Python多文件处理技巧：目录遍历与批量操作

有志者，事竟成！如果你在学习文章，那么本文《Python多文件处理教程：目录遍历与批量操作》，就很适合你！文章讲解的知识点主要包括，若是你对本文感兴趣，或者是想搞懂其中某个知识点，就请你继续往下看吧~

Python处理多层文件结构推荐pathlib.rglob()，批量读写需按需加载并指定编码，重命名移动要校验存在性，过滤统计用关键词或后缀，脚本化应加argparse、tqdm和错误日志。

遍历目录：用 os.walk() 和 pathlib 处理多层文件结构

处理多个文件时，第一步往往是找到它们。Python 提供了两种主流方式：传统 os.walk() 和更现代的 pathlib.Path.rglob()。

os.walk() 返回三元组（根路径、子目录名列表、文件名列表），适合需要同时操作目录层级信息的场景：

• 逐层进入子目录，可控制是否跳过某些文件夹（通过修改 dirnames 列表）
• 对每个目录下的文件做统一判断，比如只处理 .py 或 .txt 文件
• 示例中常配合 os.path.join(root, file) 构建完整路径，避免路径拼接错误

pathlib 更简洁直观，推荐新项目使用：

• Path("data").rglob("*.log") 直接获取所有匹配的日志文件路径对象
• 路径对象自带 .stem、.suffix、.parent 等属性，无需额外拆解字符串
• 支持链式调用，比如 p.resolve().is_file() 安全判断是否存在且为文件

批量读写文件：避免内存爆炸与编码陷阱

一次打开几百个文件？别直接用 open() 全部加载——容易触发 MemoryError 或乱码。关键在“按需”和“统一编码”。

• 用 with open(...) 保证自动关闭，即使出错也不留句柄
• 文本文件务必显式指定 encoding="utf-8"（Windows 记事本保存的 ANSI 文件除外，可用 "gbk" 或 chardet 检测）
• 大文件不用 read() 全读，改用 for line in f: 逐行处理；二进制文件用 f.read(8192) 分块读取
• 写入前检查目标目录是否存在：Path(out_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True)

常见批量操作：重命名、移动、过滤与统计

实际工作中，多数需求逃不开这几类动作。核心是“先查后动”，加一层安全校验。

• 重命名：用 rename() 前先用 exists() 检查目标名是否已存在，避免覆盖；建议加时间戳或序号前缀，如 f"backup_{p.stem}_{int(time.time())}{p.suffix}"
• 移动/复制：shutil.move() 和 shutil.copy2() 保留修改时间等元数据；跨磁盘移动本质是复制+删除，大文件注意磁盘空间
• 按内容过滤：比如只处理含特定关键词的文件，可用 if "ERROR" in f.read():，但记得小文件才全文读，否则用正则逐行 scan
• 快速统计：统计总大小用 sum(p.stat().st_size for p in files)，统计类型分布用 Counter(p.suffix for p in files)

封装成可复用脚本：加参数、进度条与错误日志

临时脚本跑一次就丢？稍加改造就能变成团队共享工具。

• 用 argparse 接收路径、后缀、动作类型等参数，比如 python batch.py -d ./logs -e .log --action clean
• 处理大量文件时加 tqdm(files) 显示进度条，用户不干等
• 异常不能吞掉：对每个文件单独 try/except，记录失败路径到 error.log，不影响其余文件执行
• 操作前打印将要处理的文件数和预估影响范围，加 --dry-run 参数先预览不执行

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