python读取文件名中的日期(python读取文件修改日期)
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
python 读取CSV 文件
读取一个CSV 文件
最全的
一个简化版本
filepath_or_buffer : str，pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (such as a file handle or StringIO)
可以是URL，可用URL类型包括：http, ftp, s3和文件。对于多文件正在准备中
本地文件读取实例：://localhost/path/to/table.csv
**sep **: str, default ‘,’
指定分隔符。如果不指定参数，则会尝试使用逗号分隔。分隔符长于一个字符并且不是‘\s+’,将使用python的语法分析器。并且忽略数据中的逗号。正则表达式例子：'\r\t'
**delimiter **: str, default None
定界符，备选分隔符（如果指定该参数，则sep参数失效）
delim_whitespace : boolean, default False.
指定空格(例如’ ‘或者’ ‘)是否作为分隔符使用，等效于设定sep='\s+'。如果这个参数设定为Ture那么delimiter 参数失效。
在新版本0.18.1支持
header : int or list of ints, default ‘infer’
指定行数用来作为列名，数据开始行数。如果文件中没有列名，则默认为0，否则设置为None。如果明确设定header=0 就会替换掉原来存在列名。header参数可以是一个list例如：[0,1,3]，这个list表示将文件中的这些行作为列标题（意味着每一列有多个标题），介于中间的行将被忽略掉。
注意：如果skip_blank_lines=True 那么header参数忽略注释行和空行，所以header=0表示第一行数据而不是文件的第一行。
**names **: array-like, default None
用于结果的列名列表，如果数据文件中没有列标题行，就需要执行header=None。默认列表中不能出现重复，除非设定参数mangle_dupe_cols=True。
index_col : int or sequence or False, default None
用作行索引的列编号或者列名，如果给定一个序列则有多个行索引。
如果文件不规则，行尾有分隔符，则可以设定index_col=False 来是的pandas不适用第一列作为行索引。
usecols : array-like, default None
返回一个数据子集，该列表中的值必须可以对应到文件中的位置（数字可以对应到指定的列）或者是字符传为文件中的列名。例如：usecols有效参数可能是 [0,1,2]或者是 [‘foo’, ‘bar’, ‘baz’]。使用这个参数可以加快加载速度并降低内存消耗。
as_recarray : boolean, default False
不赞成使用：该参数会在未来版本移除。请使用pd.read_csv(...).to_records()替代。
返回一个Numpy的recarray来替代DataFrame。如果该参数设定为True。将会优先squeeze参数使用。并且行索引将不再可用，索引列也将被忽略。
**squeeze **: boolean, default False
如果文件值包含一列，则返回一个Series
**prefix **: str, default None
在没有列标题时，给列添加前缀。例如：添加‘X’ 成为 X0, X1, ...
**mangle_dupe_cols **: boolean, default True
重复的列，将‘X’...’X’表示为‘X.0’...’X.N’。如果设定为false则会将所有重名列覆盖。
dtype : Type name or dict of column - type, default None
每列数据的数据类型。例如 {‘a’: np.float64, ‘b’: np.int32}
**engine **: {‘c’, ‘python’}, optional
Parser engine to use. The C engine is faster while the python engine is currently more feature-complete.
使用的分析引擎。可以选择C或者是python。C引擎快但是Python引擎功能更加完备。
converters : dict, default None
列转换函数的字典。key可以是列名或者列的序号。
true_values : list, default None
Values to consider as True
false_values : list, default None
Values to consider as False
**skipinitialspace **: boolean, default False
忽略分隔符后的空白（默认为False，即不忽略）.
skiprows : list-like or integer, default None
需要忽略的行数（从文件开始处算起），或需要跳过的行号列表（从0开始）。
skipfooter : int, default 0
从文件尾部开始忽略。 (c引擎不支持)
skip_footer : int, default 0
不推荐使用：建议使用skipfooter ，功能一样。
nrows : int, default None
需要读取的行数（从文件头开始算起）。
na_values : scalar, str, list-like, or dict, default None
一组用于替换NA/NaN的值。如果传参，需要制定特定列的空值。默认为‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘N/A’, ‘NA’, ‘NULL’, ‘NaN’, ‘nan’`.
**keep_default_na **: bool, default True
如果指定na_values参数，并且keep_default_na=False，那么默认的NaN将被覆盖，否则添加。
**na_filter **: boolean, default True
是否检查丢失值（空字符串或者是空值）。对于大文件来说数据集中没有空值，设定na_filter=False可以提升读取速度。
verbose : boolean, default False
是否打印各种解析器的输出信息，例如：“非数值列中缺失值的数量”等。
skip_blank_lines : boolean, default True
如果为True，则跳过空行；否则记为NaN。
**parse_dates **: boolean or list of ints or names or list of lists or dict, default False
infer_datetime_format : boolean, default False
如果设定为True并且parse_dates 可用，那么pandas将尝试转换为日期类型，如果可以转换，转换方法并解析。在某些情况下会快5~10倍。
**keep_date_col **: boolean, default False
如果连接多列解析日期，则保持参与连接的列。默认为False。
date_parser : function, default None
用于解析日期的函数，默认使用dateutil.parser.parser来做转换。Pandas尝试使用三种不同的方式解析，如果遇到问题则使用下一种方式。
1.使用一个或者多个arrays（由parse_dates指定）作为参数；
2.连接指定多列字符串作为一个列作为参数；
3.每行调用一次date_parser函数来解析一个或者多个字符串（由parse_dates指定）作为参数。
**dayfirst **: boolean, default False
DD/MM格式的日期类型
**iterator **: boolean, default False
返回一个TextFileReader 对象，以便逐块处理文件。
chunksize : int, default None
文件块的大小， See IO Tools docs for more information on iterator and chunksize.
compression : {‘infer’, ‘gzip’, ‘bz2’, ‘zip’, ‘xz’, None}, default ‘infer’
直接使用磁盘上的压缩文件。如果使用infer参数，则使用 gzip, bz2, zip或者解压文件名中以‘.gz’, ‘.bz2’, ‘.zip’, or ‘xz’这些为后缀的文件，否则不解压。如果使用zip，那么ZIP包中国必须只包含一个文件。设置为None则不解压。
新版本0.18.1版本支持zip和xz解压
thousands : str, default None
千分位分割符，如“，”或者“."
decimal : str, default ‘.’
字符中的小数点 (例如：欧洲数据使用’，‘).
float_precision : string, default None
Specifies which converter the C engine should use for floating-point values. The options are None for the ordinary converter, high for the high-precision converter, and round_trip for the round-trip converter.
指定
**lineterminator **: str (length 1), default None
行分割符，只在C解析器下使用。
**quotechar **: str (length 1), optional
引号，用作标识开始和解释的字符，引号内的分割符将被忽略。
quoting : int or csv.QUOTE_* instance, default 0
控制csv中的引号常量。可选 QUOTE_MINIMAL (0), QUOTE_ALL (1), QUOTE_NONNUMERIC (2) or QUOTE_NONE (3)
doublequote : boolean, default True
双引号，当单引号已经被定义，并且quoting 参数不是QUOTE_NONE的时候，使用双引号表示引号内的元素作为一个元素使用。
escapechar : str (length 1), default None
当quoting 为QUOTE_NONE时，指定一个字符使的不受分隔符限值。
comment : str, default None
标识着多余的行不被解析。如果该字符出现在行首，这一行将被全部忽略。这个参数只能是一个字符，空行（就像skip_blank_lines=True）注释行被header和skiprows忽略一样。例如如果指定comment='#' 解析‘#empty\na,b,c\n1,2,3’ 以header=0 那么返回结果将是以’a,b,c'作为header。
encoding : str, default None
指定字符集类型，通常指定为'utf-8'. List of Python standard encodings
dialect : str or csv.Dialect instance, default None
如果没有指定特定的语言，如果sep大于一个字符则忽略。具体查看csv.Dialect 文档
tupleize_cols : boolean, default False
Leave a list of tuples on columns as is (default is to convert to a Multi Index on the columns)
error_bad_lines : boolean, default True
如果一行包含太多的列，那么默认不会返回DataFrame ，如果设置成false，那么会将改行剔除（只能在C解析器下使用）。
warn_bad_lines : boolean, default True
如果error_bad_lines =False，并且warn_bad_lines =True 那么所有的“bad lines”将会被输出（只能在C解析器下使用）。
**low_memory **: boolean, default True
分块加载到内存，再低内存消耗中解析。但是可能出现类型混淆。确保类型不被混淆需要设置为False。或者使用dtype 参数指定类型。注意使用chunksize 或者iterator 参数分块读入会将整个文件读入到一个Dataframe，而忽略类型（只能在C解析器中有效）
**buffer_lines **: int, default None
不推荐使用，这个参数将会在未来版本移除，因为他的值在解析器中不推荐使用
compact_ints : boolean, default False
不推荐使用，这个参数将会在未来版本移除
如果设置compact_ints=True ，那么任何有整数类型构成的列将被按照最小的整数类型存储，是否有符号将取决于use_unsigned 参数
use_unsigned : boolean, default False
不推荐使用：这个参数将会在未来版本移除
如果整数列被压缩(i.e. compact_ints=True)，指定被压缩的列是有符号还是无符号的。
memory_map : boolean, default False
如果使用的文件在内存内，那么直接map文件使用。使用这种方式可以避免文件再次进行IO操作。
ref：
Python基础编程——标准库之fileinput与time模块
在前一节我们介绍了标准库的sys模块和os模块，本节将介绍标准库的fileinput模块和time模块。
fileinput模块能够让我们轻松地迭代一系列文本文件中的行。
fileinput模块中一些重要的函数，也是我们在实际开发中需要经常用到的，具体如下表所示：
fileinput.input()： fileinput模块中最重要的函数，它返回一个可在for循环中进行迭代的对象。
fileinput. filename()： 返回当前文件（即正在处理的行所属的文件）的文件名。
fileinput. lineno()： 返回当前行的编号。
fileinput. filelineno()： 返回当前行在当前文件中的行号。
fileinput. isfirstline()： 在当前行为当前文件中的第一行时返回True，否则返回False。
fileinput. isstdin()：在当前文件为sys.stdin时返回True，否则返回False。
fileinput. nextfile()：关闭当前文件并跳到下一个文件，且计数时忽略跳过的行。
fileinput. close()：关闭整个文件链并结束迭代。
上面关于介绍的fileinput模块中的函数的实例用法如下my_fileinput.py程序所示：
time模块包含用于获取当前时间、操作时间和日期、从字符串中读取日期、将日期格式化为字符串的函数。日期可表示为实数，也可表示为包含9个整数的元组。例如，元组(2021, 6, 8, 22, 13, 56, 1, 21, 0)表示2021年6月8日22时13分56秒。日期元组中各字段含义如下表所示：
秒的取值范围为0~61，这考虑到了闰一秒和闰两秒的情况。夏令时数字是一个布尔值（True或False），但如果你使用-1，那么mktime［将时间元组转换为时间戳（从新纪元开始后的秒数）的函数］可能得到正确的值。
模块time中有一些重要的函数，也是我们在实际开发中需要经常用到的，具体如下表所示：
time.asctime()： 将当前的时间转换成字符串形式，如果不想使用当前时间，也可以传递一个时间元组作为参数。如果要使用更复杂的时间格式化，可以使用strftime()函数。
time.localtime()： 将一个实数转换成时间元组（这里是本地时间），如果要转换成国际标准时间，应该使用time.gmtime()函数。需要注意这里的实数是一个从新纪元开始后的秒数，世界新纪元指的是 1970年1月1日0时0分0秒，如果是本地新纪元的话，需要加上本地的时区时间。
time.mktime()： 将时间元组转换成从新纪元开始后的描述，这与time.local()函数功能相反。
time.sleep()： 让解释器等待指定的秒数，即程序暂停指定的秒数。
time.strftime()： 将时间元组按照指定的格式转换成字符串格式。常用的格式符有：%Y表示年，%m表示月，%d表示日，%H表示时，%M表示分，%S表示秒。更多格式符可参考官方标准文档。
上面关于介绍的time模块中的函数的实例用法如下my_time.py程序所示：
注意：另外还有两个较新的关于时间的模块：datetime和timeit，大家可执行查阅相关文档。
本节主要介绍了以下内容：
如果有需要文中小程序的可以私信我哟！
欢迎大家转发、评论！
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python怎么读取文件名的内容
python读取文件内容的方法：
一.最方便的方法是一次性读取文件中的所有内容并放置到一个大字符串中：
all_the_text = open('thefile.txt').read( )
# 文本文件中的所有文本
all_the_data = open('abinfile','rb').read( )
# 二进制文件中的所有数据
为了安全起见，最好还是给打开的文件对象指定一个名字，这样在完成操作之后可以迅速关闭文件，防止一些无用的文件对象占用内存。举个例子，对文本文件读取：
file_object = open('thefile.txt')
try:
all_the_text = file_object.read( )
finally:
file_object.close( )
不一定要在这里用Try/finally语句，但是用了效果更好，因为它可以保证文件对象被关闭，即使在读取中发生了严重错误。
二.最简单、最快，也最具Python风格的方法是逐行读取文本文件内容，并将读取的数据放置到一个字符串列表中：
list_of_all_the_lines = file_object.readlines( )
这样读出的每行文本末尾都带有"\n"符号；如果你不想这样，还有另一个替代的办法，比如：
list_of_all_the_lines = file_object.read( ).splitlines( )
list_of_all_the_lines = file_object.read( ).split('\n')
list_of_all_the_lines = [L.rstrip('\n') for L in file_object]
最简单最快的逐行处理文本文件的方法是，用一个简单的for循环语句：
for line in file_object:
process line
这种方法同样会在每行末尾留下"\n"符号；可以在for循环的主体部分加一句：
lineline = line.rstrip('\n')
或者，你想去除每行的末尾的空白符（不只是'\n'\），常见的办法是：
lineline = line.rstrip( )
Python获取文件信息
#-*- coding: utf-8 -*-
import os
#已知文件名的情况下，可以用这个函数
def getFileInfo(filepath):
info = {}
if os.path.isfile(filepath):
info['TimeCreated'] = os.path.getctime(filepath)
info['TimeModified'] = os.path.getatime(filepath)
info['Size'] = os.path.getsize(filepath)
return info
# 如果只知道文件根目录，但是不知道具体的文件路径,
# 可以先用os.listdir获得文件和文件夹列表
#-------------------分界线----------------------
# 这是回答你的第二个问题。如何找到一个字符串中指定两个字符中间的字符串
# 这里用的是正则表达式
import re
special = "*.?+$^[](){}|\/" #正则表达式中会出现的特殊字符
# 输入参数为原始字符，leftmark表示左边的分隔符号，rightmark表示右边的分隔符号
#函数返回在leftmark和rightmark中间的内容,可能匹配满足不止一次,没有找到就返回空
def matchpattern(str1,leftmark,rightmark):
lf,rt = leftmark,rightmark
#如果需要匹配的字符在正则表达式中时特殊字符，需要给予转义
if leftmark in special:
lf = '\%s'%leftmark
if rightmark in special:
rt = '\%s'%rightmark
pattern = re.compile(r''+lf + '.{0,}'+ rt)
matched = re.findall(pattern,str1)
result = []
if matched:
#如果匹配成功了，就去头去尾，直接取中间的部分
for m in matched:
s = m.replace(leftmark, '')
s = s.replace(rightmark, '')
result.append(s)
return result
else:
return None
if __name__ == '__main__':
print matchpattern("#abcsdfs%sdfsdf*",'%','*')
python，如何查找一个文件夹里的最新产生的文件？并且得到最新文件生成的时间？
# -*- coding:UTF-8 -*-
import os,os.path,datetime
base_dir="c:\\Windows\\"
l=os.listdir(base_dir)
l.sort(key=lambda fn: os.path.getmtime(base_dir+fn) if not os.path.isdir(base_dir+fn) else 0)
d=datetime.datetime.fromtimestamp(os.path.getmtime(base_dir+l[-1]))
print('最后改动的文件是'+l[-1]+"，时间："+d.strftime("%Y年%m月%d日 %H时%M分%S秒"))
gt;gt;gt;
最后改动的文件是WindowsUpdate.log，生成时间：2013年04月10日 12时18分09秒
这个算较简的方法。注意第5、6行在同一行上，百度自动断了。
python?3.2代码