我们有时候,看到几k的日志文件,一大堆,一个一个打开又很麻烦,少看几个,又担心遗漏,这个时候,如果有一个可以合并所有文本文件的工具就好了。

下面这个代码就可以实现,它不局限于.txt格式,基本上字符型的文本文档,包括.py格式,.c格式都可以,生成的文件与原来的文件在同一个文件夹下,'joined xxxx-xx-xx.(扩展名)'就是最终的名字。

上代码:

import os
import datetime
 
# 新的文件名中以日期结尾,以下获取系统日期
date = str(datetime.datetime.today())[0:10]
 
file_lists = []
 
 
def text_file_merger(directory_path):
  entry_lists = os.scandir(directory_path)
  for entry_list in entry_lists:
    if entry_list.is_file():
      file_lists.append(entry_list.path)
 
  for file in file_lists:
    file_type_extension = os.path.splitext(file)[1] # 获取文件的扩展名,基本上.txt, .py之类的文本文档合并没有问题
    joined_file_name = 'joined {}{}'.format(date, file_type_extension)
    with open(file, 'rb') as file_to_read:
      file_contents = file_to_read.read()
      with open(directory_path + os.sep + joined_file_name, 'ab+') as file_to_write:
        file_to_write.write(file_contents + b'\n' * 3) # 让每个文件的内容之间相隔3行
 
 
directory_path = r"D:\日志文件"
 
text_file_merger(directory_path)

输出:

Python文本文件的合并操作方法代码实例

因为以二进制方式读取,所以不管中文还是英文,都无缝支持。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

标签:
Python,文本,文件,合并

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。