引言 有个需要,需要把某个目录下的目录结构进行复制,不要文件,当目录结构很少的时候可以手工去建立,当目录结构复杂,目录层次很深,目录很多的时候,这个时候要是还是手动去建立的话,实在不是一种好的方法,弄不好会死人的.写一个python脚本来处理吧. 首先了解 写python脚本前,先了解几个东西 #!/usr/bin/python 这个东西写过脚本的人都知道,用来标明该脚本的执行器,类似的还有 #!/bin/bash 通过bash来执行 #!/usr/local/php/bin/php 通过php

为什么要设计好目录结构? 参考:http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5765046.html "设计项目目录结构",就和"代码编码风格"一样,属于个人风格问题.对于这种风格上的规范,一直都存在两种态度: 1.一类同学认为,这种个人风格问题"无关紧要".理由是能让程序work就好,风格问题根本不是问题: 2.另一类同学认为,规范化能更好的控制程序结构,让程序具有更高的可读性: 我是比较偏向于后者的,因为

设计一个层次清晰的目录结构,就是为了达到这两点: 可读性高:不熟悉项目的人,一眼就能看懂目录结构. 可维护性高:随着时间的推移,代码/配置的规模增加,项目结构不会混乱,仍然能够组织良好. 目录组织方式: ATM├── bin│   └── start.py├── conf│   └── settings.py├── core│   └── test_main.py├── db│   └── db.json├── docs├── lib│   └── common.py├── log│   └──

"项目目录结构"其实也是属于"可读性和可维护性"的范畴. 目录组织方式 关于如何组织一个较好的Python工程目录结构,已经有一些得到了共识的目录结构.在Stackoverflow的这个问题上,能看到大家对Python目录结构的讨论. 这里面说的已经很好了,我也不打算重新造轮子列举各种不同的方式,这里面我说一下我的理解和体会. 假设你的项目名为foo, 我比较建议的最方便快捷目录结构这样就足够了: Foo/ |-- bin/ | |-- foo ||--conf/|

一 程序目录结构 1 bin文件夹 二进制文件.代码程序  2 conf 配置文件  3 帮助文档  4 头文件库文件等 二 学生选课系统部分代码 未完待续 1 包内的__init__.py文件 在包下的脚本内 导入包内 的其他包下的文件也叫模块,在2.7下导入没有__init__.py 会报错.在3.5有没有这个文件以后没有影响了. 讲解: 1 老师类 : 需要有添加时间 加工资 减工资 2 管理员类: 封装管理员用户名密码 bin 目录 #!/usr/bin/env python # -*-

1. 将一个目录树完全复制到另外一个目录下面 import os, sys """ 复制目录树 """ maxloadsize = 1024 * 1024 def copyfile(frompath, topath, maxloadsize= maxloadsize): """ 单个文件的复制 :param frompath:原文件 :param topath: 复制到的文件 :param maxloadsize:

xcopy /T /E D:\filetest\FB\BK\bs\ D:\filetest\asdf

find src -type d | sed 's/src/mkdir -p dst/'|sh

项目目录结构 脚本 插入模块:先插入内置模块,然后第三方某块,上短下长! 单可执行文件 config 配置相关 db (database) 数据相关 lib (librarie) 公共功能 src 业务相关 主文件 if __name__ == '__main__': start() 日志文件 多可执行文件(参照day23视频) bin 可执行文件,程序入口 注意要点:模块目录添加 config 配置相关 db (database) 数据相关 lib (librarie) 公共功能 src 业务

Python中可以用于对文件和目录进行操作的内置模块包括: 模块/函数名称 功能描述 open()函数 文件读取或写入 os.path模块 文件路径操作 os模块 文件和目录简单操作 zipfile模块 文件压缩 tarfile模块 文件打包 shutil模块 高级文件和目录处理 fileinput模块 读取一个或多个文件中的所有行 tempfile模块 创建临时文件和目录 其中文件读取或写入已经在之前的文章中进行了描述,具体请参考这里 <.这里主要对其它几个模块进行下说明. ## 一.文件路径

[转]Python之文件与目录操作(os.zipfile.tarfile.shutil) Python中可以用于对文件和目录进行操作的内置模块包括: 模块/函数名称 功能描述 open()函数 文件读取或写入 os.path模块 文件路径操作 os模块 文件和目录简单操作 zipfile模块 文件压缩 tarfile模块 文件归档压缩 shutil模块 高级文件和目录处理及归档压缩 fileinput模块 读取一个或多个文件中的所有行 tempfile模块 创建临时文件和目录 其中文件读取或写入

Python中可以用于对文件和目录进行操作的内置模块包括: 模块/函数名称 功能描述 open()函数 文件读取或写入 os.path模块 文件路径操作 os模块 文件和目录简单操作 zipfile模块 文件压缩 tarfile模块 文件归档压缩 shutil模块 高级文件和目录处理及归档压缩 fileinput模块 读取一个或多个文件中的所有行 tempfile模块 创建临时文件和目录 其中文件读取或写入已经在之前的文章中进行了描述,具体请参考这里 <Python之文件读写>.这里主要对其它

python Python基础-1 python由来 字符编码 注释 pyc文件 python变量 导入模块 获取用户输入 流程控制if while python基础-2 编码转换 pycharm 配置 运算符 基本数据类型int str list tupple dict for循环 enumerate序列方法 range和xrange python基础-3 集合 三元运算 深浅拷贝 函数 python基础-4 函数参数引用.lambda 匿名函数.内置函数.处理文件 python基础-4.1

import os,shutil def newDir(dir_path): if not os.path.exists(dir_path): os.makedirs(dir_path) def copydir(where_path,go_path,start_time,end_time): newDir(go_path) for brand in os.listdir(where_path): brand_path = os.path.join(where_path, brand) #prin

生成器 通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表.但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的.而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了. 所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间.在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator. 要创建一个generator,有很多种方

装饰器: 首先来认识一下python函数, 定义:本质是函数(功能是装饰其它函数),为其它函数添加附件功能        原则:        1.不能修改被装饰的函数的源代码.        2.不能修改被装饰的函数的调用方式. def test(): print('test') print(test ) #表示是函数 test() #表示执行foo函数 <function test at 0x00595660>#表示的是函数的内存地址test#函数test执行结果 简单的装饰器: def

软件目录结构规范 为什么要设计好目录结构? "设计项目目录结构",就和"代码编码风格"一样,属于个人风格问题.对于这种风格上的规范,一直都存在两种态度: 一类同学认为,这种个人风格问题"无关紧要".理由是能让程序work就好,风格问题根本不是问题. 另一类同学认为,规范化能更好的控制程序结构,让程序具有更高的可读性. 我是比较偏向于后者的,因为我是前一类同学思想行为下的直接受害者.我曾经维护过一个非常不好读的项目,其实现的逻辑并不复杂,但是却耗费

为什么要设计好目录结构   "设计项目目录结构",就和"代码编码风格"一样,属于个人风格问题.对于这种风格上的规范,一直都存在两种态度: 一类同学认为,这种个人风格问题"无关紧要".理由是能让程序work就好,风格问题根本不是问题. 另一类同学认为,规范化能更好的控制程序结构,让程序具有更高的可读性. 我是比较偏向于后者的,因为我是前一类同学思想行为下的直接受害者.我曾经维护过一个非常不好读的项目,其实现的逻辑并不复杂,但是却耗费了我非常长的时间

为什么要设计好目录结构? 可读性高: 不熟悉这个项目的代码的人,一眼就能看懂目录结构,知道程序启动脚本是哪个,测试目录在哪儿,配置文件在哪儿等等.从而非常快速的了解这个项目. 可维护性高: 定义好组织规则后,维护者就能很明确地知道,新增的哪个文件和代码应该放在什么目录之下.这个好处是,随着时间的推移,代码/配置的规模增加,项目结构不会混乱,仍然能够组织良好 目录组织方式 关于如何组织一个较好的Python工程目录结构,已经有一些得到了共识的目录结构.在Stackoverflow的这个问题上,能看

昨日内容回顾 1. 简述flask上下文管理 - threading.local - 偏函数 - 栈 2. 原生SQL和ORM有什么优缺点? 开发效率: ORM > 原生SQL 执行效率: 原生SQL> ORM 如:SQLAlchemy依赖pymysql 3. SQLAlchemy多线程连接的情况 一.flask标准目录结构 标准flask目录结构 Project name/ # 项目名 ├── Project name # 应用名,保持和项目名同名 │   ├── __init__.py #