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一、功能和目的

tf.gfile模块定义在tensorflow/python/platform/gfile.py,但其源代码实现主要位于tensorflow/tensorflow/python/lib/io/file_io.py。

它具有如下特点:

  • tf.gfile是没有线程锁的文件IO操作库
  • 它提供和Python File类似的功能
  • Tensorflow“大本营”是C++编写的,Python只是提供了API接口,Tensorflow C++版提供了一套文件IO接口,Python化一下即得tf.gfile
  • 它支持云存储,可以像操作本地文件一样操作云
  • 速度快,比Python自带的文件操作快

二、全部tf.gfile API

tf.gfile写得非常简单,源码很短,如果想彻底掌握,可以去阅读源码。我们很容易就能够一睹全貌。

tf.gfile主要包括2个类和12个函数。两个类为:

  • class FastGFile
    tf.gfile.GFile(filename, mode)
    获取文本操作句柄,类似于python提供的文本操作open()函数,filename是要打开的文件名,mode是以何种方式去读写,将会返回一个文本操作句柄。
    tf.gfile.Open()是该接口的同名,可任意使用其中一个!
  • class GFile
    tf.gfile.FastGFile(filename, mode)
    该函数与tf.gfile.GFile的差别仅仅在于“无阻塞”,即该函数会无阻赛以较快的方式获取文本操作句柄。

下面将分别介绍12个gfile 函数。

1、tf.gfile.Copy(oldpath, newpath, overwrite=False)

拷贝源文件并创建目标文件,无返回,其形参说明如下:

  • oldpath:带路径名字的拷贝源文件;
  • newpath:带路径名字的拷贝目标文件;
  • overwrite:目标文件已经存在时是否要覆盖,默认为false,如果目标文件已经存在则会报错

2、tf.gfile.MkDir(dirname)

创建一个目录,dirname为目录名字,无返回。

3、tf.gfile.Remove(filename)

删除文件,filename即文件名,无返回。

4、tf.gfile.DeleteRecursively(dirname)

递归删除所有目录及其文件,dirname即目录名,无返回。

5、tf.gfile.Exists(filename)

判断目录或文件是否存在,filename可为目录路径或带文件名的路径,有该目录则返回True,否则False。

6、tf.gfile.Glob(filename)

查找匹配pattern的文件并以列表的形式返回,filename可以是一个具体的文件名,也可以是包含通配符的正则表达式。

7、tf.gfile.IsDirectory(dirname)

判断所给目录是否存在,如果存在则返回True,否则返回False,dirname是目录名。

8、tf.gfile.ListDirectory(dirname)

罗列dirname目录下的所有文件并以列表形式返回,dirname必须是目录名。

9、tf.gfile.MakeDirs(dirname)

以递归方式建立父目录及其子目录,如果目录已存在且是可覆盖则会创建成功,否则报错,无返回。

10、tf.gfile.Rename(oldname, newname, overwrite=False)

重命名或移动一个文件或目录,无返回,其形参说明如下:

  • oldname:旧目录或旧文件;
  • newname:新目录或新文件;
  • overwrite:默认为false,如果新目录或新文件已经存在则会报错,否则重命名或移动成功。

11、tf.gfile.Stat(filename)

返回目录的统计数据,该函数会返回FileStatistics数据结构,可以用dir(tf.gfile.Stat(filename))获取返回数据的属性。

12、tf.gfile.Walk(top, in_order=True)

递归获取目录信息生成器,top是目录名,in_order默认为True指示顺序遍历目录,否则将无序遍历,每次生成返回如下格式信息(dirname, [subdirname, subdirname, ...], [filename, filename, ...])。

参考资料

https://blog.csdn.net/a373595475/article/details/79693430?utm_source=copy

posted on 2018-09-24 16:07  weiyinfu  阅读(1205)  评论(0编辑  收藏