python获取文件夹中指定后缀文件，并根据文件大小依次读取

可以使用Python的os和glob模块来获取指定后缀名的文件列表，并使用os.path.getsize函数获取文件大小，然后按照文件大小排序。以下是一个示例代码：

import os
import glob

def get_files_by_pattern_and_size(folder_path, pattern, ascending=True):
    files = glob.glob(os.path.join(folder_path, pattern))
    files = [(f, os.path.getsize(f)) for f in files]
    return sorted(files, key=lambda x: x[1], reverse=not ascending)

folder_path = "/path/to/folder"
pattern = "*.txt"
ascending = True
files = get_files_by_pattern_and_size(folder_path, pattern, ascending)
for f, size in files:
    print(f"{f}: {size} bytes")

这段代码会获取指定文件夹下所有后缀名为.txt的文件列表，并按照文件大小进行排序，然后依次输出每个文件的名称和大小。您可以根据实际需要修改文件夹路径和文件后缀名。

相关问题

从文件夹中依次读取文件进行操作python

可以使用Python中的os模块和glob模块来实现从文件夹中依次读取文件进行操作的功能。

具体步骤如下：

1. 使用os模块中的listdir()函数读取指定文件夹中的所有文件名。

2. 使用glob模块的glob()函数，结合通配符，筛选出指定后缀名的文件名。

3. 使用循环遍历文件名列表，依次对每个文件进行操作。

示例代码如下：

import os
import glob

# 指定文件夹路径和文件后缀名
folder_path = 'path/to/folder'
file_type = '*.txt'

# 获取文件名列表
file_list = glob.glob(os.path.join(folder_path, file_type))

# 循环遍历文件名列表
for file_name in file_list:
    # 打开文件
    with open(file_name, 'r') as f:
        # 对文件进行操作
        # do something...

使用上述代码，可以依次读取指定文件夹中的所有txt文件，并对每个文件进行操作。具体操作内容需要根据实际需求编写。

python批量读取excel文件

### 回答1：
可以使用Python中的pandas库来批量读取Excel文件。首先，需要安装pandas库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

然后，可以使用以下代码来批量读取Excel文件：

import os
import pandas as pd

# 设置Excel文件所在的文件夹路径
folder_path = 'your_folder_path'

# 获取文件夹中所有的Excel文件名
file_names = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]

# 读取每个Excel文件中的数据，并将数据合并到一个DataFrame中
df = pd.DataFrame()
for file_name in file_names:
    file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
    temp_df = pd.read_excel(file_path)
    df = pd.concat([df, temp_df], ignore_index=True)

其中，`folder_path`需要替换为实际Excel文件所在的文件夹路径。这段代码会读取该文件夹下所有以`.xlsx`为后缀名的Excel文件，并将它们的数据合并到一个DataFrame中。最后的`df`就是合并后的数据。

### 回答2：
在Python中，我们可以使用`pandas`库来批量读取Excel文件。`pandas`是一个强大的数据处理库，它可以轻松地读取和处理Excel文件。

首先，我们需要安装`pandas`库。可以通过在命令行中运行以下命令来安装它：

pip install pandas

安装完成后，我们可以使用`pandas`的`read_excel()`函数来读取Excel文件。以下是一个示例代码，演示如何批量读取一系列的Excel文件：

import pandas as pd
import os

# 定义要读取的Excel文件夹路径
folder_path = '路径/到/你的/Excel文件夹'

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

# 使用循环读取每个Excel文件
for file in files:
    # 构造完整的文件路径
    file_path = os.path.join(folder_path, file)
    
    # 读取Excel文件
    df = pd.read_excel(file_path)
    
    # 在这里可以对读取的数据进行处理或分析
    
    # 打印读取的数据
    print(df)

在上述代码中，我们首先定义了要读取的Excel文件夹的路径。然后使用`os`模块获取文件夹中所有的Excel文件名。接下来，使用循环逐个读取每个Excel文件。在读取完之后，可以对读取的数据进行处理或分析。在上述示例中，我们简单地打印了读取的数据。

通过使用`pandas`的`read_excel()`函数和循环结构，我们可以轻松地批量读取Excel文件，并对数据进行处理和分析。

### 回答3：
Python可以使用第三方库openpyxl来批量读取Excel文件。以下是一个基本的例子来演示如何使用openpyxl进行批量读取。

首先，我们需要安装openpyxl库。可以使用pip命令来安装：

pip install openpyxl

接下来，我们可以使用以下代码来读取一个Excel文件：

from openpyxl import load_workbook

# 打开Excel文件
workbook = load_workbook(filename='example.xlsx')

# 获取所有的工作表名字
sheet_names = workbook.sheetnames

# 遍历每个工作表
for sheet_name in sheet_names:
    # 选择工作表
    sheet = workbook[sheet_name]
    
    # 获取工作表的行数和列数
    max_row = sheet.max_row
    max_column = sheet.max_column
    
    # 遍历每一行
    for row in range(1, max_row+1):
        # 遍历每一列
        for column in range(1, max_column+1):
            # 读取单元格的值
            cell_value = sheet.cell(row=row, column=column).value
            # 打印单元格的值
            print(cell_value)

# 关闭Excel文件
workbook.close()

以上代码会打开一个名为`example.xlsx`的Excel文件，然后遍历每个工作表，再依次遍历每一行和每一列，读取每个单元格的值并打印出来。你可以根据需要进行相应的处理，如将读取的数据存储到一个列表或字典中。