python获取文件夹中指定后缀文件,并根据文件大小依次读取

时间: 2023-12-28 11:04:40 浏览: 133
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: ```python 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: ```python 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: ```python pip install pandas ``` 然后,可以使用以下代码来批量读取Excel文件: ```python 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: ```python 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: ```python 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。

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