bat处理批量文件重命名

2024-06-16 17:04
文章标签 处理 批量 bat 重命名

本文主要是介绍bat处理批量文件重命名,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

遇到需要批量重命名文件的情况,许多博主文章有方法介绍,但可行的不多。(主要是推荐专用工具,但这些工具还都是要收费的。)下面把我的办法分享下。

总体概括是使用bat文件处理。

1、生成Excle文件

 2、全选要重命名的所有文件,按“shift”键,右键选择“复制文件路径”,粘贴到Excel表格第二列。

3、Excel第一列输入“ren”

4、Excle第三列输入新的文件名称。(如果是旧名加前缀、后缀等,可以使用Excle函数)

5、在要文件夹内新建rename.txt

6、把excel第一、二、三列复制粘贴到此(注意如果有汉字需要ANSI编码)。

7、rename.txt改为rename.bat.

8、cmd 定位到根目录,运行rename.bat

完成

注意:在旧文件名中可能存在不规范,比如含有“空格键”,导致cmd无法识别。这时可以用双引号把旧文件名括起来。

这篇关于bat处理批量文件重命名的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1067029

相关文章

无人叉车3d激光slam多房间建图定位异常处理方案-墙体画线地图切分方案

墙体画线地图切分方案 针对问题:墙体两侧特征混淆误匹配,导致建图和定位偏差,表现为过门跳变、外月台走歪等 ·解决思路:预期的根治方案IGICP需要较长时间完成上线,先使用切分地图的工程化方案,即墙体两侧切分为不同地图,在某一侧只使用该侧地图进行定位 方案思路 切分原理:切分地图基于关键帧位置,而非点云。 理论基础:光照是直线的,一帧点云必定只能照射到墙的一侧,无法同时照到两侧实践考虑:关

【生成模型系列(初级)】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【通俗理解】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节:嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”,它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式,即向量。 正如翻译机将一种语言

Thymeleaf:生成静态文件及异常处理java.lang.NoClassDefFoundError: ognl/PropertyAccessor

我们需要引入包: <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework</groupId><artifactId>sp

jenkins 插件执行shell命令时,提示“Command not found”处理方法

首先提示找不到“Command not found,可能我们第一反应是查看目标机器是否已支持该命令,不过如果相信能找到这里来的朋友估计遇到的跟我一样,其实目标机器是没有问题的通过一些远程工具执行shell命令是可以执行。奇怪的就是通过jenkinsSSH插件无法执行,经一番折腾各种搜索发现是jenkins没有加载/etc/profile导致。 【解决办法】: 需要在jenkins调用shell脚

明明的随机数处理问题分析与解决方案

明明的随机数处理问题分析与解决方案 引言问题描述解决方案数据结构设计具体步骤伪代码C语言实现详细解释读取输入去重操作排序操作输出结果复杂度分析 引言 明明生成了N个1到500之间的随机整数,我们需要对这些整数进行处理,删去重复的数字,然后进行排序并输出结果。本文将详细讲解如何通过算法、数据结构以及C语言来解决这个问题。我们将会使用数组和哈希表来实现去重操作,再利用排序算法对结果

8. 自然语言处理中的深度学习:从词向量到BERT

引言 深度学习在自然语言处理(NLP)领域的应用极大地推动了语言理解和生成技术的发展。通过从词向量到预训练模型(如BERT)的演进,NLP技术在机器翻译、情感分析、问答系统等任务中取得了显著成果。本篇博文将探讨深度学习在NLP中的核心技术,包括词向量、序列模型(如RNN、LSTM),以及BERT等预训练模型的崛起及其实际应用。 1. 词向量的生成与应用 词向量(Word Embedding)

使用协程实现高并发的I/O处理

文章目录 1. 协程简介1.1 什么是协程?1.2 协程的特点1.3 Python 中的协程 2. 协程的基本概念2.1 事件循环2.2 协程函数2.3 Future 对象 3. 使用协程实现高并发的 I/O 处理3.1 网络请求3.2 文件读写 4. 实际应用场景4.1 网络爬虫4.2 文件处理 5. 性能分析5.1 上下文切换开销5.2 I/O 等待时间 6. 最佳实践6.1 使用 as

Python脚本:对文件进行批量重命名

字符替换:批量对文件名中指定字符进行替换添加前缀:批量向原文件名添加前缀添加后缀:批量向原文件名添加后缀 import osdef Rename_CharReplace():#对文件名中某字符进行替换(已完结)re_dir = os.getcwd()re_list = os.listdir(re_dir)original_char = input('请输入你要替换的字符:')replace_ch

Python脚本:批量解压RAR文件

所需模块: os.getcwd() #获取脚本文件路径os.system() #执行系统命令 import os#source_dir = input("Please input in source_dir:")#unzip_dir = input("Please input in unzip_dir:") source_dir = os.

Level3 — PART 3 — 自然语言处理与文本分析

目录 自然语言处理概要 分词与词性标注 N-Gram 分词 分词及词性标注的难点 法则式分词法 全切分 FMM和BMM Bi-direction MM 优缺点 统计式分词法 N-Gram概率模型 HMM概率模型 词性标注(Part-of-Speech Tagging) HMM 文本挖掘概要 信息检索(Information Retrieval) 全文扫描 关键词