导读：很多朋友问到关于Python遍历文件夹要多久时间的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
python 递归遍历文件夹
没有仔细看，但你的第一句就有错
def distinguish_file(user_paht):
参数应为user_path
python 遍历文件夹PDF并转换成图片？
这种图片的也可以转换成图片的形式，一般文件夹要进行一个转化才可以变成图片。
python遍历目录就是这么简单
有时我们有列出目录下都有哪些文件和子目录的需求，这种情况是有现成命令可用的，比如windows下的dir命令，linux下的ls命令都可以，那我们用python代码怎么实现呢？
我们利用python丰富的库很容易就能实现一个简易版本，下面我们就用4种方法来实现它。
一、使用os.popen
os.popen工作原理是新建一个子进程，然后用这个子进程执行命令，父进程与子进程间通过管道进行通信。
根据调用popen时的传参，我们可以通过管道读取子进程的输出也可以向子进程写数据，默认是读取子进程的输出。
从以上描述可以看出popen是非常通用的，不是只能用于我们这个例子哦。
那我们开始用它实现我们的需求吧，代码如下：
哈哈，是不是很简单，这种方式虽然能达到目的但其实并不是我们想要的，我们本来就是要实现ls的，结果调用了ls，所以严格意义上来说我们并没有实现ls，那让我们继续往下看其它方法吧，嘿嘿。
二、使用glob.glob
glob可以根据你使用的通配符对文件进行匹配，利用这个特性我们可以列出当前目录下都有哪些文件和子目录，如下代码：
三、使用os.listdir
os.listdir同样可以列出某个目录下都有哪些文件和子目录，如下代码：
四、使用os.walk
os.walk在遍历目录方面非常强大，它不但可以遍历你需要的目录，也可以递归遍历子目录且递归的深度可以用代码控制，下面让我们分别看下怎么遍历整个目录树以及怎么控制深度吧。
os.walk默认是遍历整个目录树的，如下代码就会递归打印出当前目录下所有文件：
那我们怎么控制遍历的深度，比如只遍历n层呢？其实很简单，只需要定义一个深度变量，然后到达n后跳出循环即可，如下代码就只遍历1层：
至此我们已经写完4种方法了，如果你还有其他方法，欢迎评论交流。
用python遍历一个文件夹下的文件给出两个参数表示时间，如何挑选这两个时间段之间的文件
listdir( path )列出当前path路径下的所有文件
getctime( file ) 得到file的创建时间（秒），另外getmtime得到文件的修改
gmttime( seconds ) 把getctime得到的秒数转换为一个gmtime结构体
datetime()构造日期函数，把gmtime结构体的内容穿进去，就得到了可比较时间的datetime对象
[ file for item,file in listdate if (starttime item endtime) ]
把满足 starttime item endtime 条件的文件选取出来就可以了。
from time import gmttime
from datetime import datetime
from os.path import getctime
form os import listdir
def listdir(path, starttime, endtime ):
if not isinstance(starttime, datetime)
raise TypeError
if not isinstance(endtime, datetime)
raise TypeError
if starttime endtime:
starttime, endtime = endtime, starttime
listtime = [ (gmtime(getctime(file)),file) for file in listdir( path ) ]
listdate = ([datetime( t.tm_year, t.tm_mon, t.tm_mday, t.tm_hour, t.tm_min, t.tm_sec ),file) for t, file in listtime]
return [ file for item,file in listdate if (starttime item endtime) ]
如何利用Python遍历文件夹
import os
s = os.sep #根据unix或win，s为\\或/
root = \"d:\" + s + \"ll\" + s #要遍历的目录
def func(args,dire,fis): #回调函数的定义
for f in fis:
fname = os.path.splitext(f) #分割文件名为名字和扩展名的二元组
new = fname[0] + \'b\' + fname[1] #改名字
os.rename(os.path.join(dire,f),os.path.join(dire,new)) #重命名
os.path.walk(root,func,()) #遍历
python一般遍历所有文件需要多久
在互联网管理、金融、物流等领域，往往离不开数据处理、统计分析等辅助决策的操作。
传统的商业分析(Business Analysis)，定性占比很大，以相对简单的数据处理为辅助，人们使用的分析工具主要是Excel；然而，自Excel2007版起，最大支持的工作表大小为16,384 列 × 1,048,576 行，超出最大行列数单元格中的数据将会丢失。
在大数据背景的今天，面对千万条以上动辄成百上千G的数据，单用excel难免显得力不从心，越来越多的人将关注点转向python。
易踩坑！Excel输给Python
(1)数据量级太大，报表来不及保存，Excel崩溃无响应
比如，工作中经常需要对一个表进行删除重复值处理，当工作表中格式过于复杂、数据量过于庞大时，Excel在计算时容易报错崩溃。
而python在数据处理的量级和性能上明显高于excel，对python来说，只需调用drop_duplicates方法就可以轻松处理大批量数据，无需担心软件崩溃异常退出。
Python的处理方法如下：
调用方法：
DataFrame.drop_duplicates(subset=None,keep=\'first\', inplace=False)
————————————————
参数说明：
subset: column label or sequence of labels, optional
用来指定特定的列，默认所有列
keep :{‘first’, ‘last’, False}, default ‘first’
删除重复项并保留第一次出现的项
inplace: boolean, default False
选择直接在原来数据上修改或是保留一个副本
—————————————————删除重复行
(2)操作繁琐，人工处理容易粗心犯错
我们经常会遇到从一个Excel表格拷贝一些数据，粘贴到另一个Excel表格中去的情况；或者从多个表格中，合并含有重复列的旧表格为新表。
这些工作并不困难，却需要耗费大量人工审核的时间，且容易出错。
利用python，可以放心交给机器做运算，一行命令解决人工需点击上百次的工作。
Python处理方法如下：
设置循环遍历，匹配关键字，按照列名自动分割数据存储至本地
pandas自动分列操作
(3)重复性工作，效率低下
在做图表时，由于每个报表都需要做对应的图表，人工重复性操作N个报表，效率低下。
但是运用Python，可以调用已经集成好的工具包，自动化收集和清理数据，保存和刷新报表，对数据进行可视化展示。
Python处理方法如下：
对多个图表进行批量处理，并且轻松输出可视化内容，相比excel要高效得多。
小白学Python，压力大吗？
听起来Python是不是很高大上的样子？但事实上，即便是小白也能驾驭这样的“高大上”技能！
简单易学，速度快，正是学习Python的优点之一。Python说明文档极其简单，它更专注于解决问题而不是研究计算机语言本身，所以小白也能轻松上手！
以Python使用openpyxl读写excel文件为例
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于Python遍历文件夹要多久时间的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
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