linux查询目录近一周是否有新文件产生

在Linux系统中，可以通过结合使用find命令和stat命令来查询指定目录近一周内是否有新文件产生。以下是一个基本的命令行示例：

find /path/to/directory -type f -mtime -7 -printf "%T@ %p\n" 2>/dev/null | sort -rn | cut -d' ' -f2-

这个命令的工作原理如下：
1. `find /path/to/directory`：指定你要查找的目录。
2. `-type f`：限制查找类型为文件（不包括目录）。
3. `-mtime -7`：查找最近7天内有修改过的文件。`-mtime`后面跟的数字表示从当前时间起算的天数，负数表示最近的天数。
4. `-printf "%T@ %p\n"`：使用printf参数来格式化输出结果，显示文件的最后修改时间和文件路径。
5. `2>/dev/null`：将错误信息重定向到/dev/null，忽略错误信息。
6. `sort -rn`：对输出结果按照数字逆序排序，确保最近修改的文件排在前面。
7. `cut -d' ' -f2-`：使用cut命令将排序后的输出结果按空格分割，并只保留路径部分。

请将`/path/to/directory`替换成你实际要查询的目录路径。

需要注意的是，这个方法通过检查文件的最后修改时间来确定是否是“新”文件。如果有文件在指定的时间范围内被创建或者修改，那么它们将出现在查询结果中。

相关问题

sql查询近一周的数据

你可以使用以下 SQL 查询语句来获取近一周的数据：

SELECT *
FROM your_table
WHERE date_column >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 7 DAY)

在这个查询中，`your_table` 是你要查询的表名，`date_column` 是包含日期的列名。查询将返回在过去一周内的所有行。

请确保将上述查询语句中的 `your_table` 和 `date_column` 替换为你实际使用的表名和列名。

python 近一周

近一周的天气数据可以通过以下代码获取：

import requests
import pandas as pd
from lxml import etree

url = "http://tianqi.2345.com/today-71989.htm"
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.190 Safari/537.36"
}
response = requests.get(url, headers=headers)
html = etree.HTML(response.text)
divs = html.xpath('//div[@class="seven-day"]')[0]
lis = divs.xpath('./ul/li/a')
dates = []
weathers = []
temps = []
winds = []
air_qua = []
for li in lis[1:]:
    dates.append(li.xpath('./em/text()')[0])
    weathers.append(li.xpath('./i/text()')[0])
    temps.append(li.xpath('./span[@class="tem-show"]/text()')[0])
    winds.append(li.xpath('./span[@class="wind-name"]/text()')[0])
    air_qua.append(li.xpath('./span[@class="wea-qulity"]/text()')[0])
datas = {"日期": dates, "天气": weathers, "温度": temps, "风力": winds, "空气质量": air_qua}
df = pd.DataFrame(datas)