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本文实例为大家分享了python根据多个文件名批量查找文件的具体代码，供大家参考，具体内容如下
老板给了我一个文件列表，让我在一堆文件中挑出来，他要的文件有500多个，一堆文件有上千个，而且给的是关键词，不是完整的文件名。
我先做了类似的文件测试一下，一个名为filename的excel表
又做了一个文件夹
接下来运行代码
import os
import numpy as np
import pandas as pd
import shutil
file_path='/home/disk/yh_test/myfiles' #文件路径
filename_path='/home/disk/yh_test/filename.xlsx' #文件列表
filelist=os.listdir(file_path) #获取文件夹中的文件名称
file_name=pd.read_excel(filename_path) #读取所需文件列表
file_name['count']=0 #定义新的一列count，用于计数
for file in filelist:
m=file_name.shape[0] #表格的行数
olddir=os.path.join(file_path,file) #每一个文件路径
for i in range(m):
if str(file_name['name'][i]) in file: #寻找对应的文件名
F="/home/disk/yh_test/myfiles_filter/" #新文件夹名称（先建好）
newdir=os.path.join(F,file)
shutil.copy(olddir,newdir) #复制到新文件夹中
file_name['count'][i]=file_name['count'][i]+1 #计数
print(file) #打印出文件名，其实我是为了看它是不是在运行
else:
continue
file_name.to_excel('file_name_count.xlsx') #保存新的文件列表
运行结果如下：
新的文件夹myfiles_filter中文件是这样的：
有关键字的文件都被复制过来了。
新的列表里就有关键字出现的次数。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
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