python如何读多个文件

你可以使用 Python 的 glob 模块来读取多个文件，示例代码如下：

import glob

# 获取路径下所有以 .txt 结尾的文件
files = glob.glob('/path/to/files/*.txt')

# 依次读取每个文件
for file in files:
    with open(file, 'r') as f:
        content = f.read()
        print(content)

注意，上述代码仅仅是一个示例，具体代码还要根据你的实际情况进行修改。

相关问题

Python 读大型csv 文件

在Python中，我们可以使用pandas库来读取大型csv文件。pandas库是一个开源数据分析工具包，可以用于处理和分析大型数据集。

以下是读取大型csv文件的步骤：

1. 导入pandas库

import pandas as pd

2. 使用pandas的read_csv()函数读取csv文件

df = pd.read_csv('filename.csv', iterator=True, chunksize=1000)

其中，'filename.csv'是你要读取的文件名，iterator=True表示返回一个迭代器对象，chunksize=1000表示每次读取1000行数据。

3. 遍历迭代器对象并处理数据

for chunk in df:
    # 处理数据

遍历迭代器对象可以逐块读取数据，从而避免内存不足的问题。在for循环中，每个chunk都是一个DataFrame对象，你可以对其进行任何数据处理操作。

4. 合并数据

如果你需要将所有数据合并为一个DataFrame对象，可以使用pandas的concat()函数：

df = pd.concat([chunk for chunk in df])

这将把所有块合并为一个DataFrame对象。

注意：当读取大型csv文件时，可能需要花费一些时间。因此，你可能需要考虑使用多线程或分布式计算框架来加速处理过程。

python 读文件属性

你可以使用 Python 的 os 模块来读取文件属性。以下是一些常见的文件属性及其对应的 Python 函数：

1. 文件大小：使用 os.path.getsize(file_path) 函数来获取文件大小，返回值为字节数。

2. 创建时间和最后修改时间：使用 os.path.getctime(file_path) 函数来获取文件创建时间，返回值为时间戳；使用 os.path.getmtime(file_path) 函数来获取文件最后修改时间，返回值也为时间戳。

3. 文件权限和所有者：使用 os.stat(file_path) 函数获取文件的所有属性信息，返回值为一个元组，其中包含了很多属性信息，例如 st_mode 表示文件的权限信息，st_uid 表示文件所有者的用户 ID。

下面是一个示例代码，演示如何获取文件的大小、创建时间和最后修改时间：

import os

file_path = 'test.txt'

# 获取文件大小
file_size = os.path.getsize(file_path)
print(f'文件大小：{file_size} 字节')

# 获取文件创建时间
create_time = os.path.getctime(file_path)
print(f'创建时间：{create_time}')

# 获取文件最后修改时间
modify_time = os.path.getmtime(file_path)
print(f'最后修改时间：{modify_time}')

注意，以上代码只能在 Unix/Linux 系统上运行，如果你在 Windows 上运行，可能会出现错误。