Блог

Я хочу создать скрипт, который считывает папку с вложенными папками с датами, эти даты будут вторым списком моего выходного файла .csv, моим первым списком будут имена файлов .csv, которые находятся внутри этих вложенных папок, а третьим списком моего выходного файла будет первое значение файла import .csv минус последнее.

 import os 
import csv 
import datetime
path = r'P:TV-443Production ReportsDosadores PTP20190421'

for root, dirs, files in os.walk (path):
    file_list =['<>'] 
    for filename in files:
        if filename .endswith ('.csv'):
            file_list.append (os.path.join (root, filename)) 
            #f_list = [pd.read_table (file) for file in file_list]

with open ('.csv', newline = '') as f:
    reader = csv.reader (f) 
    a = firstvalue 

def get_last_row (filePath): 
    with open (filePath, 'rb') as f: 
        return deque (csv.reader (f), 1)[0]

def main (): 
    a_str = int (firstvalue) 
    b_str = int ("deque (csv.reader (f), 1)[0]") 
    c_str = a_str - b_str 
    return thirdrow 

main () 

def path_to_dict (path): 
    d = { 'name':os.path.basename (path)}

if os .path.isdir (path):
    d['type'] = "directory" 
    d['children'] = [path_to_dict (os.path.join (path, x)) for x in os.listdir (path)]
    #else: d['type'] = "file"
    #return d

def parseCSV (filePath): 
    with open (filePath, 'rb') as csvfile:
        blablabla = csv.reader (csvfile, delimiter = ';', quotechar =
                                   '"') 
for row in blablabla: print (row[1])
files = path_to_dict (path)
with path_to_dict (path) as csvfile:
     newfile = filename
     for row in blablabla:print (row[0])
     newname = foldername 
     for row in blablabla: print (row[2]) 
     #return secondrow 

def writeCsv (data): 
    with open ("U:teste.csv", "wb") as outfile:
        writer = csv.writer (outfile)
        filewriter.writerow (['Equipamento', 'Data','Valor']) 
        print(data)
        print(files)
        for file in files[' children ']:
            parseCSV(path   ' \ '   file[' name '])