Python 批量获取文件夹/文件名称和数量

男娘i 2022-12-05 10:13 240阅读 0赞

## 使用方法 ##

*  替换 `image path` 为你想获取的地址
    
    file 获取文件名称/数量
    
    floder 获取文件夹名称/数量
 *  可以服务器或 CMD 中使用（不能在 Git Bash 中使用）

python getFile.py { image path} { file/floder}

![5f591adfe2b8dc11d9636171da4ba48c.png][]

## 文件名 getFile.py ##

效果如下：

![18129347419b00f1ec51753c077bbd5b.png][]

代码如下：

# -*- coding:utf-8 -*-
    import os
    import pandas as pd
    import sys
    
    if len(sys.argv) < 3:
        print("Usage python getFile.py {image path} {file/floder}")
        sys.exit()
    root_path = sys.argv[1].replace('\\', '/')
    type_f = sys.argv[2]
    if type_f != 'file' and type_f != 'floder':
        print("Usage {file/floder}")
        sys.exit()
    
    File_list = []
    Primary_list = []
    Secondary_list = []
    Count = []
    Floder = []
    name = root_path.split('/')[-1]
    for dirpath, dirnames, files in os.walk(root_path):
        if not files:
            continue
        if dirpath == root_path:
            continue
        dir_Primary, dir_Secondary = dirpath.split('/')[-2:]
        for file in files:
            File_list.append(file)
            Primary_list.append(dir_Primary)
            Secondary_list.append(dir_Secondary)
        Floder.append(dir_Secondary)
        Count.append(str(len(files)))
    
    if type_f == 'file':
        print(f'文件数量 { len(File_list)}')
        content_dict = { 
            'PrimaryFolder': Primary_list,
            'SecondaryFolder': Secondary_list,
            'Filename': File_list,
        }
        df = pd.DataFrame(content_dict)
        df.to_csv(os.path.join(root_path, f'{ name}_file.csv'), encoding='utf_8_sig')
    elif type_f == 'floder':
        print(f'文件夹数量 { len(Floder)}')
        content_dict = { 
            'Floder': Floder,
            'Count': Count,
        }
        df = pd.DataFrame(content_dict)
        df.to_csv(os.path.join(root_path, f'{ name}_floder.csv'), encoding='utf_8_sig')

[5f591adfe2b8dc11d9636171da4ba48c.png]: /images/20221123/541e4138032e44b19885fe0a7ffe1e0a.png
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