在神经网络准备训练集的时候，经常需要从文件夹中读取全部图片。经常遇到的有两种方式

1 os.listdir()

os.listdir()是列举文件夹中所有文件名。然后通过os.path.join()函数将文件夹的地址和文件夹名称连接起来获得绝对地址。

import os
 
files=os.listdir('./T91_HR')
print(type(files))
print(files)
 
for i in files:
    path=os.path.join('./T91_HR/'+i)
    print(path)

2 glob

glob是用于匹配符合指定模式的文件集合的一种语言

 返回所有匹配的文件路径列表。它只有一个参数pathname，定义了文件路径匹配规则，这里可以是绝对路径，也可以是相对路径

 glob.glob()

这里返回的是一个列表

from glob import glob
import os
path=os.path.join('./T91_HR/*.png')
files=glob(path)
print(type(files))
for i in files:
    print(i)

glob.iglob()

这个函数与glob.glob()函数的功能类似，也只有pathname一个参数，但是这个函数返回一个迭代器，也就是说一次只返回一个路径，相比于glob.glob()会占用更少的内存。

from glob import iglob
import os
path=os.path.join('./T91_HR/*.png')
files=iglob(path)
print(type(files))

自然排序

from natsort import natsorted
a = ['1.png', '3.png', '10.png', '2.png']
##常规排序
a.sort()
print(a)
##自然排序
b = natsorted(a)
print(b)