pythonmv函数 pythonmvc

python里面shutil是什么？

shutil 是高级的文件，文件夹，压缩包处理模块。

1.shutil.copyfileobj(fsrc, fdst[, length])

将文件内容拷贝到另一个文件中

import shutil

shutil.copyfileobj(open('old.xml','r'), open('new.xml', 'w'))

2.shutil.copyfile(src, dst)

拷贝文件

shutil.copyfile('f1.log', 'f2.log')

3.shutil.copymode(src, dst)

仅拷贝权限。内容、组、用户均不变

shutil.copymode('f1.log', 'f2.log')

4.shutil.copystat(src, dst)

仅拷贝状态的信息，包括：mode bits, atime, mtime, flags

shutil.copystat('f1.log', 'f2.log')

5.shutil.copy(src, dst)

拷贝文件和权限

shutil.copy('f1.log', 'f2.log')

6.shutil.copy2(src, dst)

拷贝文件和状态信息

shutil.copy2('f1.log', 'f2.log')

7.shutil.ignore_patterns(*patterns)

shutil.copytree(src, dst, symlinks=False, ignore=None)

递归的去拷贝文件夹

shutil.copytree('folder1', 'folder2', ignore=shutil.ignore_patterns('*.pyc', 'tmp*'))

shutil.copytree('f1', 'f2', symlinks=True, ignore=shutil.ignore_patterns('*.pyc', 'tmp*'))

8.shutil.rmtree(path[, ignore_errors[, onerror]])

递归的去删除文件

shutil.rmtree('folder1')

9.shutil.move(src, dst)

递归的去移动文件，它类似mv命令，其实就是重命名。

shutil.move('folder1', 'folder3')

10.shutil.make_archive(base_name, format,...)

创建压缩包并返回文件路径，例如：zip、tar

创建压缩包并返回文件路径，例如：zip、tar

base_name： 压缩包的文件名，也可以是压缩包的路径。只是文件名时，则保存至当前目录，否则保存至指定路径，

如：www                        =保存至当前路径

如：/Users/wupeiqi/www =保存至/Users/wupeiqi/

format： 压缩包种类，“zip”, “tar”, “bztar”，“gztar”

root_dir： 要压缩的文件夹路径（默认当前目录）

owner： 用户，默认当前用户

group： 组，默认当前组

logger： 用于记录日志，通常是logging.Logger对象

相关问答

Q1: python shell是什么东西

python shell是Python的命令行。

shell中最常用的是ls命令，python对应的写法是：os.listdir(dirname)，这个函数返回字符串列表，里面是所有的文件名，不过不包含”.”和”..”。

如果要遍历整个目录的话就会比较复杂一点，在解释器里试一下：

os.listdir(”/”)

[’tmp’, ‘misc’, ‘opt’, ‘root’, ‘.autorelabel’, ’sbin’, ’srv’,‘.autofsck’, ‘mnt’, ‘usr’, ‘var’, ‘etc’, ’selinux’, ‘lib’, ‘net’,‘lost+found’, ’sys’, ‘media’, ‘dev’, ‘proc’, ‘boot’, ‘home’, ‘bin’]

就像这样，接下去所有命令都可以在python的解释器里直接运行观看结果。

扩展资料:

python shell对应于shutil.copy(src,dest)，这个函数有两个参数，参数src是指源文件的名字，参数dest则是目标文件或者目标目录的名字。

如果dest是一个目录名，就会在那个目录下创建一个相同名字的文件。与shutil.copy函数相类似的是shutil.copy2(src,dest)，不过copy2还会复制最后存取时间和最后更新时间。

不过，shell的cp命令还可以复制目录，python的shutil.copy却不行，第一个参数只能是一个文件。

其实，python还有个shutil.copytree(src,dst[,symlinks])。参数多了一个symlinks，它是一个布尔值，如果是True的话就创建符号链接。

移动或者重命名文件和目录，shutil.move(src,dst)，与mv命令类似，如果src和dst在同一个文件系统上，shutil.move只是简单改一下名字，如果src和dst在不同的文件系统上，shutil.move会先把src复制到dst，然后删除src文件。

参考资料：Python—百度百科

Q2: python基础教程

你可以看黑马程序员Python入门教程：

教程学习时间15天

1-3天内容：为Linux基础命令

4-13天内容：为Python基础教程14-15 天内容：为飞机大战项目演练

第一阶段（1-3天）：

该阶段首先通过介绍不同领域的三种操作系统，操作系统的发展简史以及Linux系统的文件目录结构让大家对Linux系统有一个简单的认识，同时知道为什么要学习Linux命令。然后我们会正式学习Linux命令

1. 文件和目录命令：ls，cd，touch，mkdir，rm

2. 拷贝和移动命令：tree，cp，mv

3. 文件内容命令：cat，more，grep

4. 远程管理命令：ifconfig，ping，SSH的工作方式简介以及ssh命令

5. 用户权限及用户管理命令：chmod，chgrp，useradd，passwd，userdel

6. 软件安装及压缩命令：apt简介及命令，tar，gzip压缩命令，bzip2压缩命令

7. vim的基本使用

第二阶段（4-10天）

该阶段我们正式进入Python这门语言的学习，首先通过了解Python语言的起源，Python语言的设计目标，Python语言的设计哲学，Python语言的优缺点和面向对象的基本概念，以及Python语言的执行方式，还有Python集成开发环境PyCharm的使用为我们接下来的学习做铺垫。

然后我们会学习int，string，float三种简单的变量类型，变量间的计算，变量的输入输出，if判断语句，while循环语句，for循环语句，break和continue的使用，函数的基本使用，模块的使用，列表，元组，字典三种高级变量，字符串的常用操作。

接下来我们会通过一个名片管理系统的案例，把这一阶段的知识进行一个串联。在学习名片管理系统时，首先我们会学习怎么去搭建这一系统的框架，然后我们会分别实现新增名片，显示全部名片，查询名片，删除名片，修改名片这些功能。

最后我们会学习语法的进阶内容，全局变量，局部变量，可变数据类型和不可变数据类型以及函数返回多个值，函数的缺省参数，多值参数，递归的基本使用。

第三阶段（11-13天）

该阶段我们会学习面向对象（OOP）这一重要的编程思想，首先学习的知识点有类和对象的基本概念，dir函数，self的作用，初始化方法__init__，内置函数__str__，__del__，单继承，方法重写，私有属性和方法，多继承，多态，类属性，静态方法。

然后我们还会学习单例模式这一设计模式，异常的捕获，异常的抛出，from import局部导入，from import导入同名工具， from import导入所有工具，包的使用，制作模块，pip的使用以及文件的相关操作。

第四阶段（14-15天）

该阶段是项目演练阶段，我们会带领大家通过使用之前学习过的知识开发飞机大战这一经典游戏，项目中分别有游戏窗口，图像绘制，游戏循环，事件监听，精灵和精灵组以及创建敌机，创建英雄和发射子弹，碰撞检测等模块

Q3: python一段小函数解释

一般我们常见的网址后缀(suffix)是 cn,或者net,或者com,你说的就是域名的后缀列表

后面代码就是用dot把域名分隔开，

比如 被拆分成[ ‘www','baidu','com']

经过for循环后，到com的时候，进入if分支，而前面走的是else分支，所以可以看到sdomain的变化如下：

遇到www, sdomain包含['www']

遇到baidu sdomain被替换为['baidu']

遇到com,走if分支，append，变成 ['baidu','com']

然后join后就变成 baidu.com

不过不知道这么些的理由，要是我，就用正则表达式，或者直接保留后面两个部分

domain=url.split('.')

if domain[-1] in suffixs:

return string.join(domain[-2:],'.')

else:

return None #not valid domain

Q4: 如何使用python做统计分析

Shape Parameters

形态参数

While a general continuous random variable can be shifted and scaled

with the loc and scale parameters, some distributions require additional

shape parameters. For instance, the gamma distribution, with density

γ(x,a)=λ(λx)a−1Γ(a)e−λx,

requires the shape parameter a. Observe that setting λ can be obtained by setting the scale keyword to 1/λ.

虽然一个一般的连续随机变量可以被位移和伸缩通过loc和scale参数，但一些分布还需要额外的形态参数。作为例子，看到这个伽马分布，这是它的密度函数

γ(x,a)=λ(λx)a−1Γ(a)e−λx,

要求一个形态参数a。注意到λ的设置可以通过设置scale关键字为1/λ进行。

Let’s check the number and name of the shape parameters of the gamma

distribution. (We know from the above that this should be 1.)

让我们检查伽马分布的形态参数的名字的数量。（我们知道从上面知道其应该为1）

from scipy.stats import gamma

gamma.numargs

1

gamma.shapes

'a'

Now we set the value of the shape variable to 1 to obtain the

exponential distribution, so that we compare easily whether we get the

results we expect.

现在我们设置形态变量的值为1以变成指数分布。所以我们可以容易的比较是否得到了我们所期望的结果。

gamma(1, scale=2.).stats(moments="mv")

(array(2.0), array(4.0))

Notice that we can also specify shape parameters as keywords:

注意我们也可以以关键字的方式指定形态参数：

gamma(a=1, scale=2.).stats(moments="mv")

(array(2.0), array(4.0))

Freezing a Distribution

冻结分布

Passing the loc and scale keywords time and again can become quite

bothersome. The concept of freezing a RV is used to solve such problems.

不断地传递loc与scale关键字最终会让人厌烦。而冻结RV的概念被用来解决这个问题。

rv = gamma(1, scale=2.)

By using rv we no longer have to include the scale or the shape

parameters anymore. Thus, distributions can be used in one of two ways,

either by passing all distribution parameters to each method call (such

as we did earlier) or by freezing the parameters for the instance of the

distribution. Let us check this:

通过使用rv我们不用再更多的包含scale与形态参数在任何情况下。显然，分布可以被多种方式使用，我们可以通过传递所有分布参数给对方法的每次调用（像我们之前做的那样）或者可以对一个分布对象冻结参数。让我们看看是怎么回事：

rv.mean(), rv.std()

(2.0, 2.0)

This is indeed what we should get.

这正是我们应该得到的。

Broadcasting

广播

The basic methods pdf and so on satisfy the usual numpy broadcasting

rules. For example, we can calculate the critical values for the upper

tail of the t distribution for different probabilites and degrees of

freedom.

像pdf这样的简单方法满足numpy的广播规则。作为例子，我们可以计算t分布的右尾分布的临界值对于不同的概率值以及自由度。

stats.t.isf([0.1, 0.05, 0.01], [[10], [11]])

array([[ 1.37218364, 1.81246112, 2.76376946],

[ 1.36343032, 1.79588482, 2.71807918]])

Here, the first row are the critical values for 10 degrees of freedom

and the second row for 11 degrees of freedom (d.o.f.). Thus, the

broadcasting rules give the same result of calling isf twice:

这里，第一行是以10自由度的临界值，而第二行是以11为自由度的临界值。所以，广播规则与下面调用了两次isf产生的结果相同。

stats.t.isf([0.1, 0.05, 0.01], 10)

array([ 1.37218364, 1.81246112, 2.76376946])

stats.t.isf([0.1, 0.05, 0.01], 11)

array([ 1.36343032, 1.79588482, 2.71807918])

If the array with probabilities, i.e, [0.1, 0.05, 0.01] and the array of

degrees of freedom i.e., [10, 11, 12], have the same array shape, then

element wise matching is used. As an example, we can obtain the 10% tail

for 10 d.o.f., the 5% tail for 11 d.o.f. and the 1% tail for 12 d.o.f.

by calling

但是如果概率数组，如[0.1,0.05,0.01]与自由度数组,如[10,11,12]具有相同的数组形态，则元素对应捕捉被作用，我们可以分别得到10%，5%，1%尾的临界值对于10，11,12的自由度。

stats.t.isf([0.1, 0.05, 0.01], [10, 11, 12])

array([ 1.37218364, 1.79588482, 2.68099799])

Specific Points for Discrete Distributions

离散分布的特殊之处

Discrete distribution have mostly the same basic methods as the

continuous distributions. However pdf is replaced the probability mass

function pmf, no estimation methods, such as fit, are available, and

scale is not a valid keyword parameter. The location parameter, keyword

loc can still be used to shift the distribution.

离散分布的简单方法大多数与连续分布很类似。当然像pdf被更换为密度函数pmf，没有估计方法，像fit是可用的。而scale不是一个合法的关键字参数。Location参数，关键字loc则仍然可以使用用于位移。

The computation of the cdf requires some extra attention. In the case of

continuous distribution the cumulative distribution function is in most

standard cases strictly monotonic increasing in the bounds (a,b) and

has therefore a unique inverse. The cdf of a discrete distribution,

however, is a step function, hence the inverse cdf, i.e., the percent

point function, requires a different definition:

ppf(q) = min{x : cdf(x) = q, x integer}

Cdf的计算要求一些额外的关注。在连续分布的情况下，累积分布函数在大多数标准情况下是严格递增的，所以有唯一的逆。而cdf在离散分布，无论如何，是阶跃函数，所以cdf的逆，分位点函数，要求一个不同的定义：

ppf(q) = min{x : cdf(x) = q, x integer}

For further info, see the docs here.

为了更多信息可以看这里。

We can look at the hypergeometric distribution as an example

from scipy.stats import hypergeom

[M, n, N] = [20, 7, 12]

我们可以看这个超几何分布的例子

from scipy.stats import hypergeom

[M, n, N] = [20, 7, 12]

If we use the cdf at some integer points and then evaluate the ppf at

those cdf values, we get the initial integers back, for example

如果我们使用在一些整数点使用cdf，它们的cdf值再作用ppf会回到开始的值。

x = np.arange(4)*2

x

array([0, 2, 4, 6])

prb = hypergeom.cdf(x, M, n, N)

prb

array([ 0.0001031991744066, 0.0521155830753351, 0.6083591331269301,

0.9897832817337386])

hypergeom.ppf(prb, M, n, N)

array([ 0., 2., 4., 6.])

If we use values that are not at the kinks of the cdf step function, we get the next higher integer back:

如果我们使用的值不是cdf的函数值，则我们得到一个更高的值。

hypergeom.ppf(prb + 1e-8, M, n, N)

array([ 1., 3., 5., 7.])

hypergeom.ppf(prb - 1e-8, M, n, N)

array([ 0., 2., 4., 6.])