批量读取多个文件夹下的子文件夹

和文件？

您好！我明白您的问题。要批量读取多个文件夹下的子文件夹和文件，可以使用Python中的os模块和os.walk()函数。这个函数会递归地遍历目录树，返回每一个文件夹的路径和其下的所有文件和子文件夹。以下是一个示例代码：

import os

def read_files():
    root_path = "/path/to/parent/folder"
    for root, dirs, files in os.walk(root_path):
        for dir in dirs:
            folder_path = os.path.join(root, dir)
            print("folder path:", folder_path)
            for file in os.listdir(folder_path):
                file_path = os.path.join(folder_path, file)
                print("file path:", file_path)

您可以将`root_path`变量替换为您想要遍历的文件夹的父文件夹的路径。然后使用`os.walk()`函数来遍历每一个子文件夹和文件，最后打印它们的路径即可。

提醒您，这里只是一个示例代码，具体取决于您的具体需求，还可能需要添加异常处理等。希望这能对您有所帮助！

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批量读取一个文件夹下的多个excel文件

您好！要批量读取一个文件夹下的多个excel文件，您可以使用Python中的pandas库进行操作。

以下是一个示例代码：

import os
import pandas as pd

# 设置文件夹路径
folder_path = r"C:\Excel_Files"

# 获取文件夹中所有的文件名
file_names = os.listdir(folder_path)

# 创建一个空的DataFrame
df_combined = pd.DataFrame()

# 遍历文件夹中的所有文件
for file_name in file_names:
    # 只读取Excel文件
    if file_name.endswith('.xlsx') or file_name.endswith('.xls'):
        # 拼接文件路径
        file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
        # 读取Excel文件
        df = pd.read_excel(file_path)
        # 将读取的数据添加到空的DataFrame中
        df_combined = pd.concat([df_combined, df], ignore_index=True)

# 打印合并后的DataFrame
print(df_combined)

在上述代码中，我们首先设置了文件夹路径，然后使用os.listdir()方法获取文件夹中所有的文件名。接下来，我们使用pandas的read_excel()方法读取每个Excel文件，并将其添加到一个空的DataFrame中。最后，我们打印合并后的DataFrame。

注意：在使用上述代码之前，您需要确保已经安装了pandas库。

一个文件夹下有多个子文件夹，子文件夹下有很多图片，怎么批量读取子文件夹下的所有图片

您可以使用Python中的os和PIL库，通过以下代码实现批量读取子文件夹下的所有图片：

import os
from PIL import Image

folder = '/path/to/folder'  # 文件夹路径

for subdir, _, files in os.walk(folder):
    for file in files:
        filepath = os.path.join(subdir, file)
        if filepath.endswith('.jpg') or filepath.endswith('.png'):  # 读取jpg和png格式的图片
            img = Image.open(filepath)
            # 在此处可以对图片进行处理
            # 例如：img.show() 显示图片，img.save(...) 保存图片等等

在此代码中，`os.walk()`函数可以递归遍历文件夹中的所有子文件夹和文件，`Image.open()`函数可以打开图片文件，您可以在代码中对图像进行任何相关操作。