execl取文件夹里的图片

时间: 2023-08-14 10:02:57 浏览: 44
您可以使用`os`和`glob`模块来实现从文件夹中获取图片文件的操作。以下是一个例子: ```python import os import glob def get_image_files(folder_path): image_files = [] # 检查文件夹是否存在 if os.path.exists(folder_path): # 使用glob模块匹配文件夹中的图片文件 image_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.jpg')) + glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.png')) return image_files folder_path = 'path/to/folder' # 替换为实际的文件夹路径 image_files = get_image_files(folder_path) print(image_files) ``` 这段代码会在指定的文件夹中查找所有的.jpg和.png格式的图片文件,并将它们的文件路径存储在一个列表中。您可以将`folder_path`替换为您实际的文件夹路径,并使用`image_files`变量来获取图片文件的列表。
相关问题

python 读取文件夹里excel

回答: 在Python中,可以使用以下代码来读取文件夹中的Excel文件: ```python import os import pandas as pd folder_path = "文件夹路径" # 替换为你的文件夹路径 # 获取文件夹中的所有文件名 file_names = os.listdir(folder_path) # 遍历文件夹中的每个文件 for file_name in file_names: if file_name.endswith(".xlsx") or file_name.endswith(".xls"): # 只处理Excel文件 file_path = os.path.join(folder_path, file_name) # 构建文件路径 # 使用pandas读取Excel文件 df = pd.read_excel(file_path) # 在这里可以对读取的Excel数据进行处理和分析 # 输出文件名和数据 print("文件名:", file_name) print("数据:", df) ``` 以上代码会遍历指定文件夹中的所有Excel文件,并使用pandas库读取每个文件的数据。你可以在代码中的注释部分对读取的Excel数据进行处理和分析。最后,代码会输出每个文件的文件名和数据。请注意,你需要将"文件夹路径"替换为你实际的文件夹路径。

python 遍历文件夹里excel

可以使用Python的os和pandas库来遍历文件夹里的Excel文件。 首先,需要导入os和pandas库: ```python import os import pandas as pd ``` 然后,使用os库的listdir函数来获取文件夹里的所有文件名: ```python folder_path = 'path/to/folder' file_names = os.listdir(folder_path) ``` 接下来,使用pandas库的read_excel函数来读取Excel文件: ```python for file_name in file_names: if file_name.endswith('.xlsx'): file_path = os.path.join(folder_path, file_name) df = pd.read_excel(file_path) # 在这里对df进行操作 ``` 在上面的代码中,我们使用了if语句来判断文件名是否以.xlsx结尾,以过滤掉非Excel文件。然后,使用os库的join函数来拼接文件路径,最后使用pandas库的read_excel函数来读取Excel文件并将其存储在df变量中。在这里,可以对df进行任何操作,例如打印数据、进行数据分析等。 完整代码如下: ```python import os import pandas as pd folder_path = 'path/to/folder' file_names = os.listdir(folder_path) for file_name in file_names: if file_name.endswith('.xlsx'): file_path = os.path.join(folder_path, file_name) df = pd.read_excel(file_path) # 在这里对df进行操作 ``` 希望这能帮助到你!

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