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
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 STP模型(营销战略三步法) 定义: 现代营销战略核心框架,通过市场细分(S)、目标市场选择( ...
2026-09-18在互联网产品迭代、运营优化、界面改版与策略升级过程中,主观经验判断容易造成决策偏差、盲目改版、资源浪费等问题。AB实验(AB ...
2026-09-18 很多企业并不缺少指标,缺少的是让指标“串起来、动起来、用起来”的体系。零散指标像散落一地的珠子,指标体系则是那根把珠 ...
2026-09-18在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-09-17在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10