使用Python快速遍历文件夹下所有文件的方法总结

一、为什么需要遍历文件夹下的所有文件

在很多实际应用场景中，我们需要对文件夹下的所有文件进行操作。以下是一些常见的例子：

1. 文件处理和转换：例如，将一批图片文件从一种格式转换为另一种格式，或者对大量的文本文件进行内容分析和处理。
2. 数据收集和整理：当需要从多个文件中收集数据并进行整理和分析时，遍历文件夹下的所有文件可以帮助我们快速找到所需的数据。
3. 自动化任务：比如定期备份文件夹中的重要文件，或者对特定类型的文件进行自动分类和归档。
4. 程序调试和错误处理：在调试程序时，可能需要检查特定文件夹下的所有文件，以确定是否存在错误或异常情况。

二、Python 中遍历文件夹的方法

Python 提供了多种方法来遍历文件夹下的所有文件。下面我们将介绍几种常用的方法，并比较它们的优缺点。

1. 使用 os 模块

os模块是 Python 中用于与操作系统交互的标准库模块。它提供了许多函数和方法，用于处理文件和目录操作。以下是使用os模块遍历文件夹的基本方法：

import os

def traverse_folder(folder_path):
    for root, dirs, files in os.walk(folder_path):
        for file in files:
            file_path = os.path.join(root, file)
            print(file_path)

traverse_folder('/path/to/folder')

在上述代码中，我们使用os.walk()函数遍历指定文件夹及其子文件夹下的所有文件。os.walk()函数返回一个三元组(root, dirs, files)，其中root表示当前遍历的目录路径，dirs是当前目录下的子目录列表，files是当前目录下的文件列表。我们可以通过循环遍历files列表，获取每个文件的路径，并进行相应的处理。

优点：

• 简单易用，是 Python 中最基本的遍历文件夹的方法。
• 可以遍历指定文件夹及其所有子文件夹下的文件。

缺点：

• 对于大型文件夹，遍历速度可能较慢。
• 不能直接控制遍历的深度和顺序。

2. 使用 glob 模块

glob模块是 Python 中用于文件路径匹配的模块。它提供了一种简单的方法来查找符合特定模式的文件路径。以下是使用glob模块遍历文件夹的方法：

import glob

def traverse_folder(folder_path):
    for file_path in glob.glob(folder_path + '/**/*', recursive=True):
        print(file_path)

traverse_folder('/path/to/folder')

在上述代码中，我们使用glob.glob()函数查找指定文件夹及其子文件夹下的所有文件。glob.glob()函数接受一个文件路径模式作为参数，并返回一个匹配的文件路径列表。我们可以使用通配符*来表示任意字符，使用**来表示任意深度的子目录。通过设置recursive=True参数，我们可以递归地查找子文件夹下的文件。

优点：

• 可以使用通配符进行文件路径匹配，非常灵活。
• 对于特定的文件路径模式，遍历速度可能比os.walk()更快。

缺点：

• 不能像os.walk()那样直接获取当前目录下的子目录列表。
• 对于复杂的文件夹结构，可能需要使用多个通配符进行匹配，代码可能会变得比较复杂。

3. 使用 pathlib 模块

pathlib模块是 Python 3.4 及以上版本中新增的模块，它提供了一种面向对象的方式来处理文件和目录路径。以下是使用pathlib模块遍历文件夹的方法：

from pathlib import Path

def traverse_folder(folder_path):
    folder = Path(folder_path)
    for file_path in folder.rglob('*'):
        print(file_path)

traverse_folder('/path/to/folder')

在上述代码中，我们使用Path类表示文件和目录路径。通过调用folder.rglob('*')方法，我们可以递归地查找指定文件夹及其子文件夹下的所有文件。rglob()方法接受一个文件路径模式作为参数，并返回一个生成器对象，我们可以使用循环遍历生成器对象，获取每个文件的路径。

优点：

• 提供了一种面向对象的方式来处理文件和目录路径，代码更加简洁和易读。
• 可以方便地进行文件和目录的操作，如创建、删除、移动等。

缺点：

• 对于 Python 3.4 以下版本不兼容。
• 在某些情况下，遍历速度可能不如os.walk()和glob模块。

三、遍历文件夹的性能优化

当处理大量文件时，遍历文件夹的性能可能会成为一个问题。以下是一些优化遍历文件夹性能的方法：

1. 避免重复遍历

在遍历文件夹时，尽量避免重复遍历相同的文件和目录。可以使用集合或字典来记录已经遍历过的文件和目录路径，以便在后续的遍历中跳过它们。

import os

visited = set()

def traverse_folder(folder_path):
    for root, dirs, files in os.walk(folder_path):
        for file in files:
            file_path = os.path.join(root, file)
            if file_path not in visited:
                visited.add(file_path)
                print(file_path)

traverse_folder('/path/to/folder')

在上述代码中，我们使用一个集合visited来记录已经遍历过的文件路径。在遍历每个文件时，我们检查文件路径是否已经在集合中，如果不在集合中，则打印文件路径，并将其添加到集合中。这样可以避免重复遍历相同的文件。

2. 并行遍历

如果你的计算机具有多个 CPU 核心，可以考虑使用并行编程技术来加速遍历文件夹的过程。Python 中的multiprocessing和concurrent.futures模块提供了方便的并行编程接口。

import os
import multiprocessing

def process_file(file_path):
    # 对文件进行处理的代码
    print(file_path)

def traverse_folder(folder_path):
    pool = multiprocessing.Pool()
    for root, dirs, files in os.walk(folder_path):
        for file in files:
            file_path = os.path.join(root, file)
            pool.apply_async(process_file, args=(file_path,))
    pool.close()
    pool.join()

traverse_folder('/path/to/folder')

在上述代码中，我们定义了一个process_file()函数，用于对单个文件进行处理。在遍历文件夹时，我们使用multiprocessing.Pool()创建一个进程池，并将每个文件的处理任务提交给进程池中的一个进程执行。这样可以充分利用计算机的多个 CPU 核心，提高遍历文件夹的速度。

3. 减少不必要的文件操作

在遍历文件夹时，尽量减少不必要的文件操作，如打开、读取、写入文件等。如果只需要获取文件的路径信息，可以直接使用文件路径进行处理，而不需要打开文件。

import os

def traverse_folder(folder_path):
    for root, dirs, files in os.walk(folder_path):
        for file in files:
            file_path = os.path.join(root, file)
            # 直接使用文件路径进行处理，而不需要打开文件
            print(file_path)

traverse_folder('/path/to/folder')

在上述代码中，我们只打印文件的路径信息，而没有进行任何文件操作。这样可以减少不必要的文件操作，提高遍历文件夹的速度。

四、遍历文件夹的注意事项

在遍历文件夹时，还需要注意以下几点：

1. 权限问题：确保你的程序具有足够的权限来访问指定的文件夹和文件。如果遇到权限不足的情况，可以尝试以管理员身份运行程序，或者调整文件夹和文件的权限设置。
2. 文件类型过滤：如果只需要遍历特定类型的文件，可以在遍历过程中进行文件类型过滤。例如，可以使用文件扩展名来判断文件类型，并只处理符合条件的文件。
3. 异常处理：在遍历文件夹时，可能会遇到各种异常情况，如文件不存在、权限不足、文件损坏等。为了保证程序的稳定性，应该在遍历过程中进行适当的异常处理。
4. 递归深度限制：如果文件夹结构非常深，可能会导致递归深度超过 Python 的默认限制。在这种情况下，可以考虑使用非递归的方法来遍历文件夹，或者调整 Python 的递归深度限制。

五、总结

本文介绍了如何使用 Python 快速遍历文件夹下的所有文件。我们介绍了三种常用的遍历文件夹的方法，包括使用os模块、glob模块和pathlib模块，并比较了它们的优缺点。我们还介绍了一些优化遍历文件夹性能的方法，如避免重复遍历、并行遍历和减少不必要的文件操作。最后，我们提醒了在遍历文件夹时需要注意的一些问题，如权限问题、文件类型过滤、异常处理和递归深度限制。希望本文对你在使用 Python 进行文件操作时有所帮助。

以上就是使用Python快速遍历文件夹下所有文件的方法总结的详细内容，更多关于Python遍历文件夹下文件的资料请关注脚本之家其它相关文章！

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