Gigabytes (GB), Terabytes (TB), and so on. The file sizes can be measured using a binary system (where kilo means 1024) or metric system (kilo means 1000). We can follow different approaches to get the file size in Python. It’s important to get the file size in Python to monitor...
path = "path/to/file" size = os.path.getsize(path) print("文件大小为:{} 字节".format(size)) ``` 示例1:获取文件的大小并转换为KB、MB、GB等更易读的格式: ```python import os def format_size(size): #定义字节单位 units = ['字节', 'KB', 'MB', 'GB', 'TB'] #获取单位索引 ...
': float(1) / (1024 * 1024 * 1024)} for (path, dirs, files) in os.walk( directory): for file in files: # Get all the files filename = os.path.join(path, file) dir_size += os.path.getsize(filename) # Add the size of each file in the root dir to get the total size....
文本中的代码词、数据库表名、文件夹名、文件名、文件扩展名、路径名、虚拟 URL、用户输入和 Twitter 用户名显示如下:“我们可以通过调用get_data()函数来收集所需的信息。” 代码块设置如下: defhello_world():print(“Hello World!”) hello_world() 当我们希望引起您对代码块的特定部分的注意时,相关行或项...
file: 要打开的文件的路径。 mode: 打开文件的模式,常用的模式包括: ‘r’: 以只读方式打开文件(默认)。 ‘w’: 以写入方式打开文件,会覆盖已存在的文件。 ‘a’: 以追加模式打开文件,如果文件存在,数据将被写入到文件末尾。 ‘b’: 以二进制模式打开文件。 ‘t’: 以文本模式打开文件(默认)。
#size-阈值,超过这个为大文件 @colocked_decorator deffindBigFile(folder,size): bigFileAbs=[] forfoldername,subfolders,filenamesinos.walk(folder): #对文件进行遍历 forfilenameinfilenames: #.getsize(path)必须是完整路径 fileAbs=os.path.join(foldername,filename) ...
``` # Python script to manage system processes import psutil def get_running_processes(): return [p.info for p in psutil.process_iter(['pid', 'name', 'username'])] def kill_process_by_name(process_name): for p in psutil.process_iter(['pid', 'name', 'username']): if p.info[...
```# Python script to download images in bulk from a websiteimport requestsdef download_images(url, save_directory):response = requests.get(url)if response.status_code == 200:images = response.json() # Assuming the API returns...
self.z=z>>>ob=Point(1,2,3)>>>print(sys.getsizeof(ob))64 内存减少的就相当明显了。 因此在使用大量object时,内存占用量如下: 这里的内存占用量减少主要是因为类实例内部存储的属性数量减少了。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
read_csv('file.csv') df.dropna(inplace = True) 如果要删除任何列中包含缺失值的列,可以使用以下代码: df.dropna(axis = 1,inplace = True) drop_duplicates drop_duplicates()函数来删除DataFrame或Series中的重复值。 它可以使用以下方式调用: df.drop_duplicates([列1, 列2, ...列n ],keep='first...