹中的项目:
A ---a.txt ---b.txt ---B ------c.out
修订的代码
为了达到预期的输出,以下修改后的代码使用 os.path.basename() 来获取目录路径:
#!/usr/bin/python import os # traverse root directory, and list directories as dirs and files as files for root, dirs, files in os.walk("."): path = root.split(os.sep) print((len(path) - 1) * '---', os.path.basename(root)) for file in files: print(len(path) * '---', file)
此代码首先使用 os.sep 将路径分割为确定目录级别。然后,它打印目录名称,并带有与其深度相对应的多个破折号,后面是该目录中的文件列表,每个级别都有一个附加破折号。
以上是如何使用 os.walk() 在 Python 中创建可视化结构化目录树?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

Python适合数据科学、Web开发和自动化任务,而C 适用于系统编程、游戏开发和嵌入式系统。 Python以简洁和强大的生态系统着称,C 则以高性能和底层控制能力闻名。

2小时内可以学会Python的基本编程概念和技能。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制流(条件语句和循环),3.理解函数的定义和使用,4.通过简单示例和代码片段快速上手Python编程。

Python在游戏和GUI开发中表现出色。1)游戏开发使用Pygame,提供绘图、音频等功能,适合创建2D游戏。2)GUI开发可选择Tkinter或PyQt,Tkinter简单易用,PyQt功能丰富,适合专业开发。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

两小时内可以学到Python的基础知识。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制结构如if语句和循环,3.了解函数的定义和使用。这些将帮助你开始编写简单的Python程序。

要在有限的时间内最大化学习Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模块。1.datetime模块用于记录和规划学习时间。2.time模块帮助设置学习和休息时间。3.schedule模块自动化安排每周学习任务。

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

Python在web开发、数据科学、机器学习、自动化和脚本编写等领域有广泛应用。1)在web开发中,Django和Flask框架简化了开发过程。2)数据科学和机器学习领域,NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow库提供了强大支持。3)自动化和脚本编写方面,Python适用于自动化测试和系统管理等任务。
