Python训练营打卡——DAY24（2025.5.13）

目录

一、元组

1. 通俗解释

2. 元组的特点

3. 元组的创建

4. 元组的常见用法

二、可迭代对象

1. 定义

2. 示例

3. 通俗解释

三、OS 模块

1. 通俗解释

2. 目录树

四、作业

1. 准备工作

2. 实战代码示例​

3. 重要概念解析

一、元组

• 是什么​​：一种​​不可修改的有序数据容器​​，类似列表，但创建后元素不能增删改。
• ​​特点​​：
  • ✅ 元素不可变，适合保存固定参数（如模型输入形状、超参数组合）。
  • ✅ 可包含不同类型数据（如数字、字符串、列表）。
• ​​应用场景​​：
  • 深度学习库（如PyTorch/TensorFlow）中表示形状：input_shape = (224, 224, 3)。
  • 机器学习流水线（Pipeline）中捆绑步骤名称和操作：

pipeline = Pipeline([('scaler', StandardScaler()), ('clf', LogisticRegression())])

1. 通俗解释

元组（Tuple）—— 不能改的“固定清单”​

• 像啥​​：想象你写了一张购物清单，但用胶水封死了，不能涂改、不能加东西。这就是元组！
• ​​有啥用​​：
  • ​​防手滑​​：比如深度学习中，模型的输入尺寸（比如图片必须是 224x224），一旦设定就不能中途乱改，用元组存着最安全。
  • ​​捆绑定死​​：比如机器学习流水线（Pipeline）中，把步骤名称（如“缩放数据”）和对应的工具（如StandardScaler()）绑在一起，防止步骤被篡改。
• ​​举个栗子​​

2. 元组的特点

1. 有序，可以重复，这一点和列表一样
2. 元组中的元素不能修改，这一点非常重要，深度学习场景中很多参数、形状定义好了确保后续不能被修改。

很多流行的 ML/DL 库（如 TensorFlow, PyTorch, NumPy）在其 API 中都广泛使用了元组来表示形状、配置等。

可以看到，元组最重要的功能是在列表之上，增加了不可修改这个需求

3. 元组的创建

my_tuple1 = (1, 2, 3)
my_tuple2 = ('a', 'b', 'c')
my_tuple3 = (1, 'hello', 3.14, [4, 5]) # 可以包含不同类型的元素
print(my_tuple1)
print(my_tuple2)
print(my_tuple3)

(1, 2, 3)
('a', 'b', 'c')
(1, 'hello', 3.14, [4, 5])

# 可以省略括号
my_tuple4 = 10, 20, 'thirty' # 逗号是关键
print(my_tuple4)
print(type(my_tuple4)) # 看看它的类型

(10, 20, 'thirty')
<class 'tuple'>

# 创建空元组
empty_tuple = ()
# 或者使用 tuple() 函数
empty_tuple2 = tuple()
print(empty_tuple)
print(empty_tuple2)

()
()

4. 元组的常见用法

# 元组的索引
my_tuple = ('P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n')
print(my_tuple[0])  # 第一个元素
print(my_tuple[2])  # 第三个元素
print(my_tuple[-1]) # 最后一个元素

P
t
n

# 元组的切片
my_tuple = (0, 1, 2, 3, 4, 5)
print(my_tuple[1:4])  # 从索引 1 到 3 (不包括 4)
print(my_tuple[:3])   # 从开头到索引 2
print(my_tuple[3:])   # 从索引 3 到结尾
print(my_tuple[::2])  # 每隔一个元素取一个

(1, 2, 3)
(0, 1, 2)
(3, 4, 5)
(0, 2, 4)

# 元组的长度获取
my_tuple = (1, 2, 3)
print(len(my_tuple))

3

管道工程中pipeline类接收的是一个包含多个小元组的 列表 作为输入。

可以这样理解这个结构：

1. 列表 []: 定义了步骤执行的先后顺序。Pipeline 会按照列表中的顺序依次处理数据。之所以用列表，是未来可以对这个列表进行修改。
2. 元组 (): 用于将每个步骤的名称和处理对象捆绑在一起。名称用于在后续访问或设置参数时引用该步骤，而对象则是实际执行数据转换或模型训练的工具。固定了操作名+操作

不用字典因为字典是无序的。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.metrics import accuracy_score# 1. 加载数据
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target# 2. 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)# 3. 构建管道
# 管道按顺序执行以下步骤：
#    - StandardScaler(): 标准化数据（移除均值并缩放到单位方差）
#    - LogisticRegression(): 逻辑回归分类器
pipeline = Pipeline([('scaler', StandardScaler()),('logreg', LogisticRegression())
])# 4. 训练模型
pipeline.fit(X_train, y_train)# 5. 预测
y_pred = pipeline.predict(X_test)# 6. 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"模型在测试集上的准确率: {accuracy:.2f}")

模型在测试集上的准确率: 1.00

二、可迭代对象

1. 定义

• 是什么​​：能用 for 循环遍历的对象。
• ​​常见类型​​：

  类型	遍历内容	示例
  列表	元素	for num in [1, 2, 3]:
  字典	键（默认）或键值对	for key, value in dict.items():
  字符串	每个字符	for char in "hello":
  文件路径	目录树（用os.walk()）	遍历数据集文件夹中的图片

可迭代对象 (Iterable) 是 Python 中一个非常核心的概念。简单来说，一个可迭代对象就是指那些能够一次返回其成员（元素）的对象，让你可以在一个循环（比如 for 循环）中遍历它们。

Python 中有很多内置的可迭代对象，目前我们见过的类型包括：

• 序列类型 (Sequence Types):

  • list (列表)
  • tuple (元组)
  • str (字符串)
  • range (范围)

• 集合类型 (Set Types):

  • set (集合)

• 字典类型 (Mapping Types):

  • dict (字典) - 迭代时返回键 (keys)

• 文件对象 (File objects)

• 生成器 (Generators)

• 迭代器 (Iterators) 本身

2. 示例

# 列表 (list)
print("迭代列表:")
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
for item in my_list:print(item)

迭代列表:
1
2
3
4
5

# 元组 (tuple)
print("迭代元组:")
my_tuple = ('a', 'b', 'c')
for item in my_tuple:print(item)

迭代元组:
a
b
c

# 字符串 (str)
print("迭代字符串:")
my_string = "hello"
for char in my_string:print(char)

迭代字符串:
h
e
l
l
o

# range (范围)
print("迭代 range:")
for number in range(5):  # 生成 0, 1, 2, 3, 4print(number)

迭代 range:
0
1
2
3
4

# 集合类型 (Set Types)# 集合 (set) - 注意集合是无序的，所以每次迭代的顺序可能不同
print("迭代集合:")
my_set = {3, 1, 4, 1, 5, 9}
for item in my_set:print(item)

迭代集合:
1
3
4
5
9

# 字典 (dict) - 默认迭代时返回键 (keys)
print("迭代字典 (默认迭代键):")
my_dict = {'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'Singapore'}
for key in my_dict:print(key)

迭代字典 (默认迭代键):
name
age
city

# 迭代字典的值 (values)
print("迭代字典的值:")
for value in my_dict.values():print(value)

迭代字典的值:
Alice
30
Singapore

# 迭代字典的键值对 (items)
print("迭代字典的键值对:")
for key, value in my_dict.items(): # items方法很好用print(f"Key: {key}, Value: {value}")

迭代字典的键值对:
Key: name, Value: Alice
Key: age, Value: 30
Key: city, Value: Singapore

3. 通俗解释

可迭代对象（Iterable）—— “能一个一个拿的东西”​​

• ​​像啥​​：就像你的书包，里面有很多本书，你可以一本一本拿出来看。能让你“一个一个拿”的东西，都叫可迭代对象。
• ​​常见的“书包”类型​​：
  • ​​列表/元组​​：直接拿里面的每个元素（比如数字、文字）。
  • ​​字符串​​：一个一个拿字符（比如“hello”拆成 h, e, l, l, o）。
  • ​​字典​​：默认拿的是钥匙（key），但也可以同时拿钥匙和对应的值（像查字典时，先找词条，再看解释）。
• ​​举个栗子：

# 遍历字典，拿“钥匙”和“值”
params = {"学习率": 0.01, "训练轮次": 100}
for key, value in params.items():print(f"参数 {key} 的值是 {value}")
# 输出：
# 参数 学习率 的值是 0.01
# 参数 训练轮次 的值是 100

三、OS 模块

1. 通俗解释

OS模块 —— 帮你“整理电脑文件”的工具包​​

• ​​像啥​​：你电脑里有一堆乱糟糟的文件夹和文件，OS模块就像你的私人助手，帮你自动整理。

三大神器：

①路径拼接​​：避免手写路径出错（比如Windows用\，Mac用/），自动帮你处理。

# 把路径拼成 "数据/图片/猫"
path = os.path.join("数据", "图片", "猫")

​​②文件夹遍历​​：一键扫描某个文件夹下的所有文件（包括子文件夹），适合批量处理数据。

# 遍历数据集文件夹里的所有图片
for root, dirs, files in os.walk("数据集"):for file in files:if file.endswith(".jpg"):print(f"找到图片：{os.path.join(root, file)}")

③环境变量​​：查看或设置系统参数（比如告诉程序用哪块GPU）。

# 设置使用第一块GPU
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"

随着深度学习项目变得越来越大、数据量越来越多、代码结构越来越复杂，你会越来越频繁地用到 os 模块来管理文件、目录、路径，以及进行一些基本的操作系统交互。虽然深度学习的核心在于模型构建和训练，但数据和模型的有效管理是项目成功的关键环节，而 os 模块为此提供了重要的工具。

在简单的入门级项目中，你可能只需要使用 pd.read_csv() 加载数据，而不需要直接操作文件路径。但是，当你开始处理图像数据集、自定义数据加载流程、保存和加载复杂的模型结构时，os 模块就会变得非常有用。

好的代码组织和有效的文件管理是大型深度学习项目的基石。os 模块是实现这些目标的重要组成部分。

import os
# os是系统内置模块，无需安装

获取当前工作目录

os.getcwd() # get current working directory 获取当前工作目录的绝对路径

'c:\\Users\\PC\\Desktop\\python训练营'

获取当前工作目录下的文件列表

os.listdir() # list directory 获取当前工作目录下的文件列表

['day24 元组和OS模块.ipynb', '演示1']

#    我们使用 r'' 原始字符串，这样就不需要写双反斜杠 \\，因为\会涉及到转义问题
path_a = r'C:\Users\YourUsername\Documents' # r''这个写法是写给python解释器看，他只会读取引号内的内容，不用在意r的存在会不会影响拼接
path_b = 'MyProjectData'
file = 'results.csv'# 使用 os.path.join 将它们安全地拼接起来，os.path.join 会自动使用 Windows 的反斜杠 '\' 作为分隔符
file_path = os.path.join(path_a , path_b, file)file_path

'C:\\Users\\YourUsername\\Documents\\MyProjectData\\results.csv'

环境变量方法

# os.environ 表现得像一个字典，包含所有的环境变量
os.environ

environ{'ALLUSERSPROFILE': 'C:\\ProgramData','AMOSAPP': 'C:\\Users\\PC\\AppData\\Local\\AmosDevelopment\\Amos\\26','AMOSDOCS': 'C:\\Users\\PC\\Documents\\AmosDevelopment\\Amos\\26','AMOSEXAMPLES': 'C:\\Users\\PC\\AppData\\Local\\AmosDevelopment\\Amos\\26\\Examples\\English','AMOSLOGS': 'C:\\Users\\PC\\AppData\\Local\\AmosDevelopment\\Amos\\26\\Logs','AMOSPLUGINS': 'C:\\Users\\PC\\AppData\\Local\\AmosDevelopment\\Amos\\26\\Plugins','AMOSPROGRAM': 'D:\\Jupyter\\SEM\\Amos26','AMOSTEMPLATES': 'C:\\Users\\PC\\AppData\\Local\\AmosDevelopment\\Amos\\26\\Templates\\English','AMOSTUTORIAL': 'C:\\Users\\PC\\AppData\\Local\\AmosDevelopment\\Amos\\26\\Tutorial\\English','APPDATA': 'C:\\Users\\PC\\AppData\\Roaming','CHROME_CRASHPAD_PIPE_NAME': '\\\\.\\pipe\\crashpad_2824_TQDHDSUOXXPVVCJP','COMMONPROGRAMFILES': 'C:\\Program Files\\Common Files','COMMONPROGRAMFILES(X86)': 'C:\\Program Files (x86)\\Common Files','COMMONPROGRAMW6432': 'C:\\Program Files\\Common Files','COMPUTERNAME': 'DESKTOP-N2RLOJJ','COMSPEC': 'C:\\WINDOWS\\system32\\cmd.exe','CONDA_DEFAULT_ENV': 'vs','CONDA_EXE': 'D:\\Anaconda\\Scripts\\conda.exe','CONDA_PREFIX': 'D:\\Anaconda\\envs\\vs','CONDA_PROMPT_MODIFIER': '(vs) ','CONDA_PYTHON_EXE': 'D:\\Anaconda\\python.exe','CONDA_ROOT': 'D:\\Anaconda','CONDA_SHLVL': '1','CUDA_PATH': 'C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v11.3','CUDA_PATH_V11_3': 'C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v11.3','CUDA_PATH_V12_1': 'C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v12.1','CUDA_VISIBLE_DEVICES': '0','DRIVERDATA': 'C:\\Windows\\System32\\Drivers\\DriverData','ELECTRON_RUN_AS_NODE': '1','FPS_BROWSER_APP_PROFILE_STRING': 'Internet Explorer','FPS_BROWSER_USER_PROFILE_STRING': 'Default','HF_HOME': 'E:\\cache\\huggingface_cache','HOMEDRIVE': 'C:','HOMEPATH': '\\Users\\PC','JPY_INTERRUPT_EVENT': '4256','LOCALAPPDATA': 'C:\\Users\\PC\\AppData\\Local','LOGONSERVER': '\\\\DESKTOP-N2RLOJJ','NUMBER_OF_PROCESSORS': '24','NVCUDASAMPLES11_3_ROOT': 'C:\\ProgramData\\NVIDIA Corporation\\CUDA Samples\\v11.3','NVCUDASAMPLES_ROOT': 'C:\\ProgramData\\NVIDIA Corporation\\CUDA Samples\\v11.3','NVTOOLSEXT_PATH': 'C:\\Program Files\\NVIDIA Corporation\\NvToolsExt\\','OLLAMA_MODELS': 'E:\\ollamamodels','ONEDRIVE': 'C:\\Users\\PC\\OneDrive','ORIGINAL_XDG_CURRENT_DESKTOP': 'undefined','OS': 'Windows_NT','PATH': 'd:\\Anaconda\\envs\\vs;D:\\Anaconda\\envs\\vs;D:\\Anaconda\\envs\\vs\\Library\\mingw-w64\\bin;D:\\Anaconda\\envs\\vs\\Library\\usr\\bin;D:\\Anaconda\\envs\\vs\\Library\\bin;D:\\Anaconda\\envs\\vs\\Scripts;D:\\Anaconda\\envs\\vs\\bin;D:\\Anaconda\\condabin;C:\\Program Files (x86)\\Common Files\\Oracle\\Java\\javapath;c:\\Users\\PC\\AppData\\Local\\Programs\\cursor\\resources\\app\\bin;C:\\Windows\\system32;C:\\Windows;C:\\Windows\\System32\\Wbem;C:\\Windows\\System32\\WindowsPowerShell\\v1.0;C:\\Windows\\System32\\OpenSSH;C:\\Program Files (x86)\\NVIDIA Corporation\\PhysX\\Common;C:\\Program 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'1','PYTHONUTF8': '1','PYTHON_FROZEN_MODULES': 'on','SSL_CERT_FILE': 'D:\\Anaconda\\envs\\vs\\Library\\ssl\\cacert.pem','SYSTEMDRIVE': 'C:','SYSTEMROOT': 'C:\\WINDOWS','TEMP': 'C:\\Users\\PC\\AppData\\Local\\Temp','TESSDATA_PREFIX': 'D:\\soft_uncode\\Tesseract-OCR\\','TMP': 'C:\\Users\\PC\\AppData\\Local\\Temp','USERDOMAIN': 'DESKTOP-N2RLOJJ','USERDOMAIN_ROAMINGPROFILE': 'DESKTOP-N2RLOJJ','USERNAME': 'PC','USERPROFILE': 'C:\\Users\\PC','VSCODE_CODE_CACHE_PATH': 'C:\\Users\\PC\\AppData\\Roaming\\Code\\CachedData\\19e0f9e681ecb8e5c09d8784acaa601316ca4571','VSCODE_CRASH_REPORTER_PROCESS_TYPE': 'extensionHost','VSCODE_CWD': 'C:\\Users\\PC\\Desktop\\vscode工作区','VSCODE_DOTNET_INSTALL_TOOL_ORIGINAL_HOME': 'undefined','VSCODE_ESM_ENTRYPOINT': 'vs/workbench/api/node/extensionHostProcess','VSCODE_HANDLES_UNCAUGHT_ERRORS': 'true','VSCODE_IPC_HOOK': '\\\\.\\pipe\\ccdd4d73-1.100.0-main-sock','VSCODE_L10N_BUNDLE_LOCATION': 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# 使用 .items() 方法可以方便地同时获取变量名（键）和变量值，之前已经提过字典的items()方法，可以取出来键和值
# os.environ是可迭代对象for variable_name, value in os.environ.items():# 直接打印出变量名和对应的值print(f"{variable_name}={value}")# 你也可以选择性地打印总数
print(f"\n--- 总共检测到 {len(os.environ)} 个环境变量 ---")

ALLUSERSPROFILE=C:\ProgramData
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AMOSDOCS=C:\Users\PC\Documents\AmosDevelopment\Amos\26
AMOSEXAMPLES=C:\Users\PC\AppData\Local\AmosDevelopment\Amos\26\Examples\English
AMOSLOGS=C:\Users\PC\AppData\Local\AmosDevelopment\Amos\26\Logs
AMOSPLUGINS=C:\Users\PC\AppData\Local\AmosDevelopment\Amos\26\Plugins
AMOSPROGRAM=D:\Jupyter\SEM\Amos26
AMOSTEMPLATES=C:\Users\PC\AppData\Local\AmosDevelopment\Amos\26\Templates\English
AMOSTUTORIAL=C:\Users\PC\AppData\Local\AmosDevelopment\Amos\26\Tutorial\English
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CHROME_CRASHPAD_PIPE_NAME=\\.\pipe\crashpad_2824_TQDHDSUOXXPVVCJP
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PYTHONUNBUFFERED=1
PYTHONUTF8=1
PYTHON_FROZEN_MODULES=on
SSL_CERT_FILE=D:\Anaconda\envs\vs\Library\ssl\cacert.pem
SYSTEMDRIVE=C:
SYSTEMROOT=C:\WINDOWS
TEMP=C:\Users\PC\AppData\Local\Temp
TESSDATA_PREFIX=D:\soft_uncode\Tesseract-OCR\
TMP=C:\Users\PC\AppData\Local\Temp
USERDOMAIN=DESKTOP-N2RLOJJ
USERDOMAIN_ROAMINGPROFILE=DESKTOP-N2RLOJJ
USERNAME=PC
USERPROFILE=C:\Users\PC
VSCODE_CODE_CACHE_PATH=C:\Users\PC\AppData\Roaming\Code\CachedData\19e0f9e681ecb8e5c09d8784acaa601316ca4571
VSCODE_CRASH_REPORTER_PROCESS_TYPE=extensionHost
VSCODE_CWD=C:\Users\PC\Desktop\vscode工作区
VSCODE_DOTNET_INSTALL_TOOL_ORIGINAL_HOME=undefined
VSCODE_ESM_ENTRYPOINT=vs/workbench/api/node/extensionHostProcess
VSCODE_HANDLES_UNCAUGHT_ERRORS=true
VSCODE_IPC_HOOK=\\.\pipe\ccdd4d73-1.100.0-main-sock
VSCODE_L10N_BUNDLE_LOCATION=file:///c%3A/Users/PC/.vscode/extensions/ms-ceintl.vscode-language-pack-zh-hans-1.100.2025050709/translations/extensions/vscode.json-language-features.i18n.json
VSCODE_NLS_CONFIG={"userLocale":"zh-cn","osLocale":"zh-cn","resolvedLanguage":"zh-cn","defaultMessagesFile":"D:\\vscode\\Microsoft VS Code\\resources\\app\\out\\nls.messages.json","languagePack":{"translationsConfigFile":"C:\\Users\\PC\\AppData\\Roaming\\Code\\clp\\4000923e07438a458172c6e7b57c9479.zh-cn\\tcf.json","messagesFile":"C:\\Users\\PC\\AppData\\Roaming\\Code\\clp\\4000923e07438a458172c6e7b57c9479.zh-cn\\19e0f9e681ecb8e5c09d8784acaa601316ca4571\\nls.messages.json","corruptMarkerFile":"C:\\Users\\PC\\AppData\\Roaming\\Code\\clp\\4000923e07438a458172c6e7b57c9479.zh-cn\\corrupted.info"},"locale":"zh-cn","availableLanguages":{"*":"zh-cn"},"_languagePackId":"4000923e07438a458172c6e7b57c9479.zh-cn","_languagePackSupport":true,"_translationsConfigFile":"C:\\Users\\PC\\AppData\\Roaming\\Code\\clp\\4000923e07438a458172c6e7b57c9479.zh-cn\\tcf.json","_cacheRoot":"C:\\Users\\PC\\AppData\\Roaming\\Code\\clp\\4000923e07438a458172c6e7b57c9479.zh-cn","_resolvedLanguagePackCoreLocation":"C:\\Users\\PC\\AppData\\Roaming\\Code\\clp\\4000923e07438a458172c6e7b57c9479.zh-cn\\19e0f9e681ecb8e5c09d8784acaa601316ca4571","_corruptedFile":"C:\\Users\\PC\\AppData\\Roaming\\Code\\clp\\4000923e07438a458172c6e7b57c9479.zh-cn\\corrupted.info"}
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PYDEVD_USE_FRAME_EVAL=NO
TERM=xterm-color
CLICOLOR=1
FORCE_COLOR=1
CLICOLOR_FORCE=1
PAGER=cat
GIT_PAGER=cat
MPLBACKEND=module://matplotlib_inline.backend_inline
KMP_DUPLICATE_LIB_OK=True
KMP_INIT_AT_FORK=FALSE--- 总共检测到 96 个环境变量 ---

2. 目录树

os.walk() 是 Python os 模块中一个非常有用的函数，它用于遍历（或称“行走”）一个目录树。

核心功能：

os.walk(top, topdown=True, οnerrοr=None, followlinks=False) 会为一个目录树生成文件名。对于树中的每个目录（包括 top 目录本身），它会 yield（产生）一个包含三个元素的元组 (tuple)：

(dirpath, dirnames, filenames)

1. dirpath: 一个字符串，表示当前正在访问的目录的路径。
2. dirnames: 一个列表（list），包含了 dirpath 目录下所有子目录的名称（不包括 . 和 ..）。
3. filenames: 一个列表（list），包含了 dirpath 目录下所有非目录文件的名称。

示例目录结构 (Markdown形式):

假设你的 start_directory (当前工作目录 .) 是 my_project，其结构如下：

my_project/
├── data/
│   ├── processed/
│   └── raw/
│       └── data1.csv
├── src/
│   ├── models/
│   │   └── model_a.py
│   └── utils.py
├── main.py
└── README.md

os.walk 的遍历顺序及输出 (模拟):

(注意：dirnames 和 filenames 的顺序可能因操作系统或文件系统而略有不同，但遍历的 深度优先 逻辑是一致的)

--- 开始遍历目录: my_project ---当前访问目录 (dirpath): my_project子目录列表 (dirnames): ['data', 'src']  # <--- 列出第一层子目录文件列表 (filenames): ['main.py', 'README.md']当前访问目录 (dirpath): my_project/data  # <--- 深入到 data子目录列表 (dirnames): ['processed', 'raw'] # <--- 列出 data 下的子目录文件列表 (filenames): []当前访问目录 (dirpath): my_project/data/processed # <--- 深入到 processed子目录列表 (dirnames): []文件列表 (filenames): []当前访问目录 (dirpath): my_project/data/raw # <--- 回溯到 data，然后深入到 raw子目录列表 (dirnames): []文件列表 (filenames): ['data1.csv']当前访问目录 (dirpath): my_project/src # <--- 回溯到 my_project，然后深入到 src子目录列表 (dirnames): ['models']文件列表 (filenames): ['utils.py']当前访问目录 (dirpath): my_project/src/models # <--- 深入到 models子目录列表 (dirnames): []文件列表 (filenames): ['model_a.py']# 遍历结束

总结:

os.walk 会首先访问起始目录 (my_project)，然后它会选择第一个子目录 (data) 并深入进去，访问 data 目录本身，然后继续深入它的子目录 (processed -> raw)。只有当 data 分支下的所有内容都被访问完毕后，它才会回到 my_project 这一层，去访问下一个子目录 (src)，并对 src 分支重复深度优先的探索。

它不是按层级（先访问所有第一层，再访问所有第二层）进行的，而是按分支深度进行的。这种策略被称之为深度优先

import osstart_directory = os.getcwd() # 假设这个目录在当前工作目录下print(f"--- 开始遍历目录: {start_directory} ---")for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(start_directory):print(f"  当前访问目录 (dirpath): {dirpath}")print(f"  子目录列表 (dirnames): {dirnames}")print(f"  文件列表 (filenames): {filenames}")# # 你可以在这里对文件进行操作，比如打印完整路径# print("    文件完整路径:")# for filename in filenames:#     full_path = os.path.join(dirpath, filename)#     print(f"      - {full_path}")

--- 开始遍历目录: c:\Users\PC\Desktop\python训练营 ---当前访问目录 (dirpath): c:\Users\PC\Desktop\python训练营子目录列表 (dirnames): ['演示1']文件列表 (filenames): ['day24 元组和OS模块.ipynb']当前访问目录 (dirpath): c:\Users\PC\Desktop\python训练营\演示1子目录列表 (dirnames): ['演示文件夹2']文件列表 (filenames): ['day21 常见的降维算法.ipynb', 'day23 机器学习流水线.ipynb']当前访问目录 (dirpath): c:\Users\PC\Desktop\python训练营\演示1\演示文件夹2子目录列表 (dirnames): []文件列表 (filenames): ['main.ipynb']

介绍这个方法，是因为在你面临云服务器时候，往往只能通过命令行和代码块中函数来查看，无法像电脑一样在界面中查看，所以，这个方法可以让你直接在代码块中查看。

上图为kaggle平台代码提交的代码 理解下这个函数的遍历 以后如果这个训练营说到大模型相关，我们还会经常和os模块打交道

四、作业

import os# 指定要操作的文件夹路径（替换为你自己的路径）
folder_path = r'C:\test_os'print(f"👉 正在扫描文件夹: {folder_path}")total_files = 0# 使用 os.walk 遍历所有子文件夹
for root, dirs, files in os.walk(folder_path):# root: 当前文件夹路径# dirs: 子文件夹列表# files: 文件列表# 统计当前文件夹的文件数file_count = len(files)total_files += file_count# 打印当前文件夹信息print(f"\n📁 文件夹: {root}")print(f"  子文件夹: {dirs}")print(f"  文件数量: {file_count} 个")print(f"  示例文件: {files[:3]}...")  # 显示前3个文件print(f"\n✅ 总共找到 {total_files} 个文件")

import os# 指定图片文件夹路径（替换为你自己的路径）
image_folder = r'C:\test_os\images'# 计数器
count = 1print("👉 开始重命名图片...")for filename in os.listdir(image_folder):# 拼接完整文件路径old_path = os.path.join(image_folder, filename)# 只处理图片文件（扩展名判断）if filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')):# 新文件名：pic_001.jpgnew_name = f"pic_{count:03d}{os.path.splitext(filename)[1]}" new_path = os.path.join(image_folder, new_name)# 执行重命名os.rename(old_path, new_path)print(f"重命名: {filename} → {new_name}")count += 1print("✅ 重命名完成！")

import os
import shutil# 假设你的下载文件夹路径（替换为你自己的路径）
download_folder = r'C:\test_os\temp'
target_folder = r'C:\test_os\sorted_files'# 创建目标文件夹（如果不存在）
os.makedirs(target_folder, exist_ok=True)print("👉 开始整理文件...")for filename in os.listdir(download_folder):file_path = os.path.join(download_folder, filename)# 跳过文件夹if os.path.isdir(file_path):continue# 获取文件扩展名（不带点）_, ext = os.path.splitext(filename)ext = ext[1:].lower()  # 去掉点并转小写# 按扩展名创建子文件夹dest_folder = os.path.join(target_folder, ext)os.makedirs(dest_folder, exist_ok=True)# 移动文件shutil.move(file_path, os.path.join(dest_folder, filename))print(f"移动文件: {filename} → {ext}/")print("✅ 整理完成！")

if os.path.exists(path):print("路径存在")
if os.path.isfile(path):print("这是一个文件")
if os.path.isdir(path):print("这是一个文件夹")