如何利用python處理大量文件？（怎樣挑出想要的文件，怎樣處理每個文件）
通常利用深度學習處理問題時，會對大量的數據進行訓練，當數據位於很多個文件中時，
利用python編程實現批處理可以大大減小我們的工作量（不僅僅可以用在深度學習的問題中，其他方向也可以用到）。
**而實現批處理的關鍵是如何生成大量的文件名**
接下來本文會從挑選指定文件，並另存的角度介紹文件名的構造。
構造文件名
注意：批量處理文件的關鍵是文件名有規律，如本文用到的大量文件來自NTU-D深度數據集，命名如下：
構建命名函數
上述數據集中，有五個數值在不停改變，因爲我們構造_get_file_name函數用於生成文件名，此函數可以更改後用於其他數據集的文件名構造。其中S、C、P、R、A分別對應文件名中的五個字母。
def _get_file_name(S_id, action_id, camera_id, view_id, actor_id):
# need to modify the file name formation
# return path+'a{}_c{}_d{}_p{:0>2d}_choose_skelton.mat'.format(action_id, camera_id, view_id, actor_id)
return 'S{:0>2}C{:0>3}P{:0>3}R{:0>3d}A{:0>3}.mat'.format(S_id, camera_id, actor_id, view_id, action_id)
命名函數的調用（例子爲取出指定文件A28）
首先，構造文件夾名稱，在將文件夾名稱與文件組合,代碼如下：
raw_path = 'E/data'
file_name = raw_path+_get_file_name(S_id, each_action+1, each_camera, each_view, each_actor)
file_name2 ='E:/data/A28'
if each_action+1 == 28:
shutil.copy(file_name, file_name2)
raw_path爲數據所在路徑，file_name爲文件帶目錄的名稱，file_name2爲提取出文件要存入的目錄,利用shutil.copy(file_name, file_name2)
函數，將文件名中含A28的文件存入file_name2文件夾。
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