如何 !rm python_var（在 Jupyter 笔记本中）答案

【问题标题】：How to !rm python_var (in Jupyter notebooks)如何 !rm python_var（在 Jupyter 笔记本中）
【发布时间】：2018-12-28 23:35:54
【问题描述】：

我知道我能做到：

CSV_Files = [file1.csv, file2.csv, etc...]

%rm file1.csv
!rm file2.csv

但是我怎么能把它作为一个变量来做。例如。

TXT_Files = [ABC.txt, XYZ.txt, etc...]

for file in TXT_Files:
  !rm file

【问题讨论】：

为什么需要使用shell？ CSV_Files.map(os.remove)
只是新手不想导入操作系统的烦恼。想知道我是否可以循环执行此操作。 [os.remove(file) for file in Files] 效果很好。

标签： python bash jupyter rm

【解决方案1】：

rm 每次调用可以删除多个文件：

In [80]: !touch a.t1 b.t1 c.t1
In [81]: !ls *.t1
a.t1  b.t1  c.t1
In [82]: !rm -r a.t1 b.t1 c.t1
In [83]: !ls *.t1
ls: cannot access '*.t1': No such file or directory

如果起点是文件名列表：

In [116]: alist = ['a.t1', 'b.t1', 'c.t1']
In [117]: astr = ' '.join(alist)            # make a string
In [118]: !echo $astr                       # variable substitution as in BASH
a.t1 b.t1 c.t1
In [119]: !touch $astr                    # make 3 files
In [120]: ls *.t1
a.t1  b.t1  c.t1
In [121]: !rm -r $astr                    # remove them
In [122]: ls *.t1
ls: cannot access '*.t1': No such file or directory

使用 Python 自己的操作系统函数可能会更好，但是如果你对 shell 有足够的了解，你可以使用 %magics 做很多相同的事情。

要在 Python 表达式中使用“魔法”，我必须使用底层函数，而不是“！”或 '%' 语法，例如

import IPython
for txt in ['a.t1','b.t1','c.t1']:
    IPython.utils.process.getoutput('touch %s'%txt)

getoutput 函数由使用subprocess.Popen 的%sx（!! 的基础）使用。但是，如果您从事所有这些工作，您不妨使用 Python 本身提供的 os 函数。

文件名可能需要添加一层引用以确保 shell 不会给出语法错误：

In [129]: alist = ['"a(1).t1"', '"b(2).t1"', 'c.t1']
In [130]: astr = ' '.join(alist)
In [131]: !touch $astr
In [132]: !ls *.t1
'a(1).t1'   a.t1  'b(2).t1'   b.t1   c.t1

【讨论】：

这很好，但不能循环工作。 '/bin/sh: 1: 语法错误：“（”意外'
神奇的语法'!'和 '%' （和不带引号的字符串）不是有效的 Python，因此在循环等 Python 结构中不起作用。这些表达式必须在 IPython REPL 可以捕获和解析它们的顶层使用。
等等，这是因为我在 str 中有括号（在列表中）。例如。 files = ['Hello(1).csv', 'Hello(2).csv']
否则它可以完美运行。谢谢！这就是我想要的
您可能需要添加一层引号，例如'"Hello(1).csv"'.

【解决方案2】：

您可以在 Python 中处理此问题，而无需使用神奇的 shell 命令。我建议使用pathlib 模块，以获得更现代的方法。对于你正在做的事情，它会是：

import pathlib
csv_files = pathlib.Path('/path/to/actual/files')
for csv_file in csv_files.glob('*.csv'):
    csv_file.unlink()

使用.glob()方法只过滤你想使用的文件，.unlink()删除它们（类似于os.remove()）。

避免使用file 作为变量，因为它是语言中的保留字。

【讨论】：