論文の概要: Pattern-Based File and Data Access with Python Glob: A Comprehensive Guide for Computational Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.08843v1
- Date: Thu, 04 Sep 2025 01:34:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-12 16:52:24.064131
- Title: Pattern-Based File and Data Access with Python Glob: A Comprehensive Guide for Computational Research
- Title（参考訳）: Python Globによるパターンベースのファイルとデータアクセス: 総合的な計算研究ガイド
- Authors: Sidney Shapiro,
- Abstract要約: globはPythonモジュールで、ワイルドカードパターンを使ってファイルの検索、フィルタリング、取り込みを行う簡単な方法を提供する。
本稿では,データサイエンス,ビジネス分析,人工知能アプリケーションのための汎用ツールとして,グロブを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Pattern-based file access is a fundamental but often under-documented aspect of computational research. The Python glob module provides a simple yet powerful way to search, filter, and ingest files using wildcard patterns, enabling scalable workflows across disciplines. This paper introduces glob as a versatile tool for data science, business analytics, and artificial intelligence applications. We demonstrate use cases including large-scale data ingestion, organizational data analysis, AI dataset construction, and reproducible research practices. Through concrete Python examples with widely used libraries such as pandas,scikit-learn, and matplotlib, we show how glob facilitates efficient file traversal and integration with analytical pipelines. By situating glob within the broader context of reproducible research and data engineering, we highlight its role as a methodological building block. Our goal is to provide researchers and practitioners with a concise reference that bridges foundational concepts and applied practice, making glob a default citation for file pattern matching in Python-based research workflows.
- Abstract（参考訳）: パターンベースのファイルアクセスは、基本的なものであるが、しばしば文書化されていない計算研究の側面である。
Python globモジュールは、ワイルドカードパターンを使ってファイルの検索、フィルタリング、取り込みを行う、シンプルだが強力な方法を提供する。
本稿では,データサイエンス,ビジネス分析,人工知能アプリケーションのための汎用ツールとして,グロブを紹介する。
大規模データ取り込み、組織データ分析、AIデータセット構築、再現可能な研究プラクティスなどのユースケースを実演する。
pandas、scikit-learn、 matplotlibのような広く使われているライブラリを使ったPythonの具体的な例を通して、globが効率的なファイルトラバースと分析パイプラインとの統合をどのように促進するかを示す。
再現可能な研究・データ工学の幅広い文脈にグローブを配置することにより,方法論的なビルディングブロックとしての役割を強調した。
私たちのゴールは、基礎概念と応用プラクティスをブリッジする簡潔なリファレンスを研究者や実践者に提供し、Pythonベースの研究ワークフローにおけるファイルパターンマッチングのデフォルトの引用として、globを使用することです。
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