python遍历目录下的所有文件和目录写入excel

Python是一门高级编程语言，它可以实现多种功能，其中包括遍历目录下的所有文件和目录写入excel。这个功能的实现需要用到两个Python库：os和xlwt。

首先，我们需要通过os库来遍历指定目录下的所有文件和目录。可以使用os库中的os.listdir()函数获取指定目录下的所有文件和目录的名称列表。对于每个文件或目录，我们需要判断它是文件还是目录，如果是文件，就将文件名写入excel文件；如果是目录，则进入该目录继续遍历。使用os库中的os.path.isfile()和os.path.isdir()函数可以判断一个给定路径是否为文件或目录。

接下来，我们需要使用xlwt库来将文件名写入excel文件中。首先需要创建一个新的excel文件，可以使用xlwt库中的Workbook()函数来创建一个新的工作表。接着，我们需要创建一个工作表，并指定一个文件名。使用xlwt库中的Worksheet()函数可以创建一个新的工作表。然后，我们将文件名写入工作表中，使用xlwt库中的write()函数可以将数据写入工作表格中。

最后，将所有文件名写入excel文件中。使用完成后，需要关闭工作表和excel文件，使用xlwt库中的close()函数可以关闭当前工作表。使用os库中的os.getcwd()函数可以获取当前目录的路径。然后使用os库中的os.path.join()函数可以将当前目录和指定文件名连接在一起。最后，使用xlwt库中的save()函数可以将工作表保存为excel文件。

相关问题

python 遍历文件夹下所有的文件夹 写入excel

可以使用Python的os和openpyxl模块来实现遍历文件夹下所有的文件夹，然后将文件信息写入Excel表格中。

下面是一个示例代码：

import os
from openpyxl import Workbook

# 创建一个Excel文档
wb = Workbook()

# 获取当前工作目录
path = os.getcwd()

# 遍历文件夹下所有的文件夹
for root, dirs, files in os.walk(path):
    # 创建一个新的工作表
    sheet = wb.create_sheet(title=root)
    # 在第一行写入表头
    sheet.cell(row=1, column=1, value="文件名")
    sheet.cell(row=1, column=2, value="文件大小")

    # 遍历当前文件夹下的所有文件
    for file in files:
        # 获取文件路径
        file_path = os.path.join(root, file)
        # 获取文件大小
        file_size = os.path.getsize(file_path)
        # 在新的行中写入文件名和文件大小
        sheet.append([file, file_size])

# 保存Excel文档
wb.save("file_info.xlsx")

这个示例代码会遍历当前工作目录下所有的文件夹，并将每个文件夹中的文件名和文件大小写入一个新的Excel工作表中。最后将Excel文档保存为`file_info.xlsx`文件。你可以根据自己的需求修改代码。

多目录下txt文件批量转换excel的code

### 回答1：
要批量将多个目录下的TXT文件转换成Excel文件需要使用一些编程语言，如Python或Visual Basic等。

Python是一种流行的脚本语言，具有广泛的库和模块，可以处理文件读写、数据处理、编码解码等任务。下面是Python中处理文本转换的代码示例：

import os, glob
import pandas as pd

#设置目标目录
txt_dir = "/path/to/folder/"

#设置目标文件类型
txt_filetype = "*.txt"

#遍历目录
for dirpath, _, filenames in os.walk(txt_dir):
for filename in glob.glob(os.path.join(dirpath, txt_filetype)):
#读取文件内容
with open(filename, "r", encoding="utf-8") as f:
lines = f.readlines()
#转换为数据框格式
data = pd.DataFrame((line.strip().split("\t") for line in lines), columns=["col1","col2","col3"])
#写入Excel文件
excel_filename = os.path.basename(filename).replace(".txt", ".xlsx")
data.to_excel(excel_filename, index=False)

本代码设置目标目录和文件类型，遍历目录中的所有TXT文件，并读取其内容转换成数据框格式，最后将其保存为Excel文件。其中，pandas是Python的一个数据处理库，可以方便地将数据转换为不同格式，如数据框、CSV、Excel等。

另外，为了确保代码正常运行，需要提前安装相关的库和模块。可以使用pip等软件包管理器安装，如：

pip install pandas

在实际应用中，需要根据具体情况进行适当的调整，如文件命名、文件内容格式等，以确保代码正常运行并能够满足实际需求。

### 回答2：
要想将多个目录下的txt文件批量转换为Excel文件，需要编写代码来实现。以下是一种实现方式：

1. 首先，需要导入Python的os和pandas模块：

import os
import pandas as pd

2. 定义一个函数，用于批量转换txt文件为Excel文件：

def convert_files_in_folder(folder_path):
    for file_name in os.listdir(folder_path):
        if file_name.endswith('.txt'):
            file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
            excel_path = file_path[:-4] + '.xlsx'
            df = pd.read_csv(file_path, sep='\t', encoding='utf-8')
            df.to_excel(excel_path, index=False)

3. 然后，遍历所有目录，调用上述函数进行批量转换：

root_folder_path = '/path/to/root/folder'
for folder_path, sub_folders, file_names in os.walk(root_folder_path):
    for sub_folder in sub_folders:
        convert_files_in_folder(os.path.join(folder_path, sub_folder))

以上代码的逻辑是先遍历根目录下的所有目录，再分别遍历每个目录下的子目录，最终调用convert_files_in_folder函数进行转换。在convert_files_in_folder函数中，读取txt文件的内容并使用pandas库将其写入到Excel文件中，最后将Excel文件保存在原文件所在目录下。

需要注意的是，以上代码仅适用于txt文件以制表符(Tab)作为分隔符的情况，如果文本文件的分隔符不同，需要相应地修改代码中的参数。另外，由于读取的文件是中文文本文件，应使用UTF-8编码。

### 回答3：
实现这个功能需要用到Python语言和一些第三方库。下面是一个简单的代码示例：

import os
import glob
import pandas as pd

# 设置需要转换的文件路径和文件名
file_path = r'/path/to/folder/'
file_name = '*.txt'

# 创建一个空的Dataframe，用来存储多个txt文件的数据
df = pd.DataFrame()

# 遍历文件夹下的所有txt文件
for txt_file in glob.glob(os.path.join(file_path, file_name)):
    # 按行读取txt文件，并转换为Dataframe
    temp_df = pd.read_csv(txt_file, header=None, sep='\t')
    # 将Dataframe合并到总的Dataframe上
    df = pd.concat([df, temp_df])

# 将Dataframe保存为Excel文件
excel_file = r'/path/to/excel/file.xlsx'
df.to_excel(excel_file, index=False)

解释一下代码：首先，设置需要转换的文件路径和文件名；然后，使用glob库遍历文件夹下的所有txt文件，循环读取每个文件的数据，并将所有数据合并到一个空的Dataframe上；最后，将合并后的Dataframe保存为Excel文件。需要注意的是，这个示例代码并没有进行异常处理，如果你需要在实际使用中加上这些代码。