python time模块os模块按照当前时间创建多级文件夹,删除多级文件夹

本文介绍了如何使用Python的time和os模块根据当前时间创建和删除多级文件夹。示例包括如何创建以日期为层级的文件夹结构,以及如何依据日期保留指定天数的日志并删除旧文件夹。

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os、time模块按照时间创建和删除多级文件夹

按照时间创建多级文件夹

需求:
有时候日志或者其他文件需要放在创建时的时间节点的文件夹中,比如这个日志是在2020-11-12这个时间创建的,那就需要放在/2020/11/12这个多级的目录下面。
在很多时候都会用到

下面展示 按照当前时间创建文件夹的代码片

import os
import time
def file_storage(file_path):
    tm = time.localtime(time.time())
    # 获取系统当前年,月,日,小时
    year = time.strftime('%Y', tm)
    month = time.strftime('%m', tm)
    day = time.strftime('%d', tm)
    hour = time.strftime('%H', tm)
    # 获取时分秒
    hms = time.strftime("%H%M%S", tm)
    # 根据当前日期创建图片文件
    file_year = file_path + '/' + year
    file_month = file_year + '/' + month
    file_day = file_month + '/' + day
    file_hour = file_day + '/' + hour
    # 判断路径是否存在,没有则创建
    if not os.path.exists(file_path):
        os.makedirs(file_path)
        os.mkdir(file_year)
        os.mkdir(file_month)
        os.mkdir(file_day)
        os.mkdir(file_hour)
    else:
        if not os.path.exists(file_year):
            os.mkdir(file_year)
            os.mkdir(file_month)
            os.mkdir(file_day)
            os.mkdir(file_hour)
        else:
            if not os.path.exists(file_month):
                os.mkdir(file_month)
                os.mkdir(file_day)
                os.mkdir(file_hour)
            else:
                if not os.path.exists(file_day):
                    os.mkdir(file_day)
                    os.mkdir(file_hour)
                else:
                    if not os.path.exists(file_hour):
                        os.mkdir(file_hour)
    return file_hour

path=r'C:\Users\xxx\Desktop\video_'
a=file_storage(path)
print(a)

在这里插入图片描述
可以看到 多级目录已经按照要求创建出来了.

按照时间删除多级目录下的文件

还有一些日常遇到的场景就是,保留最近30天的日志,
这个时候需要按照当前日期和保存n天来计算需要删除的文件夹,例如现在是2020-11-12 要保存最近12天的日志,那么2020-11-10之前的日志要全部删除。

下面直接上 代码

# 删除历史文件(保存n天)
def remove_files(del_path, n=30):
    try:
        excel_path = del_path + '/'
        print("删除[{}]目录下{}天前的历史数据.".format(excel_path, n))
        before_day = get_before_day(n)
        year = before_day.split("-")[0]
        month = before_day.split("-")[1]
        day = before_day.split("-")[2]
        if not os.path.exists(excel_path):
            return
        for fl in os.listdir(excel_path):
            # 年份
            if os.path.isdir(excel_path + fl) is False:
                continue
            if fl < year:
                # 整个年份目录删除
                shutil.rmtree(excel_path + fl, True)
            elif fl == year:
                for ff in os.listdir(excel_path + fl):
                    # 月份
                    if os.path.isdir(excel_path + fl + '/' + ff) is False:
                        continue
                    if ff < month:
                        # 整个月份目录删除
                        shutil.rmtree(excel_path + fl + '/' + ff, True)
                    elif ff == month:
                        # 判断日期
                        for dd in os.listdir(excel_path + fl + '/' + ff):
                            if dd <= day:
                                # 删除日期目录
                                shutil.rmtree(excel_path + fl + '/' + ff + '/' + dd, True)
                    else:
                        pass
            else:
                pass
    except Exception as ex:
        print("删除[{}]上级Files目录下[{}]天前的历史文件出错啦:{}".format(del_path, n, repr(ex)))

以上就是按照时间创建多级文件夹和按照时间删除多级文件的方案。
有需要的小伙伴可以借鉴下,see you!

# 导入必要的包 from bs4 import BeautifulSoup import requests import os # 使用request取到网页的源码 html = requests.get(r"https://www.woyaogexing.com/touxiang/z/wxnv/index_10.html") html.encoding = 'utf-8' heards={ "user-agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/134.0.0.0 Safari/537.36 Edg/134.0.0.0"} url="https://www.woyaogexing.com/" # 使用beautifulsoup对网页源码进行解析 soup = BeautifulSoup(html.text, 'lxml') print(html.text) image_types = soup.select("#main > div.list-main.mt10.cl > div.list-left.z > div.pMain > div:nth-child(1) > a.img > img") # 创建一级文件夹 newdir = os.getcwd() + r"\爬取图片" if not os.path.exists(newdir): os.mkdir(newdir) for image_type in image_types: # 创建二级文件夹(将非法字符替换为0) if not os.path.exists((newdir + '\\' + image_type.get_text()).replace(' ', '0').replace('/', '0').replace('?', '0')): os.mkdir((newdir + '\\' + image_type.get_text()).replace(' ', '0').replace('/', '0').replace('?', '0')) # 获取图片地址并保存图片 html_temp = requests.get(r"https://www.woyaogexing.com/" + image_type['href']) html_temp.encoding = 'utf-8' soup_temp = BeautifulSoup(html_temp.text, 'lxml') images = soup_temp.select('#main > div.list-main.mt10.cl > div.list-left.z > div.pMain > div:nth-child(1) > a.img > img') for image in images: path = (newdir + '\\' + image_type.get_text() + '\\' + image['src'].split('/')[-1][0:4] + '.jpg').replace(' ','0').replace('/', '0').replace('?', '0') r = requests.get('http:' + image['src']) r.raise_for_status() with open(path, 'wb') as f: f.write(r.content) f.close() # print("保存成功",(image_type.get_text() + '\\' + image['src'].split('/')[-1][0:4] + '.jpg').replace(' ', '0').replace('/', '0').replace('?', '0'))
最新发布
03-15
<think>好的,用户想优化他们的Python爬虫代码,特别是用requests和BeautifulSoup抓取图片的部分,还涉及目录创建文件存储。首先,我需要回顾用户提供的引用内容,看看有没有可以直接应用的建议。 引用[2]提到使用requests和BeautifulSoup的基本步骤,以及安装方法。引用[3]则具体提到了爬取照片的例子,包括保存到指定目录。用户可能已经有一个基础代码,但需要优化。 首先,优化网络请求部分。用户可能没有设置请求头,导致被网站拒绝。添加User-Agent头可以模拟浏览器访问,避免被反爬虫拦截。此外,使用超时参数和检查响应状态码是必要的,这能提高代码的健壮性。 然后是解析部分。使用BeautifulSoup时,确保选择器准确。可能需要检查用户原来的代码是否正确地定位到图片标签,比如img标签的src属性是否正确提取。另外,处理相对URL的问题,需要将相对路径转换为绝对路径,这可以通过urljoin方法实现。 文件存储方面,引用[3]提到保存到特定目录。优化点包括自动创建目录,避免重复创建,可以使用os.makedirs的exist_ok参数。另外,文件名的生成应该唯一,避免覆盖,可以使用哈希或者时间戳。检查文件是否已存在也是一个好习惯,防止重复下载浪费资源。 异常处理是关键。网络请求可能会超时或出错,添加try-except块来捕获异常,并记录错误日志,方便后续排查。同时,加入随机延迟,比如time.sleep,可以减轻服务器负担,避免被封IP。 性能优化方面,可以考虑多线程或异步请求,但这对新手来说可能有点复杂。所以先建议简单的延迟和连接复用,比如使用Session对象,保持连接活跃,减少握手时间。 最后,代码结构和可读性。将功能模块化,比如分离网络请求、解析、存储的逻辑,使代码更清晰易维护。添加必要的注释和文档字符串,帮助用户理解各部分的作用。 需要确保用户代码遵循最佳实践,比如上下文管理器处理文件写入,正确的资源释放。同时,检查是否有冗余代码,比如重复的请求头设置,可以封装成函数或常量。 总结可能的优化点:请求头设置、错误处理、URL处理、目录管理、文件名唯一性、延迟设置、代码结构优化。接下来需要将这些点整合成一个清晰的优化方案,并给出示例代码,方便用户参考。</think>以下是针对Python图片爬虫代码的优化方案,分步骤说明关键优化点及实现方法: ### 一、网络请求优化 1. **添加请求头模拟浏览器** ```python headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36', 'Referer': 'https://example.com' } response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10) ``` 2. **复用连接提升性能** ```python with requests.Session() as session: session.headers.update(headers) response = session.get(url) ``` ### 二、解析与路径处理 1. **精确选择器定位** ```python soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') img_tags = soup.select('div.gallery img[src$=".jpg"]') # 精确匹配图片格式 ``` 2. **处理相对路径** ```python from urllib.parse import urljoin abs_url = urljoin(base_url, img_url) # 自动转换绝对路径 ``` ### 三、文件存储优化 1. **智能创建目录** ```python save_dir = Path('./images') save_dir.mkdir(exist_ok=True, parents=True) # 自动创建多级目录 ``` 2. **生成唯一文件名** ```python from hashlib import md5 file_hash = md5(img_data).hexdigest() filename = f"{file_hash[:8]}_{os.path.basename(abs_url)}" ``` ### 四、完整优化代码示例 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup from pathlib import Path from urllib.parse import urljoin import time import hashlib def download_images(url, save_path='images', delay=1.5): # 创建存储目录 save_dir = Path(save_path) save_dir.mkdir(exist_ok=True, parents=True) # 配置请求参数 headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} # 模拟浏览器访问 session = requests.Session() try: # 发起请求 response = session.get(url, headers=headers, timeout=10) response.raise_for_status() # 自动检测HTTP错误 # 解析内容 soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') img_tags = soup.select('img[src]') # 遍历下载 for img in img_tags: img_url = img['src'] try: # 处理URL full_url = urljoin(url, img_url) # 下载图片 img_data = session.get(full_url, timeout=8).content # 生成唯一文件名 file_hash = hashlib.md5(img_data).hexdigest() ext = Path(img_url).suffix.split('?')[0] # 去除URL参数 filename = f"{file_hash[:10]}{ext or '.jpg'}" # 保存文件 (save_dir / filename).write_bytes(img_data) print(f"下载成功: {filename}") time.sleep(delay) # 请求间隔 except Exception as e: print(f"下载失败 {img_url}: {str(e)}") except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"主请求失败: {str(e)}") ``` ### 五、关键优化说明 1. **异常处理机制**:增加网络请求超时(timeout)和状态码检查(raise_for_status),防止程序因网络问题崩溃[^2] 2. **反爬虫规避**:通过设置User-Agent头和请求间隔(delay参数),降低被封禁概率[^1] 3. **资源管理优化**: - 使用Pathlib进行更安全的路径操作 - 采用上下文管理器(with)自动管理连接资源 4. **文件去重机制**:通过MD5哈希值检测重复图片,避免重复下载[^3] ### 六、扩展优化建议 1. **代理支持**:需要访问受限网站时可添加: ```python proxies = {'http': 'http://10.10.1.10:3128'} response = session.get(url, proxies=proxies) ``` 2. **异步加速**:对于大规模下载可使用`aiohttp`+`asyncio`实现异步请求
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