以下是Pat回答的一行列表理解变体(其中还包括您想要在特定的项目目录中glob):

import os, glob
exts = ['*.txt', '*.mdown', '*.markdown']
files = [f for ext in exts for f in glob.glob(os.path.join(project_dir, ext))]

循环遍历扩展名(对于extts中的ext)，然后对于每个扩展名，使用匹配glob模式的每个文件(对于glob.glob中的f (os.path. path))。加入(project_dir ext))。

这个解决方案很短，没有任何不必要的for循环、嵌套的列表推导式或使代码混乱的函数。纯粹的，富有表现力的，蟒蛇式的禅宗。

这个解决方案允许您拥有一个自定义的文本列表，可以在不更新代码的情况下进行更改。(这是一个很好的实践!)

在Laurent的解决方案中使用了同样的列表理解(我投票支持)。但我认为，通常没有必要将单行分解为单独的函数，这就是为什么我提供这个作为替代解决方案的原因。

奖金:

如果你不仅需要搜索单个目录，还需要搜索所有子目录，你可以传递递归=True并使用多目录glob符号** 1:

files = [f for ext in exts 
         for f in glob.glob(os.path.join(project_dir, '**', ext), recursive=True)]

这将为每个扩展调用glob.glob('<project_dir>/**/*.txt'， recursive=True)等等。

从技术上讲，** glob符号只是匹配一个或多个字符，包括正斜杠/(不像单数的* glob符号)。在实践中，您只需要记住，只要用斜杠(路径分隔符)包围**，它就可以匹配0个或多个目录。

这是一个Python 3.4+ pathlib解决方案:

exts = ".pdf", ".doc", ".xls", ".csv", ".ppt"
filelist = (str(i) for i in map(pathlib.Path, os.listdir(src)) if i.suffix.lower() in exts and not i.stem.startswith("~"))

此外，它会忽略所有以~开头的文件名。

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)

Python 3

我们可以使用pathlib;.glob仍然不支持对多个参数或在大括号内(如POSIX shell)进行通配符操作，但我们可以轻松地过滤结果。

例如，理想情况下你可能喜欢做的事情:

# NOT VALID
Path(config_dir).glob("*.{ini,toml}")
# NOR IS
Path(config_dir).glob("*.ini", "*.toml")

你可以:

filter(lambda p: p.suffix in {".ini", ".toml"}, Path(config_dir).glob("*"))

这也不算太糟。

一句话:

img_ext = (".jpg"， ".jpeg"， ".jpeg"， "。就是“,”。jfi”、“.jif”、“jpg”)

目录= './'

files = [glob.glob(目录+'/*')中的文件的文件if file.endswith(img_ext)]

这么多的答案都建议全局替换和扩展的数量一样多，我更喜欢只替换一次:

from pathlib import Path

files = (p.resolve() for p in Path(path).glob("**/*") if p.suffix in {".c", ".cc", ".cpp", ".hxx", ".h"})