Python周末任务
来源:dev.to
2025-02-03 20:31:15
0浏览
收藏
学习文章要努力,但是不要急!今天的这篇文章《Python周末任务》将会介绍到等等知识点,如果你想深入学习文章,可以关注我!我会持续更新相关文章的,希望对大家都能有所帮助!
任务:1
认为您的文件夹中有很多照片。 检查他们的属性。 在属性中,您创建了日期。 将所有具有特定创建日期的照片移动到其他文件夹中。
>
import os
import shutil
import datetime
source_folder = r"/home/guru/Desktop/Guru/Python/images"
destination_folder = r"/home/guru/Desktop/Guru/Python/images2"
target_date = "2025-01-11"
os.makedirs(destination_folder, exist_ok=True)
for file_name in os.listdir(source_folder):
file_path = os.path.join(source_folder, file_name)
if os.path.isfile(file_path):
created_time = os.stat(file_path).st_mtime
created_date = datetime.datetime.fromtimestamp(created_time).strftime("%Y-%m-%d")
if created_date == target_date:
shutil.move(file_path, os.path.join(destination_folder, file_name))
print(f"Moved: {file_name}")
print("Task completed.")

摘要:
1)导入所需的模块→使用os进行文件处理,用于移动文件的封闭以及日期格式的日期时间。
2)定义源和目标文件夹→指定图像的存储位置以及应移动的位置。
>3)设置目标日期→基于其上次修改日期过滤文件(以yyyy-mm-dd的格式)。
4)如果不存在,则创建目标文件夹→确保在移动文件之前可用该文件夹。
5)通过源文件夹中的文件循环→一一检查每个文件。
7)将文件的日期与目标日期进行比较→如果它们匹配,则将文件选择用于移动。
。
8)将文件移至目标文件夹→将匹配文件匹配到指定位置。。
9)打印状态消息→显示移动哪些文件并确认完成。
本篇关于《Python周末任务》的介绍就到此结束啦,但是学无止境,想要了解学习更多关于文章的相关知识,请关注golang学习网公众号!
版本声明
本文转载于:dev.to 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
Intel宣布2025年推出移动端Panther Lake CPU,2026年推出Nova Lake系列
- 上一篇
- Intel宣布2025年推出移动端Panther Lake CPU,2026年推出Nova Lake系列
- 下一篇
- 比亚迪:1月新能源汽车销量约30.05万辆,同比增长49.16%
查看更多
最新文章
-
- 文章 · python教程 | 46分钟前 | Python教程 · InitVar __post_init__ Python dataclasses.replace 数据类复制
- Python dataclasses.replace 遇到 InitVar 时怎样传递参数
- 381浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 2小时前 | python · pathlib ·
- Python importlib.resources.as_file 的临时路径何时失效
- 318浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 5小时前 | SQLite · Python教程 · Python sqlite3 Connection.backup 进度回调 SQLite备份
- Python sqlite3 备份进度回调怎样判断剩余页数
- 264浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 7小时前 | python · 内存优化 · Python教程 · 文件读取 大文件处理 Python mmap 分段映射 ALLOCATIONGRANULARITY
- Python mmap 怎样分段处理超过内存的大文件
- 146浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 9小时前 | python · Python 二进制协议 零拷贝 memoryview
- Python memoryview 如何零拷贝切片二进制协议数据
- 225浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 11小时前 | 并发控制 · Python教程 · asyncio · 虚假唤醒 wait_for Python asyncio asyncio.Condition 异步同步
- Python asyncio.Condition.wait_for 如何处理虚假唤醒
- 478浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 13小时前 |
- Python ExceptionGroup 派生新组时如何保留异常元数据
- 417浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 15小时前 | 异常处理 · 并发编程 · Python教程 · asyncio · asyncio 结构化并发 ExceptionGroup except* Python TaskGroup
- Python TaskGroup 如何汇总多个子任务异常
- 208浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 18小时前 | 并发编程 · 工程实践 · Python教程 · 多进程日志 QueueListener multiprocessing.Queue RotatingFileHandler Python QueueHandler
- Python 日志 QueueHandler 解决多进程写入争用
- 186浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 21小时前 | 数据校验 · python · Pydantic 部分更新 exclude_unset model_fields_set 显式空值 model_dump
- Pydantic 模型更新时区分未提供字段与显式空值
- 399浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 23小时前 |
- pytest Fixture 作用域如何影响测试隔离与速度
- 341浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1天前 | Python教程 · pathlib · 路径安全 Python pathlib Path.resolve 目录穿越 relative_to
- Pathlib 安全拼接用户路径:解析后再验证根目录
- 463浏览 收藏
查看更多
课程推荐
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 543次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 516次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 500次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 485次学习
查看更多
AI推荐
-
- PubMedQA
- 深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
- 388次使用
-
- H2O EvalGPT
- H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
- 469次使用
-
- LMArena
- LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
- 476次使用
-
- HELM
- 深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
- 420次使用
-
- MMBench
- MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
- 244次使用
查看更多
相关文章
-
- Python sqlite3 Connection serialize 怎么导出数据库快照:备份窗口、内存占用与恢复校验
- 2026-08-26 501浏览
-
- Python监控网页状态:requests异常处理实战
- 2026-05-29 501浏览
-
- TensorFlow模型部署为API的TF Serving方法
- 2026-05-26 501浏览
-
- Python字符串编码转换:encode与decode详解
- 2026-05-16 501浏览
-
- TensorFlow裁剪无用算子方法详解
- 2026-05-15 501浏览

