有没有更好的方法来使用glob。Glob在python中获取多个文件类型的列表，如.txt， .mdown和.markdown?现在我有这样的东西:
projectFiles1 = glob.glob( os.path.join(projectDir, '*.txt') )
projectFiles2 = glob.glob( os.path.join(projectDir, '*.mdown') )
projectFiles3 = glob.glob( os.path.join(projectDir, '*.markdown') )
当前回答
虽然Python的默认glob并没有真正遵循Bash的glob，但您可以使用其他库来做到这一点。我们可以在wcmatch的glob中启用大括号。
>>> from wcmatch import glob
>>> glob.glob('*.{md,ini}', flags=glob.BRACE)
['LICENSE.md', 'README.md', 'tox.ini']
你甚至可以使用扩展glob模式，如果这是你的偏好:
from wcmatch import glob
>>> glob.glob('*.@(md|ini)', flags=glob.EXTGLOB)
['LICENSE.md', 'README.md', 'tox.ini']
其他回答
不是glob，这里是另一种使用列表理解的方式:
extensions = 'txt mdown markdown'.split()
projectFiles = [f for f in os.listdir(projectDir)
if os.path.splitext(f)[1][1:] in extensions]
虽然Python的默认glob并没有真正遵循Bash的glob，但您可以使用其他库来做到这一点。我们可以在wcmatch的glob中启用大括号。
>>> from wcmatch import glob
>>> glob.glob('*.{md,ini}', flags=glob.BRACE)
['LICENSE.md', 'README.md', 'tox.ini']
你甚至可以使用扩展glob模式，如果这是你的偏好:
from wcmatch import glob
>>> glob.glob('*.@(md|ini)', flags=glob.EXTGLOB)
['LICENSE.md', 'README.md', 'tox.ini']
import glob
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame(columns=['A'])
for i in glob.glob('C:\dir\path\*.txt'):
df1 = df1.append({'A': i}, ignore_index=True)
for i in glob.glob('C:\dir\path\*.mdown'):
df1 = df1.append({'A': i}, ignore_index=True)
for i in glob.glob('C:\dir\path\*.markdown):
df1 = df1.append({'A': i}, ignore_index=True)
从前面的答案
glob('*.jpg') + glob('*.png')
这是一个较短的问题，
from glob import glob
extensions = ['jpg', 'png'] # to find these filename extensions
# Method 1: loop one by one and extend to the output list
output = []
[output.extend(glob(f'*.{name}')) for name in extensions]
print(output)
# Method 2: even shorter
# loop filename extension to glob() it and flatten it to a list
output = [p for p2 in [glob(f'*.{name}') for name in extensions] for p in p2]
print(output)
链接结果:
import itertools as it, glob
def multiple_file_types(*patterns):
return it.chain.from_iterable(glob.iglob(pattern) for pattern in patterns)
然后:
for filename in multiple_file_types("*.txt", "*.sql", "*.log"):
# do stuff
