京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
来源:早起Python
作者:陈熹、刘早起
大家好,又到了Python办公自动化(偷懒)专题。
今天介绍的案例是如何利用Python来自动化移动、修改、重命名文件/夹,这样的操作在日常办公中经常会用到,若能掌握用Python实现将会大大提高效率!
所以我希望能够通过这篇文章来让大家了解:如何基于 os glob 和 shutil 对文件管理的综合运用!
为了让本文介绍的案例更有通用型,我新建了一个文件夹 files1 存放着 1800+ 个文件,如下所示:
需要完成的内容如下
“
将 1835 个文件移动到新文件夹 file2,并且重命名文件,名字开头加上 序号 和 “终稿” 两个字,如名字更改为 “1-终稿-xxxxx(原文件名)”
”
你心里可能想着:这是人做的事??? 但确实这是真实的需求,文件批量重命名非常常见,如果没有一些技巧,那么只能耗费大量的时间和人力去做。这里的技巧,就是 Python
另外还有一个问题:要先移动再重命名还是先重命名再移动呢? 继续往下看!
真实的办公场景并不会这样的需求,毕竟谁想要无端给自己的电脑产生大量无用文件呢(也不要给别人的电脑乱用)
不得不提,生成随机文件能够帮助我们更好的测试自己 Python 文件管理的技能。如果你没有合适的文件夹和文件夹供自己练习,那么为什么不自己写个代码产生呢?
当然,在这个过程中我们也会学习一些知识点,先看代码:
import random import string for i in range(2000):
random_str = ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, random.randint(1, 11)))
file = open(r"C:\xxx\file1" + random_str + ".txt", 'w+') # 前面路径是产生文件的目标文件夹
file.write(''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, random.randint(1, 11))))
file.close()
通过 string 就可以获得所有的字母和数字,利用 random.sample() 常规接受两个参数,一个是抽样的范围,一个是抽样的次数,默认是放回抽样。这样就可以在给定的字母数字范围内随机抽取 1-10 个,但是返回的结果注意是列表,需要再用 .join 方法完成字符串拼接
用随机产生的名字生成文件后,再在其内部用类似的方法随机写入一些内容:
上面的写法不够优雅,因为需要配套使用 file.close() 释放,更好的方法是直接利用上下文管理器 with 结构,减少出错的几率
import random import string for i in range(2000):
random_str = ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, random.randint(1, 11)))
with open(r"C:\xxx\file1" + random_str + ".txt", 'w+') as file:
file.write(''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, random.randint(1, 11))))
因为即使是随机产生名字,但抽样的范围和次数不大决定了 2000 次抽样会有一些抽签组合成的名字完全一样,后面形成的文件会覆盖之前产生的文件,最终导致产生的文件没有 2000 个。
需要用到内置库 os 的 os.rename() 方法
import os os.rename('practice.txt', 'practice_rename.txt') # 重命名文件 os.rename('文件夹1', '文件夹2') # 重命名文件夹
虽然需求中有重命名文件的需求,但实际上并不需要直接借助这个方法
需要用到内置库 shutil 的 shutil.move 方法
import shutil
shutil.move(r'.practice.txt', r'.文件夹1/')
shutil.move(r'.practice.txt', r'.文件夹1/new.txt')
注意到上面后两行代码的区别吗?前一行是将目标文件移动到目标文件夹里,而后一行,在将目标文件移动到目标文件夹里的同时,能够对其进行重命名
也就是说,我们并不需要用 os.rename 先命名文件再用 shutil.move 将其移动的指定文件夹,而是可以用 shutil.move 一步到位。
采用基于 glob 库的迭代框架:
import glob
path = xxx for file in glob.glob(f'{path}/**/*.xlsx', recursive=True):
pass
上面的代码能够获取给定路径内部所有文件夹下的 Excel 文件(.xlsx 格式), recursive 参数默认为 False,当为 True 时允许逐级遍历
而本例需要获取给定文件夹下的所有 .txt 文件,则更加简单:
import glob
path = xxx for file in glob.glob(f'{path}/*.txt'):
pass
在上面一节我们已经把需求拆分为多个小块并理清了思路,现在可以开始写代码了。首先导入需要的库
import os import shutil import glob
path = r"C:xxx" # 存放大量需更名移动文件的文件夹路径的上一级路径
上文提到,不需要利用 os.rename 那为什么要导入 os 库呢?
一方面因为要通过这个库产生新的文件夹。也可以手动完成,但交给代码多了判断也不容易出错:
if not os.path.exists(path + r'file2'):
os.mkdir(path + r'file2')
另一方面下文还会用它获取文件名,然后就可以移动更名一步到位,glob 迭代文件框架遍历获取文件绝对路径:
count = 1 # 生成序号 for file in glob.glob(f'{path}\测试\*.txt'):
# 这里是文件绝对路径,可以用字符串方法直接替换修改,但为了方便理解我还是用路径拼接 filename = os.path.basename(file)
shutil.move(file, path + r'file2' + f'{count}-终稿-{filename}')
count += 1
看到没,Python、3秒、搞定、干饭!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-06-25【核心关键词】主数据、资产、供应商、现金流、企业、精细化、集团、数字化、中国、数据质量、数据管理、经营管理、地产行业、 ...
2026-06-24在数据分析、假设检验、AB测试、学术研究等统计场景中,显著水平(α)与P值(P-value)是判断统计结果是否具有统计学意义的两个 ...
2026-06-24小李刚入职了一家互联网公司的运营部门。第一次参加业务复盘会,运营主管问了一个看似简单的问题:“这个月新用户留存率下降了5 ...
2026-06-24在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-06-23【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-06-22【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16