import os
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def ldir(path, ext=None):
if not os.path.exists(path) or not os.path.isdir(path):
return None
dl = os.listdir(path)
if path[-1] not in ['\\', '/']:
path = path + '\\'
if ext is not None and ext[0] != '.':
ext = '.' + ext
rl = []
for p in dl:
if os.path.isfile(path + p) and ext is not None:
if p.endswith(ext):
rl.append(p)
# 如果是带路径
# rl.append(path + p)
python3
WEEKDAY(serial_number，return_type)；
serial_number 是要返回日期数的日期，它有多copy种输入方式：带引号的文本串(如"2001/02/26")、序列号(如35825 表示1998 年1 月30 日) 或其他公式或函数的结果(如DATEVALUE("2000/1/30"))。
return_type为确定返回值类型的数字，数字1 或省略则1 至7 代表星期天到星期六，知数字2 则1 至7 代表星期一到星期天，数字3则0至6代表星期一到星期天。
在python中，定义一个函数要使用def语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号：，然后在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回
def 函数名([参数1,参数2,...,参数n]):
函数体
函数代码以def关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号():
任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间，圆括号之间可以用于定义参数
函数的第一行语句可以选择性的使用文档字符串-用于存放函数说明
函数内容以冒号起始，并且缩进
return[表达式]结束函数，选择性的返回一个值给调用方，不带表达式的return相当于返回None
如果你想在Linux服务器上周期性地执行某个 Python 脚本，最出名的选择应该是 Crontab 脚本，但是 Crontab 具有以下缺点：
1.不方便执行 秒级的任务 。
2.当需要执行的定时任务有上百个的时候，Crontab的 管理就会特别不方便 。
另外一个选择是 Celery，但是 Celery 的配置比较麻烦，如果你只是需要一个轻量级的调度工具，Celery 不会是一个好选择。
在你想要使用一个轻量级的任务调度工具，而且希望它尽量简单、容易使用、不需要外部依赖，最好能够容纳 Crontab 的所有基本功能，那么 Schedule 模块是你的不二之选。
使用它来调度任务可能只需要几行代码，感受一下：
上面的代码表示每10分钟执行一次 job 函数，非常简单方便。你只需要引入 schedule 模块，通过调用 scedule.every(时间数).时间类型.do(job) 发布周期任务。
发布后的周期任务需要用 run_pending 函数来检测是否执行，因此需要一个 While 循环不断地轮询这个函数。
下面具体讲讲Schedule模块的安装和初级、进阶使用方法。
1.准备
请选择以下任一种方式输入命令安装依赖 ：
1. Windows 环境 打开 Cmd (开始-运行-CMD)。
2. MacOS 环境 打开 Terminal (command+空格输入Terminal)。
3. 如果你用的是 VSCode编辑器 或 Pycharm，可以直接使用界面下方的Terminal.
2.基本使用
最基本的使用在文首已经提到过，下面给大家展示更多的调度任务例子：
可以看到，从月到秒的配置，上面的例子都覆盖到了。不过 如果你想只运行一次任务 的话，可以这么配：
参数传递
如果你有参数需要传递给作业去执行，你只需要这么做：
获取目前所有的作业
如果你想获取目前所有的作业：
取消所有作业
如果某些机制触发了，你需要立即清除当前程序的所有作业：
标签功能
在设置作业的时候，为了后续方便管理作业，你可以给作业打个标签，这样你可以通过标签过滤获取作业或取消作业。
设定作业截止时间
如果你需要让某个作业到某个时间截止，你可以通过这个方法：
截止日期之后，该作业将无法运行。
立即运行所有作业，而不管其安排如何
如果某个机制触发了，你需要立即运行所有作业，可以调用 schedule.run_all :
3.高级使用
装饰器安排作业
如果你觉得设定作业这种形式太啰嗦了，也可以使用装饰器模式：
并行执行
默认情况下，Schedule 按顺序执行所有作业。其背后的原因是，很难找到让每个人都高兴的并行执行模型。
不过你可以通过多线程的形式来运行每个作业以解决此限制：
日志记录
Schedule 模块同时也支持 logging 日志记录，这么使用：
效果如下：
异常处理
Schedule 不会自动捕捉异常，它遇到异常会直接抛出，这会导致一个严重的问题： 后续所有的作业都会被中断执行 ，因此我们需要捕捉到这些异常。
你可以手动捕捉，但是某些你预料不到的情况需要程序进行自动捕获，加一个装饰器就能做到了：
这样， bad_task 在执行时遇到的任何错误，都会被 catch_exceptions 捕获，这点在保证调度任务正常运转的时候非常关键。
