반응형
1. 시험환경
˙ 윈도우 10
˙ 파이썬 3.10
2. 목적
˙ 특정 폴더 안에 포함된 모든 파일 목록을 추출한다.
˙ 텍스트 파일 안에 세미콜론(;)으로 구분된 데이터를 읽는다.
3. 적용
① 폴더 및 파일 구조
- ./sample/AAA.txt
- ./sample/BBB.txt
- ./sample/CCC.txt
 |
 |
 |
② 특정 폴더에 저장된 모든 파일을 불러와서, 세미콜론(;)으로 구분된 각각의 데이터를 출력하는 코드를 작성한다.
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
|
import os
dir_path = "./sample/"
fileList = os.listdir(dir_path)
print('fileList:', fileList)
for item in fileList:
token = item.split('.')
print('token:', token)
file_dir_path = dir_path + item
print('file_dir_path:', file_dir_path)
file = open(file_dir_path, "r", encoding="utf-8")
while True:
line = file.readline()
if not line:
break
cols = line.replace('\x00', '').split(';')
print(cols)
file.close()
|
cs |
4. 결과
˙ 프로그램을 실행하여 특정 폴더안에 저장된 모든 데이터를 파싱하는 것을 확인한다.
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
|
fileList: ['AAA.txt', 'BBB.txt', 'CCC.txt']
token: ['AAA', 'txt']
file_dir_path: ./sample/AAA.txt
['A001', '173cm', '57kg\n']
['A002', '174cm', '58kg\n']
['A003', '175cm', '59kg\n']
['A004', '176cm', '60kg\n']
['A005', '177cm', '61kg\n']
['A005', '178cm', '62kg']
token: ['BBB', 'txt']
file_dir_path: ./sample/BBB.txt
['b001', '180cm', '70kg\n']
['b002', '181cm', '71kg\n']
['b003', '182cm', '72kg\n']
['b004', '183cm', '73kg\n']
['b005', '184cm', '74kg\n']
['b006', '185cm', '75kg\n']
['b007', '186cm', '76kg\n']
['b008', '187cm', '77kg']
token: ['CCC', 'txt']
file_dir_path: ./sample/CCC.txt
['c001', '190cm', '90kg\n']
['c002', '191cm', '91kg\n']
['c003', '192cm', '92kg\n']
['c004', '193cm', '93kg\n']
['c005', '194cm', '94kg\n']
['c006', '195cm', '95kg\n']
['c007', '196cm', '96kg\n']
['c008', '197cm', '97kg\n']
['c009', '197cm', '98kg']
|
cs |
※ 내용이 도움 되셨다면 광고 클릭 한번 부탁드립니다 ※
반응형
'파이썬' 카테고리의 다른 글
| pymysql 라이브러리 설정 및 사용법 (0) | 2022.02.21 |
|---|---|
| csv 파일 데이터를 추출하여 mysql DB에 저장 (0) | 2022.02.21 |
| 엑셀 파일(xlsx) 데이터를 추출하여 mariaDB에 저장 (1) | 2022.02.21 |
| pandas 라이브러리를 이용하여 xlsx(엑셀 파일) 데이터 추출 (0) | 2022.02.21 |
| mariadb 라이브러리 설정 및 사용법 (0) | 2022.02.21 |