python循环读取文件夹里的文件(python循环读取文件)

Python使用for循环依次打开该目录下的各文件

import?os

path?=?r"F:\Python\第一周作业\task"

otherpath=r"F:\Python\其它目录"

for?filename?in?os.listdir(path):

????print(path,filename)

????fullname=os.path.join(path,filename)

????if?os.path.isfile(fullname):????????

??????????othername=os.path.join(otherpath,filename)??

??????????otherfile=open(othername,'wb')

??????????for?line?in?open(fullname,'rb'):

??????????????for?c?in?line:

??????????????????if?not?c.isdigit():otherfile.write(c)

??????????otherfile.close()

python如何读取文件的内容

# _*_ coding: utf-8 _*_

import pandas as pd

# 获取文件的内容

def get_contends(path):

with open(path) as file_object:

contends = file_object.read()()

return contends

# 将一行内容变成数组

def get_contends_arr(contends):

contends_arr_new = []

contends_arr = str(contends).split(']')

for i in range(len(contends_arr)):

if (contends_arr[i].__contains__('[')):

index = contends_arr[i].rfind('[')

temp_str = contends_arr[i][index + 1:]

if temp_str.__contains__('"'):

contends_arr_new.append(temp_str.replace('"', ''))

# print(index)

# print(contends_arr[i])

return contends_arr_new

if __name__ == '__main__':

path = 'event.txt'

contends = get_contends(path)

contends_arr = get_contends_arr(contends)

contents = []

for content in contends_arr:

contents.append(content.split(','))

df = pd.DataFrame(contents, columns=['shelf_code', 'robotid', 'event', 'time'])

扩展资料：

python控制语句

1、if语句，当条件成立时运行语句块。经常与else, elif(相当于else if) 配合使用。

2、for语句，遍历列表、字符串、字典、集合等迭代器，依次处理迭代器中的每个元素。

3、while语句，当条件为真时，循环运行语句块。

4、try语句，与except,finally配合使用处理在程序运行中出现的异常情况。

5、class语句，用于定义类型。

6、def语句，用于定义函数和类型的方法。

Python如何从文件读取数据

1.1 读取整个文件

要读取文件，需要一个包含几行文本的文件（文件PI_DESC.txt与file_reader.py在同一目录下）

PI_DESC.txt

3.1415926535

8979323846

2643383279

5028841971

file_reader.py

with open("PI_DESC.txt") as file_object:

contents = file_object.read()

print(contents)

我们可以看出，读取文件时，并没有使用colse()方法，那么未妥善的关闭文件，会不会导致文件收到损坏呢？在这里是不会的，因为我们在open()方法前边引入了关键字with，该关键字的作用是：在不需要访问文件后将其关闭

1.2文件路径

程序在读取文本文件的时候，如果不给定路径，那么它会先在当前目录下进行检索，有时候我们需要读取其他文件夹中的路径，例如：

现在文件PI_DESC.txt存储在python目录的子文件夹txt中

那么我们读取文本内容的代码得修改为：

with open("txt\PI_DESC.txt") as file_object:

contents = file_object.read()

print(contents)

给open参数传递的参数得给相对路径

在Windows中，使用反斜杠(\),但是由于python中，反斜杠被视为转义字符，在Windows最好在路径开头的单(双)引号前加上r

相对路径：即相对于程序文件的路径

绝对路径：即文本在硬盘上存储的路径

使用绝对路径的程序怎么写呢 ？

with open(r"D:\python\txt\PI_DESC.txt") as file_object:

contents = file_object.read()

print(contents)

1.3逐行读取

读取文件时，可能需要读取文件中的每一行，要以每一行的方式来检查文件或者修改文件，那么可以对文件对象使用for循环

file_path = 'txt\PI_DESC.txt'with open(file_path) as file_object:

for line in file_object:

print(line)

程序运行结果如下：

通过运行结果我们可以看出，打印结果中间有很多空白行，这些空白行是怎么来的呢？因为在这个文件中，每行的末尾都有一个看不见的换行符，而print语句也会加一个换行符，因此每行末尾就有2个换行符：一个来自文件，另外一个来自print，消除这些换行符，只需要使用方法rstrip()

file_path = 'txt\PI_DESC.txt'with open(file_path) as file_object:

for line in file_object:

print(line.rstrip())

打印结果

通过运行结果我们可以看出，打印结果中间有很多空白行，这些空白行是怎么来的呢？因为在这个文件中，每行的末尾都有一个看不见的换行符，而print语句也会加一个换行符，因此每行末尾就有2个换行符：一个来自文件，另外一个来自print，消除这些换行符，只需要使用方法rstrip()

file_path = 'txt\PI_DESC.txt'with open(file_path) as file_object:

for line in file_object:

print(line.rstrip())

打印结果

1.4创建一个包含文件各行内容的列表

使用关键字with时，open()返回的文件对象只能在with代码块可用，如果要在with代码块外访问文件的内容，可在with块中将文件各行存储在一个列表，并在with代码块外使用该列表

file_path = 'txt\PI_DESC.txt'with open(file_path) as file_object:

lines = file_object.readlines()for line in lines:

print(line.rstrip())

1.5使用文件的内容

在上面一节中我们提到把数据提取到内存中，那么我们就可以对数据进行随心所欲的操作了

需要：将圆周率连在一起打印出来(删除空格)，并打印其长度

file_path = 'txt\PI_DESC.txt'with open(file_path) as file_object:

lines = file_object.readlines()pi_str = ''for line in lines:

pi_str += line.strip()print(pi_str.rstrip())print(len(pi_str.rstrip()))

file_path = 'txt\PI_DESC.txt'with open(file_path) as file_object:

lines = file_object.readlines()pi_str = ''for line in lines:

pi_str += line.strip()print(pi_str.rstrip())print(len(pi_str.rstrip()))

注意最后print语句并没有缩进，如果是缩进的话就会每取一行打印一次

打印效果如下

python一次性读取文件夹中的所有excel文件

import pandas as pd

import os

data=pd.read_excel('/Users/kelan/Downloads/2月5日/安徽.xlsx')

a=data.columns

df_empty=pd.DataFrame(columns=a)

for parents,adds,filenames in os.walk('/Users/kelan/Downloads/2月5日'):

? ? for filename in filenames:

? ? ? ? #print(os.path.join(parents,filename))

? ? ? ? data = pd.read_excel(os.path.join(parents,filename))

? ? ? ? df_empty=df_empty.append(data,ignore_index=True)?

df_empty.to_excel('/Users/kelan/Downloads/2月5日/11.xlsx')

注意中文写入，os.walk会返回3个参数，分别是路径，目录list，文件list，取第一个和最后一个，最后一个遍历。ignore_index可以忽略索引。开始先在pandas中建一个dataframe，columns中填写行标

如何用python遍历文件夹下的所有excel文件

大数据处理经常要用到一堆表格，然后需要把数据导入一个list中进行各种算法分析，简单讲一下自己的做法：

1.如何读取excel文件

网上的版本很多，在xlrd模块基础上，找到一些源码：

[python]?view plain?copy

import??xdrlib?,sys

import?xlrd

def?open_excel(file="C:/Users/flyminer/Desktop/新建?Microsoft?Excel?工作表.xlsx"):

data?=?xlrd.open_workbook(file)

return?data

#根据索引获取Excel表格中的数据???参数:file：Excel文件路径?????colnameindex：表头列名所在行的所以??，by_index：表的索引

def?excel_table_byindex(file="C:/Users/flyminer/Desktop/新建?Microsoft?Excel?工作表.xlsx",colnameindex=0,by_index=0):

data?=?open_excel(file)

table?=?data.sheets()[by_index]

nrows?=?table.nrows?#行数

ncols?=?table.ncols?#列数

colnames?=??table.row_values(colnameindex)?#某一行数据

list?=[]

for?rownum?in?range(1,nrows):

row?=?table.row_values(rownum)

if?row:

app?=?{}

for?i?in?range(len(colnames)):

app[colnames[i]]?=?row[i]

list.append(app)

return?list

#根据名称获取Excel表格中的数据???参数:file：Excel文件路径?????colnameindex：表头列名所在行的所以??，by_name：Sheet1名称

def?excel_table_byname(file="C:/Users/flyminer/Desktop/新建?Microsoft?Excel?工作表.xlsx",colnameindex=0,by_name=u'Sheet1'):

data?=?open_excel(file)

table?=?data.sheet_by_name(by_name)

nrows?=?table.nrows?#行数

colnames?=??table.row_values(colnameindex)?#某一行数据

list?=[]

for?rownum?in?range(1,nrows):

row?=?table.row_values(rownum)

if?row:

app?=?{}

for?i?in?range(len(colnames)):

app[colnames[i]]?=?row[i]

list.append(app)

return?list

def?main():

tables?=?excel_table_byindex()

for?row?in?tables:

print(row)

tables?=?excel_table_byname()

for?row?in?tables:

print(row)

if?__name__=="__main__":

main()

最后一句是重点，所以这里也给代码人点个赞！

最后一句让代码里的函数都可以被复用，简单地说：假设文件名是a，在程序中import a以后，就可以用a.excel_table_byname()和a.excel_table_byindex()这两个超级好用的函数了。

2.然后是遍历文件夹取得excel文件以及路径：，原创代码如下：

[python]?view plain?copy

import?os

import?xlrd

import?test_wy

xpath="E:/唐伟捷/电力/电力系统总文件夹/舟山电力"

xtype="xlsx"

typedata?=?[]

name?=?[]

raw_data=[]

file_path=[]

def?collect_xls(list_collect,type1):

#取得列表中所有的type文件

for?each_element?in?list_collect:

if?isinstance(each_element,list):

collect_xls(each_element,type1)

elif?each_element.endswith(type1):

typedata.insert(0,each_element)

return?typedata

#读取所有文件夹中的xls文件

def?read_xls(path,type2):

#遍历路径文件夹

for?file?in?os.walk(path):

for?each_list?in?file[2]:

file_path=file[0]+"/"+each_list

#os.walk()函数返回三个参数：路径，子文件夹，路径下的文件，利用字符串拼接file[0]和file[2]得到文件的路径

name.insert(0,file_path)

all_xls?=?collect_xls(name,?type2)

#遍历所有type文件路径并读取数据

for?evey_name?in?all_xls:

xls_data?=?xlrd.open_workbook(evey_name)

for?each_sheet?in?xls_data.sheets():

sheet_data=test_wy.excel_table_byname(evey_name,0,each_sheet.name)

#请参考读取excel文件的代码

raw_data.insert(0,?sheet_data)

print(each_sheet.name,":Data?has?been?done.")

return?raw_data

a=read_xls(xpath,xtype)

print("Victory")

欢迎各种不一样的想法~~

python中怎么读取文件内容

用open命令打开你要读取的文件，返回一个文件对象

然后在这个对象上执行read,readlines,readline等命令读取文件

或使用for循环自动按行读取文件