`
ccq502849336
  • 浏览: 15800 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 贵阳
文章分类
社区版块
存档分类
最新评论

用Python高效地完成任务

阅读更多
用Python高效地完成任务

它——一种最初由Guido van Rossum开发的开源(Open Source)的脚本语言。

Python已经有10年的历史了,在国外十分盛行。 Google搜索引擎的脚本,现在流行的BT(Bite Torrnet),还有著名的应用服务器Zope都是用Python编写的。但在国内的使用还不是很多。她十分有自己的特色。语法简洁,但功能强大,可以跨平台使用,在Linux、Windows和Mac上都有很好支持。她的设计很出色。

这里有两个Python的使用例子,都是对磁盘文件的操作,以次来看看Python的特色。以下的程序是在 Windows平台上完成的。在Windows上安装Python十分方便,到Python的官方站点(www.python.org)可以免费下载 Windows平台上的二进制安装包后直接安装就可以了,安装程序会完成所有的配置,不用象Java一样要自己设置环境变量。

情景一:
在文件夹里有六十多个RM格式的视频文件,我现在需要把它们的文件名都提取出来,并去掉文件的扩展名,以便放到需要的网页里。

应该有什么软件可以完成这个简单的要求,可是一时间到哪里去找这样一个符合要求的软件呢?总不能手工完成把。在Linux上用强大的shell脚本应该也可以完成,可是使用Windows的朋友呢?其实象这样一个简单任务用Python这个强大脚本语言只要几条语句就可以搞定了。个大家知道,要完成这样一个任务根本不用动用C/C++或Java这样的大家伙。

好来看看Python的身手,用自己喜欢的文本编辑器或者直接使用安装包自带的IDE都可以:
# --- picknames.py ---
import os
filenames=os.listdir(os.getcwd())
for name in filenames:
    filenames[filenames.index(name)]=name[:-3]
out=open('names.txt','w')
for name in filenames:
    out.write(name+'\n')
out.close()


句字不多,一句句看。
# --- picknames.py --- 是注释行,Python是用#作为注释符的,每行注释的开始都要添加。Python的源代码是一扩展名py结尾的。

import os和其他大多数语言一样,导入os这个函数库,在Python的术语里叫模块。
下面一句稍复杂一点用到了两个os模块里的函数,在调用的时候用os.限定。os.getcwd()的作用是返回一个表示当前工作目录的字符串,若是在 D:\python目录下执行该程序则此函数返回的就是"D:\python"。程序中将此字符串在作为参数传递给os.listdir()函数,它的作用是返回一个参数所指定目录的所有文件名字符串的列表,如果目录内有文件file1.rm file2.rm file3.rm,则返回值是['file1.rm','file2.rm','file3.rm']。列表Python里最常用的内建数据类型之一,他用[]表示,其中的元素用逗号隔开。元素可以是各种数据类型,整形、字符串,也可以是一个列表。Python是动态脚本语言,不需要申明变量就可以直接使用,所以filenames=os.listdir(os.getcwd())将当前工作所有文件名字符串的列表赋值给变量filenames。

for name in filenames:
    filenames[filenames.index(name)]=name[:-3]
这里大家一看就知道是一个for循环,可是Python里的for循环与C语言和Java等其他一些语言中的不完全一样。这里的循环用in关键字将 filenames中的元素依次赋给局部变量name,所以一循环一次name就能得到一个文件名字符串,这样我们就可以历遍所有的文件名了。for是复合语句所以用冒号结束,下一行是循环体。不知大家注意到了没有Python里没有C/C++和Java里用来标识语句快的花括号。这正是Python的一大特色,Python用每行开头的缩进来实现同样的功能。因此,源代码里的空格不在是为了美观易读,而是语法的要求。这也体现了Python的源代码简洁紧凑的优点。filenames[filenames.index(name)]=name[:-3]这一句,在每次循环里将name中的文件名字符串去掉最后的3个字符,也就是.rm扩展名,然后重新赋给filenames列表中的每个元素。Python里对列表和字符串等的操作十分灵活,name[: -3]返回了一个新的字符串。它去了name中从开头到倒数第四个元素,-3表示从最后开始的第三个元素,但在提取操作中并不包括-3所表示的那个元素也不改变变量name本身。filenames.index(name)返回列表里和name值相同的元素的索引。这样我们就可以把新的文件名依次赋给 fienames了。

接着我们就可以把它们输出到一个文本文件里,以后粘贴的到别的地方。用out=open ('names.txt','w')打开一个名位out的文件对象,open()函数在当前目录里新建了一个名位names.txt的文本文件,w表示文件对象out使用写模式(Write Mode),参数要用单引号括住。open()是内建函数并非os模块里的函数,因此也不用os.来限定调用。

接着又是一个循环,依次将filenames里的每个字符串输出到out文件对象中,同样要注意行首的缩进。
for name in filenames:
    out.write(name+'\n')
out文件对象调用write方法(函数),将每次循环里不同的name的值写到name.txt文件中。\n想必学过一点编程的人都知道,是转意字符表示换行符。输出完毕之后要调用close方法关闭out文件对象:out.close()

这样一个简单的程序就完成了,将其保存为 picknames.py,然后复制到需要的目录中。在cmd命令行提示符窗口下键入python picknames.py(扩展名py不可少)或者在文件夹窗口里直接点击运行它就可以,安装好的解释器会自动解释并运行此程序。运行完毕之后就可以看到文件夹里多了一个name.txt文件,内容是:
file1
file2
file3
...

第一个任务轻松的完成了,看看下一个把。

场景二:
我有一些图片文件,要将其文件名分别改为:00.bmp 01.bmp 02.bmp ... 23.bmp 24.bmp...


这样一个任务有好象一下子也找不到什么软件软件可以完成,那还是用Python把,这次我就把注释直接写在源代码里了:
# --- changeall.py ---
#导入os模块
import os,sys

#取出当前工作目录里的文件名列表。
filenames=os.listdir(os.getcwd())

#在1.bmp到9.bmp的文件名前加0
#len()返回filenames列表的长度,xrange()返回一个从0开始到filenames列表的长度n的数列用于循环。
for num in xrange(len(filenames)):

    #用if判断语句排除程序文件本身
    #使用os模块中的rename(oldName, newName)函数来更改文件名。
    #0到9的前十个文件名钱加0,即00.bmp 01.bmp...
    #str()函数返回数值类型变量的字符串
    #第二个if语句中依然要注意行首的缩进
    if filenames[num]!='changeall.py':
        if num<10:
            os.rename(filenames[num],'0'+str(num)+'.bmp')
        else:
            os.rename(filenames[num],str(num)+'.bmp')

走笔至此,看完了两个场景的编程大家也能对Python有个大概的了解。希望大家能喜欢上这个语法幽雅功能强大的开源项目的语言,他可以高效地完成许多任务。更多的资料可以到www.python.org上查找,网上的中文资料也有但不是很多。
分享到:
评论

相关推荐

    用Python 完成常见的任务

    ### 用Python完成常见的任务 #### 一、概述 ...掌握这些基础知识可以帮助Python程序员更高效地完成日常编程任务。此外,通过实例演示了如何在实际场景中应用这些技术,从而加深了对Python数据结构的理解。

    Java通过python命令执行DataX任务

    综上所述,通过Java调用Python命令执行DataX任务是一种灵活且高效的方式,能够充分利用Java的工程化能力和DataX的数据迁移能力。在进行这样的跨语言协作时,需要注意命令行参数的正确传递,Python脚本的编写,以及...

    Python-MrQueue一个Python的分布式worker任务队列使用Redis和gevent

    使用Python-MrQueue的优点在于,它提供了一个简单且灵活的接口,让开发者可以轻松地将异步任务集成到现有的Python应用中。同时,通过结合Redis和gevent的优势,它能够在保持高并发性的同时,降低系统资源的消耗,...

    基于python与粒子群优化算法的多无人机任务分配系统设计与实现

    最后,通过多次运行和调整参数,可以得到一个相对满意的任务分配方案,有效地平衡无人机的利用率、任务完成时间和资源消耗。 总结起来,本项目结合了Python的编程能力和粒子群优化算法的全局搜索优势,旨在解决多...

    用Python设计芯片.zip_asic_python

    标题中的“用Python设计芯片.zip_asic_python”表明这是一个关于使用Python编程语言在ASIC...通过熟练掌握Python在这一领域的应用,工程师可以更高效地完成复杂的设计任务,从而在竞争激烈的半导体行业中取得优势。

    Python-用FlaskRedis实现分布式任务分发

    可以设定Redis的过期时间,若消费者未能在规定时间内完成任务,任务将自动返回队列,等待下一次尝试。同时,也可以通过设置最大重试次数防止无限循环。 4. **结果存储**:消费者执行完任务后,结果可以存储在另一个...

    Python-Dask多任务并行编程与任务调度

    任务图是Dask用来表示这些分片之间关系的图形结构,它描述了哪些任务需要先完成才能开始其他任务。这种抽象使得Dask能够处理复杂的计算任务,同时保持可读性和可维护性。 **3. 分布式DataFrame和Array** Dask ...

    挂机脚本python-大漠插件

    "大漠插件"是广泛应用于国内游戏自动化的一个工具,它提供了丰富的功能和API,使得开发者能够用Python编写出高效的挂机脚本来提升游戏体验。 挂机脚本主要利用了编程语言的自动化能力,Python作为一种易于学习且...

    Python使用Beanstalkd做异步任务处理的方法共

    在Python中使用Beanstalkd的基本流程包括四个步骤:生产者发布任务、Beanstalkd存储任务、消费者从队列中获取任务并处理、以及完成任务后删除任务。 1. **生产者发布任务**: 生产者是创建任务的代码部分,它将...

    Python-Jedi是一个Python的自动完成静态分析库

    Python-Jedi是一个强大的开源库,专门用于Python代码的自动完成和静态分析。它在Python开发者社区中被广泛应用于集成开发环境(IDEs)和文本编辑器,为用户提供高效的代码补全功能,提升编程效率。Jedi的核心优势...

    Python-Tasker又一个日常任务管理CLI工具

    使用Tasker时,用户可以在命令行中输入相应的指令,如`task add "完成报告"`来添加一个新的任务,或者`task list`来查看所有未完成的任务。Tasker可能还提供了过滤、搜索、排序等功能,让用户可以根据不同的条件查看...

    python和scons安装

    在Windows环境中,SCons可以很好地与Visual Studio等IDE集成,进行高效的跨平台开发。它支持多种编译器,包括GCC、MSVC等,这使得同一份构建脚本可以在不同平台上工作。 总的来说,Python和SCons的结合使用能够大大...

    Python 自动化脚本集合:开源、跨平台、告别重复劳动、助你高效便捷完成各种任务!

    Python-geeks/Automation-scripts 是一个开源的 Python 脚本库,它包含了超过 200 个实用脚本,涵盖了生活、工作中的方方面面,能够帮助你自动完成各种任务,让你告别重复劳动,享受更加高效便捷的生活。脚本分类 ...

    Centos7安装Python3.6(同时使用Python2与3)

    完成以上步骤后,您可以在 CentOS 7 系统中通过以下方式使用 Python 3: - 运行 Python 3 程序:`python3 程序名.py` - 安装 Python 包:`pip3 install 包名` - 设置脚本执行权限头:`#!/usr/bin/python3` 通过...

    IronPython-2.7.7.msi 金蝶云 调试python脚本环境搭建。

    在金蝶云中,使用Python脚本可以进行自定义功能开发或自动化任务处理。 在描述中提到的"VS2013+IronPython"组合,表明了在Visual Studio 2013(一款强大的集成开发环境)中,可以通过IronPython来编写和调试Python...

    python实现简单的加密通信

    PyCrypto的`pad`函数可以完成这个任务: ```python plaintext = b'some plaintext message' padded_plaintext = pad(plaintext, AES.block_size) ``` 现在,我们可以创建一个AES加密器,并使用密钥初始化它: ```...

    python编写MR

    - 处理大规模数据时,可以考虑使用 combiner 函数来减少网络传输的数据量,combiner 类似于本地的 reduce,可以在 Map 任务本地完成部分聚合。 - 还可以通过设置合适的 Map 和 Reduce 任务数量、内存大小等参数来...

    Python-lykops是一套web可视化的运维自动化项目基于python3django开发的可视化简化执行ansible任务并提供详细的任务执行报告

    通过提供直观的用户界面和详尽的任务执行报告,lykops使得运维人员能够更加高效地管理和监控他们的自动化运维流程。 **一、Python3与Django的结合** Python3是当前广泛使用的编程语言,以其简洁明了的语法和强大的...

    python基于Tornado实现,系统核心调度,可分布式扩展

    在基于Tornado的系统中,通过使用非阻塞I/O,程序可以在等待IO操作完成时继续处理其他任务,从而极大地提高了处理能力。 首先,我们需要理解Tornado的基本架构。Tornado采用了一个事件驱动的设计,利用了Python的`...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics