importosdefloop_dir_files(path):# 获取目录下的所有文件和文件夹files=os.listdir(path)forfileinfiles:# 拼接文件的完整路径file_path=os.path.join(path,file)ifos.path.isfile(file_path):# 如果是文件则进行相应的操作print("文件名:",file)print("文件路径:",file_path)# 进行文件的读取、写入等操作...
使用.with_suffix('.csv')直接获取使用新后缀名的文件全路径 调用.rename(target)完成重命名 相比os和os.path,引入pathlib模块后的代码明显更精简,也更有整体统一感。所有文件相关的操作都是一站式完成。 其他用法 除此之外,pathlib 模块还提供了很多有趣的用法。比如使用/运算符来组合文件路径: # 旧朋友:使用 ...
runcall(func, *args, **kwargs):收集被调用函数func的性能分析信息。 示例: prof = cProfile.Profile() prof.enable() xx prof.create_stats() prof.print_stats() Stats类: 概述: pstats模块为开发者提供了Stats类,可以读取和操作stats文件 方法: strip_dirs():删除报告中所有函数文件名的路径信息。
默认是flamegraph,推荐使用speedscope格式# --output: 输出文件名# --native: 是否采样C/C++调用栈,不加--native只会对Python调用栈进行采样# ===# 其他参数# --rate: 采样频率,默认值为100,打开--native会增大overhead,建议打开--native时调低--rate...
程序跑完后便会在当前路径下生成mkm_run.prof的分析文件,我们便可以通过打印或者可视化工具来对这个函数进行分析。 性能分析实践 下面我就通过分析自己的动力学程序中MicroKineticModel类中的方法来进行实践,并使用常用的几种性能分析可视化工具来帮助分析并进行初步的优化和效率对比。
mprof clean <# 清除所有的 .dat 文件 #> 1. 2. 3. 4. 5. 6. 效果如下图所示: 优化后,内存最高占用由>17500M降低到了>15000 M。由图可以看出,优化前的内存增大趋势为持续稳定增长,优化后是瞬时增大后迅速回落。而且,整体运行时间也变短了。
2.1.2 使用glob模块查找特定模式的文件 glob模块提供了根据shell风格的通配符匹配文件路径的功能。 glob.glob(pattern[, recursive=False]):返回匹配给定模式的所有路径名列表。比如,要找到当前目录下所有的.txt文件,你可以这样做: importglobtxt_files=glob.glob('*.txt')fortxt_fileintxt_files:print(txt_file)...
BarcodeGenerator类的构造函数接受两个参数：input_file（包含要生成条形码的数据的txt文件路径）和output_...
Python文件:py_call_c.py import ctypes dll = ctypes.cdll.LoadLibrary lib = dll('./libpycall.so') //刚刚生成的库文件的路径 lib.foo(1, 3) 运行py_call_c.py输出为: a:1, b:3 二、Python调用C++类 由于C++支持函数重载,在g++以C++方式编译时编译器会给函数的名称附加上额外的信息,这样ctypes...
这个方法使用了os.walk()函数来遍历指定目录及其子目录中的所有文件。然后,使用fnmatch.fnmatch()函数来判断文件名是否匹配指定的模式。如果匹配成功,就将文件的完整路径添加到matches列表中。 这个方法的优势是简洁易懂,使用了Python标准库中的函数,无需额外安装第三方库。它适用于需要递归地搜索文件系统中的文件,...