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摘要

在做项目中我们会有这个需求的，比如你训练数据过程也许会保存很多的模型，这个时候你要读取这些模型，去对测试数据进行预测，那么你就要获取目录下的这些模型的文件名，从而读取这些模型

正文

方法有很多，但我还是只说一种——os.walk的方法
在这里，我再加一个特殊的需求，比如你目录下有三种模型，那么你要把这三种模型的所有文件名加入到不同的列表中，怎么办？——简而言之，就是取出目录下的特定文件

我的model目录下有三种不同的模型，我要取出它们，分别放到不同的列表中
注意看我的注释

import os
# 保存不同模型的目录名(绝对路径)
file_dir = r'C:\Users\zhangyh4\Desktop\xietong1012\model'
bayes_list = []     # 贝叶斯模型列表
svm_list = []        # svm模型列表
xgboost_list = []  # xgboost模型列表
# root是指当前目录路径(文件夹的绝对路径)
# dirs是指路径下所有的子目录(文件夹里的文件夹)
# files是指路径下所有的文件(文件夹里所有的文件)
for root,dirs,files in os.walk(file_dir):
    for file in files:
        if os.path.splitext(file)[0] == 'bayes':
            bayes_list.append(os.path.join(root,file))
        elif os.path.splitext(file)[0] == 'svm':
            svm_list.append(os.path.join(root,file))
        elif os.path.splitext(file)[0] == 'xgboost':
            xgboost_list.append(os.path.join(root,file))

os.path.splitext() 是把文件名做了一个拆分
比如svm.model就是我的文件名，os.path.splitext(svm.model) [0]得到的结果就是svm
上面就是对所有文件名做了个判断，然后各取所需，加到对应的列表中