Python批量处理文件技巧详解

本文详解了如何用Python安全高效地批量处理文件，强调精准定位（推荐pathlib）、统一编码（utf-8-sig+newline=""）、健壮执行（异常捕获+tqdm进度条）和操作规范（预览→备份→覆盖三步安全流程），直击中文路径、BOM、跨平台兼容等实战痛点，帮你避开“写得多却错得惨”的陷阱，真正实现“选得准、改得稳、错得少”的自动化生产力提升。

Python脚本批量处理文件，核心是用 os、glob 或 pathlib 找到目标文件，再用循环逐个读取、修改、保存。关键不在“写得多”，而在“选得准、改得稳、错得少”。

一、定位要处理的文件（别漏掉、也别多抓）

推荐优先用 pathlib——简洁、跨平台、面向对象：

• Path("data/").glob("*.txt")：匹配当前目录下所有 .txt 文件（不递归）
• Path("data/").rglob("log_*.log")：递归查找所有子目录中符合命名规则的日志文件
• 加 list() 转成列表，方便查看或切片调试，比如 files = list(...)[:10] 先试前10个

二、统一读写逻辑（避免编码报错和路径拼错）

中文路径、UTF-8/BOM、换行符不一致是常见坑：

• 读文件统一用 encoding="utf-8-sig"（自动去BOM）
• 写文件时明确指定 newline=""，防止 Windows 多出空行
• 用 file_path.with_name(f"new_{file_path.name}") 生成新文件名，不手拼字符串

三、加异常处理和进度提示（跑几百个文件时心里有底）

不要让一个坏文件中断全部流程：

• 对每个文件用 try...except UnicodeDecodeError: 捕获编码问题，跳过或记日志
• 用 tqdm(files) 包裹循环（需先 pip install tqdm），实时显示进度条
• 简单记录：每处理完10个 print(f"✅ 已完成 {i+1}/{len(files)}")

四、安全第一：先预览、再备份、最后覆盖

批量操作不可逆，养成“三步习惯”：

• 首次运行时，把 .write_text(...) 换成 print(f"将写入：{new_path}")，只看不改
• 正式运行前，用 shutil.copy2(old, old.with_suffix(".bak")) 自动备份原文件（保留时间戳）
• 确认无误后才启用实际写入；也可改用新目录输出，如 output_dir / file_path.name

基本上就这些。不复杂但容易忽略细节——尤其是编码和路径。写完先拿 3 个测试文件跑通，再放开批量，稳。

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