Linux- 文件夹相关的常用指令
1. 统计文件夹下的文件数量
在 Linux 下,有几种方法可以统计文件夹下的文件数量:
-
使用
ls和wc命令: 这种方式可以统计目录下的直接子文件(不包括子目录里的文件)。ls -l <目录路径> | wc -l注意:这将也统计目录自身,所以实际文件数量可能需要减1。
-
使用
find命令: 如果你希望递归地统计目录及其所有子目录中的文件数量,你可以使用以下命令:find <目录路径> -type f | wc -l这里,
-type f表示只查找文件(不包括目录)。 -
使用
tree命令:tree是一个递归地列出目录和文件的命令,它也在输出的最后给出了文件和目录的数量。如果tree命令没有安装,你可以使用包管理器(如apt,yum或brew)来安装它。tree <目录路径>输出的最后几行会显示文件和目录的数量。
选择适合你需求的方法即可。请将 <目录路径> 替换为想要统计文件数量的实际目录路径。
2. 统计文件夹下指定文件格式的文件数量
在 Linux 下,你可以使用 find 命令配合 wc 命令来统计目录下特定格式(比如 .txt、.jpg 等)的文件数量。以下是一些例子:
统计当前目录下所有 .txt 文件:
find . -name "*.txt" -type f | wc -l
统计指定目录下所有 .jpg 文件:
find /path/to/directory -name "*.jpg" -type f | wc -l
在这些命令中:
find是用来搜索文件的命令。-name指定了文件名匹配模式。"*.txt"和"*.jpg"是文件名匹配模式,用于找出所有.txt或.jpg文件。-type f表示只搜索文件(不包括目录)。| wc -l是一个管道,它把find命令找到的每一个文件名传递给wc命令,wc命令的-l选项则用于计算这些文件名的数量。
请记得把 /path/to/directory 替换为你实际想要搜索的目录路径。
这样就能得到指定目录下特定文件格式的文件数量了。
3. 查看文件夹下的某个文件的大小
在Linux和Unix系统中,有多种方法可以查看文件夹下某个文件的大小。
-
使用
ls命令:最常见的方法是使用ls -lh命令,这里-l表示长列表输出,-h表示以易于阅读的格式(如K,M,G等)显示文件大小。ls -lh /path/to/directory/filename在输出中,文件大小将显示在某一列上。
-
使用
stat命令:stat命令提供了关于文件或文件系统的详细信息。stat /path/to/directory/filename输出中会有一个名为 “Size”的字段,表示文件的大小(以字节为单位)。
-
使用
du命令:du(磁盘使用情况)命令也可以用来查看文件大小,但通常用于目录。对于单一文件,使用方法如下:du -h /path/to/directory/filename在这里,
-h选项意味着“人类可读的”大小(如K,M,G等)。
只需将 /path/to/directory/filename 替换为你希望查询的实际文件路径即可。
4. 修改文件夹的名称
在 Linux 中,你可以使用 mv(move)命令来重命名文件夹。基本语法如下:
mv old_folder_name new_folder_name
这里,old_folder_name 是你想要重命名的现有文件夹,而 new_folder_name 是你希望给它的新名称。
例如,如果你有一个名为 old_folder 的文件夹,你想把它重命名为 new_folder,你可以执行以下命令:
mv old_folder new_folder
注意:
-
确保
new_folder_name还没有被其他文件或文件夹使用,否则mv命令会覆盖它,除非你使用了-i选项来进行确认。 -
如果你不是文件夹的所有者或没有适当的权限,你可能需要使用
sudo命令。
sudo mv old_folder_name new_folder_name
这是基础的重命名操作。有时你可能需要更复杂的操作,如在不同的目录中移动和重命名文件夹,但基本的 mv 命令通常足够用于简单的重命名操作。
相关文章:
Linux- 文件夹相关的常用指令
1. 统计文件夹下的文件数量 在 Linux 下,有几种方法可以统计文件夹下的文件数量: 使用 ls 和 wc 命令: 这种方式可以统计目录下的直接子文件(不包括子目录里的文件)。 ls -l <目录路径> | wc -l注意:…...
在 macOS 中安装 TensorFlow 1g
tensorflow 需要多大空间 pip install tensorflow pip install tensorflow Looking in indexes: https://pypi.douban.com/simple/ Collecting tensorflowDownloading https://pypi.doubanio.com/packages/1a/c1/9c14df0625836af8ba6628585c6d3c3bf8f1e1101cafa2435eb28a7764…...
数学建模:CRITIC赋权法
🔆 文章首发于我的个人博客:欢迎大佬们来逛逛 CRITIC赋权法 算法流程 构建原始数据矩阵 X X X,他是一个 m ∗ n m * n m∗n 的矩阵, m m m 表示评价对象个数, n n n 表示指标个数对原始数据矩阵进行正向化处理计算…...
Facebook message tag 使用攻略
Messenger 讯息传不出去?无法发送FB 讯息给非好友? 2020年3月,Facebook 为了防止用户被过多的推广或垃圾讯息困扰而更新使用条款,现在商家要用FB传讯息给所有人(包括非好友),应该使用 Facebook …...
气传导耳机哪个品牌比较好?综合表现很不错的气传导耳机推荐
气传导耳机不仅能够提升幸福感还能听到周围环境声,大大提高安全性。如果你在寻找一款高品质的气传导耳机,又不知从何入手时,不要担心,我已经为你精心挑选了四款市面上综合表现很不错的气传导耳机,让你享受更好的音质…...
Rabbitmq的消息转换器
Spring会把你发送的消息序列化为字节发送给MQ,接收消息的时候,还会把字节反序列化为Java对象 ,只不过,默认情况下Spring采用的序列化方式是JDK序列化。众所周知,JDK序列化存在下列问题: 数据体积过大 有安全漏洞 可读…...
nvidia-docker的使用
拉取镜像 docker pull nvidia/cuda可能出现的问题 问题描述 Error response from daemon: manifest for nvidia/cuda:latest not found: manifest unknown: manifest解决方法: 为找到正确且合适的docker镜像版本 在supported-tags中找到与自己系统对应的cuda版本…...
C++新经典 | C语言
目录 一、基础之查漏补缺 1.float精度问题 2.字符型数据 3.变量初值问题 4.赋值&初始化 5.头文件之<> VS " " 6.逻辑运算 7.数组 7.1 二维数组初始化 7.2 字符数组 8.字符串处理函数 8.1 strcat 8.2 strcpy 8.3 strcmp 8.4 strlen 9.函数 …...
物联网智慧种植农业大棚系统
一、项目背景 智慧农业是是将物联网技术和农业生产箱管理的新型农业,依托部署在农业生产现场的各种传感节点,以物联网网关为通道形成数据传输网络,可以实现控制柜、环境监测传感器、气象监测机器等设备的远程监控,达到及时高校的…...
TabBar组件如何跳转页面?
1、先引入 2、假数据 const tabs [{key: home,title: 首页,icon: <AppOutline />,badge: Badge.dot,},{key: todo,title: 待办,icon: <UnorderedListOutline />,badge: 5,},{key: message,title: 消息,icon: (active: boolean) >active ? <MessageFill /&…...
Vue.js中,router和route
<div class"search">{{$route.params.things}}<van-nav-bar fixed title"商品列表" left-arrow click-left"$router.go(-1)" /><van-searchreadonlyshape"round"background"#ffffff"value"手机"sh…...
【微服务】07-缓存
文章目录 为不同的场景设计合适的缓存策略1. 缓存是什么2. 缓存的场景3. 缓存的策略4. 缓存位置5. 缓存实现的要点6. 注意问题7. 使用的组件8. 内存缓存和分布式缓存区别 总结 为不同的场景设计合适的缓存策略 1. 缓存是什么 缓存是计算结果的“临时”存储和重复使用缓存本质…...
权限校验中的“双token”方案
1. 双Token中的两个token分别是什么? 1.1 access_token 1.2 fresh_token 2. 为什么需要双token?一个token不行吗? 答: 两个token的职责不同。其中,access_token是在每次请求的时候携带给后端进行权限校验ÿ…...
TensorFlow的基本概念
TensorFlow 是由 Google 开发的开源机器学习框架,其基本概念如下: 1. 张量(Tensor):TensorFlow 中最基本的数据结构,是多维数组,可以理解为向量或矩阵的推广。常见的张量有常量张量、变量张量和…...
【卷积神经网络】MNIST 手写体识别
LeNet-5 是经典卷积神经网络之一,1998 年由 Yann LeCun 等人在论文 《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》中提出。LeNet-5 网络使用了卷积层、池化层和全连接层,实现可以应用于手写体识别的卷积神经网络。TensorFlow 内置了 MNI…...
Ansible学习笔记2
Ansible是Python开发的自动化运维工具,集合了众多运维工具(Puppet、cfengine、chef、func、fabric)的优点,实现了批量系统配置,批量程序部署、批量运行命令等功能。 特点: 1)部署简单ÿ…...
80. 删除有序数组中的重复项 II
【中等题】 题目: 给你一个有序数组 nums ,请你 原地 删除重复出现的元素,使得出现次数超过两次的元素只出现两次 ,返回删除后数组的新长度。 不要使用额外的数组空间,你必须在 原地 修改输入数组 并在使用 O(1) 额…...
CVE-2023-36874 Windows错误报告服务本地权限提升漏洞分析
CVE-2023-36874 Windows错误报告服务本地权限提升漏洞分析 漏洞简介 Windows错误报告服务在提交错误报告前会创建wermgr.exe进程,而攻击者使用特殊手法欺骗系统创建伪造的wermgr.exe进程,从而以system权限执行代码。 影响版本 Windows10 1507 * Wind…...
IDEA遇到 git pull 冲突的几种解决方法
1 忽略本地修改,强制拉取远程到本地 主要是项目中的文档目录,看的时候可能多了些标注,现在远程文档更新,本地的版本已无用,可以强拉 git fetch --all git reset --hard origin/dev git pull关于commit和pull的先后顺…...
[Unity]UI和美术出图效果不一致
问题描述:美术使用PS在Gamma空间下设计的UI图,导入到Unity,因为Unity使用的是线性空间,导致半透明的UI效果和美术设计的不一致。 解决方案: (一)让美术在线性空间下工作 (二&…...
JavaSec-RCE
简介 RCE(Remote Code Execution),可以分为:命令注入(Command Injection)、代码注入(Code Injection) 代码注入 1.漏洞场景:Groovy代码注入 Groovy是一种基于JVM的动态语言,语法简洁,支持闭包、动态类型和Java互操作性,…...
idea大量爆红问题解决
问题描述 在学习和工作中,idea是程序员不可缺少的一个工具,但是突然在有些时候就会出现大量爆红的问题,发现无法跳转,无论是关机重启或者是替换root都无法解决 就是如上所展示的问题,但是程序依然可以启动。 问题解决…...
RocketMQ延迟消息机制
两种延迟消息 RocketMQ中提供了两种延迟消息机制 指定固定的延迟级别 通过在Message中设定一个MessageDelayLevel参数,对应18个预设的延迟级别指定时间点的延迟级别 通过在Message中设定一个DeliverTimeMS指定一个Long类型表示的具体时间点。到了时间点后…...
汽车生产虚拟实训中的技能提升与生产优化
在制造业蓬勃发展的大背景下,虚拟教学实训宛如一颗璀璨的新星,正发挥着不可或缺且日益凸显的关键作用,源源不断地为企业的稳健前行与创新发展注入磅礴强大的动力。就以汽车制造企业这一极具代表性的行业主体为例,汽车生产线上各类…...
MMaDA: Multimodal Large Diffusion Language Models
CODE : https://github.com/Gen-Verse/MMaDA Abstract 我们介绍了一种新型的多模态扩散基础模型MMaDA,它被设计用于在文本推理、多模态理解和文本到图像生成等不同领域实现卓越的性能。该方法的特点是三个关键创新:(i) MMaDA采用统一的扩散架构…...
DBAPI如何优雅的获取单条数据
API如何优雅的获取单条数据 案例一 对于查询类API,查询的是单条数据,比如根据主键ID查询用户信息,sql如下: select id, name, age from user where id #{id}API默认返回的数据格式是多条的,如下: {&qu…...
uniapp中使用aixos 报错
问题: 在uniapp中使用aixos,运行后报如下错误: AxiosError: There is no suitable adapter to dispatch the request since : - adapter xhr is not supported by the environment - adapter http is not available in the build 解决方案&…...
根据万维钢·精英日课6的内容,使用AI(2025)可以参考以下方法:
根据万维钢精英日课6的内容,使用AI(2025)可以参考以下方法: 四个洞见 模型已经比人聪明:以ChatGPT o3为代表的AI非常强大,能运用高级理论解释道理、引用最新学术论文,生成对顶尖科学家都有用的…...
Redis数据倾斜问题解决
Redis 数据倾斜问题解析与解决方案 什么是 Redis 数据倾斜 Redis 数据倾斜指的是在 Redis 集群中,部分节点存储的数据量或访问量远高于其他节点,导致这些节点负载过高,影响整体性能。 数据倾斜的主要表现 部分节点内存使用率远高于其他节…...
是否存在路径(FIFOBB算法)
题目描述 一个具有 n 个顶点e条边的无向图,该图顶点的编号依次为0到n-1且不存在顶点与自身相连的边。请使用FIFOBB算法编写程序,确定是否存在从顶点 source到顶点 destination的路径。 输入 第一行两个整数,分别表示n 和 e 的值(1…...
