@echo off setlocal enabledelayedexpansion set "tempDir=%~dp0temp_unzip" set "zipDir=%~dp0new_zips" set "totalFiles=0" set "processedFiles=0" for /r %%a in (*.zip) do ( set /a totalFiles+=1 ) for /r %%a in (*.zip) do ( mkdir "%tempDir%" 7z x "%%a" -o"%tempDir%" > nul pushd "%tempDir%" for /r %%b in (*.csv) do ( set "var=%%~nb" set "newn=!var:GTA_=!" ren "%%b" "!newn!.txt" set /a processedFiles+=1 echo Processing file !processedFiles! of !totalFiles!... ) popd move /Y "%tempDir%\*" ".\" rmdir "%tempDir%" /Q 7z a -tzip -mx=9 -r -x"!zipDir!\%%~nxa" "!zipDir!\%%~nxa" "*.txt" > nul del "%%a" > nul ) echo End of the script.这段代码中 move /Y "%tempDir%\*" ".\" 无法执行,因为move无法移动文件夹,如何解决?

时间: 2023-12-09 14:04:04 浏览: 27
对不起,我之前提供的代码有误。确实,`move`命令无法直接移动文件夹。为了解决这个问题,我们可以使用`robocopy`命令来替代`move`命令。`robocopy`是一个强大的文件复制工具,也可以用于移动文件夹。 以下是修改后的代码: ```batch @echo off setlocal enabledelayedexpansion set "tempDir=%~dp0temp_unzip" set "zipDir=%~dp0new_zips" set "totalFiles=0" set "processedFiles=0" for /r %%a in (*.zip) do ( set /a totalFiles+=1 ) for /r %%a in (*.zip) do ( mkdir "%tempDir%" 7z x "%%a" -o"%tempDir%" > nul pushd "%tempDir%" for /r %%b in (*.csv) do ( set "var=%%~nb" set "newn=!var:GTA_=!" ren "%%b" "!newn!.txt" set /a processedFiles+=1 echo Processing file !processedFiles! of !totalFiles!... ) popd robocopy /move /e "%tempDir%" ".\" > nul 7z a -tzip -mx=9 -r -x"!zipDir!\%%~nxa" "!zipDir!\%%~nxa" "*.txt" > nul del "%%a" > nul ) echo End of the script. ``` 在修改后的代码中,我使用了`robocopy /move /e`命令来代替`move`命令。`/move`选项告诉`robocopy`命令要移动文件而不是复制,`/e`选项表示包括所有子文件夹和文件。 请注意,`robocopy`命令的语法略有不同,因此我将`move`命令的参数进行了修改。现在,它应该能够正确地移动文件夹了。 希望这次的修改能解决你的问题!如果还有其他疑问,请随时提问。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

基于SpringBoot框架的中小企业完全开源的ERP.zip

基于springboot的java毕业&课程设计
recommend-type

基于Springboot的健身信息系统.zip

基于springboot的java毕业&课程设计
recommend-type

基于vue + springboot的学生成绩管理系统.zip

基于springboot的java毕业&课程设计
recommend-type

基于卷积神经网络的语义分割

基于卷积神经网络的语义分割卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets)是一类深度神经网络,特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性: 卷积层(Convolutional Layer): 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器(或称为卷积核、卷积器)在输入图像(或上一层的输出特征图)上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图,该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性(如边缘、角点等)。 通过使用多个滤波器,卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数(Activation Function): 在卷积操作之后,通常会应用一个激活函数(如ReLU、Sigmoid或tanh)来增加网络的非线性。 池化层(Pooling Layer): 池化层通常位于卷积层之后,用于降低特征图的维度(空间尺寸),减少计算量和参数数量,同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化(Max Pooling)和平均
recommend-type

track-map_android-master.zip

track-map_android-master
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

SQL怎么实现 数据透视表

SQL可以通过使用聚合函数和GROUP BY子句来实现数据透视表。 例如,假设有一个销售记录表,其中包含产品名称、销售日期、销售数量和销售额等信息。要创建一个按照产品名称、销售日期和销售额进行汇总的数据透视表,可以使用以下SQL语句: ``` SELECT ProductName, SaleDate, SUM(SaleQuantity) AS TotalQuantity, SUM(SaleAmount) AS TotalAmount FROM Sales GROUP BY ProductName, SaleDate; ``` 该语句将Sales表按照ProductName和SaleDat
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。