Python 递归处理文件和文件夹代码详解

python读取多层嵌套文件夹中的文件 python读取多层嵌套文件夹中的文件 由于工作安排,需要读取多层文件夹下嵌套的文件,文件夹的结构如下图所示: 想到了递归函数,使用python的os.path.isfile方法判断当前是不是可执行文件,如果不是再用os.listdir方法将子目录循环判断。 代码如下 import os path = 'abc' path_read = [] #path_read saves all ex... 阅读详情
删除目录下的svn代码:

#!/usr/bin/env python  
#coding=utf-8  
import sys, os, stat  
def walk(path):  
    for item in os.listdir(path):  
        subpath = os.path.join(path, item)  
        mode = os.stat(subpath)[stat.ST_MODE]  
        if stat.S_ISDIR(mode):  
            if item == ".svn":  
                print "Cleaning %s ..." %subpath  
                print "%d deleted" % purge(subpath)  
            else:  
                walk(subpath)  
def purge(path):  
    count = 0
    for item in os.listdir(path):  
        subpath = os.path.join(path, item)  
        mode = os.stat(subpath)[stat.ST_MODE]  
        if stat.S_ISDIR(mode):  
            count = purge(subpath)  
        else:  
            os.chmod(subpath, stat.S_IREAD|stat.S_IWRITE)  
            os.unlink(subpath)  
            count = 1
    os.rmdir(path)  
    count = 1
    return count  
if len(sys.argv) != 2:  
    print "Usage: python cleansvn.py path"
    sys.exit(1)  
walk(sys.argv[1]) 


Python递归遍历文件夹搜索文件 脚本 开发背景: 电脑的E盘里有很多电子书,以前对个技术比较感兴趣就去下载很多电子书,有些看了,有些没看,这些电子书没有在一个地方,于是我准备写一个脚本,将这个电子书书搜索出来,进行整理一下。 程序设计的思路: 定义一个搜索的根目录baseDir,一个不搜索的文件夹列表notSearhFolderArr,一个搜索的文件类型列表searchTypeArr, 判断根目录baseDir是有效的,并且不存在于n... 阅读详情

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% Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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颜淡慕潇 7365
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