python os 遍历文件 python遍历文件内容

在python中遍历目录并过滤特定文件类型可使用os.walk()结合字符串操作或fnmatch模块，1.使用os.walk()遍历目录获取文件名；2.通过endswith()或fnmatch.fnmatch()筛选目标文件类型；3.用os.path.joi n()组合完整路径；4.处理权限错误可用try... except捕获oserror；5.避免寻找符号链接需设置followlinks=false；6.使用生成器实现延迟加载提升效率；7.通过concurrent.futures模块结合多线程进程加速io密集型任务。

遍历目录下的文件，在Python中主要通过os和os.path模块，当然glob模块在某些场景下也很方便。过滤特定文件类型，则需要结合字符串操作或者fnmatc解决方案：

解决方案：

在Python中，遍历目录下的文件通常使用os.walk()函数。这个函数会递归地组指定目录其子目录，返回一个生成器，每次迭代都会产生一个三元(dirpath， dirnames， filenames)，分别表示当前目录的路径、当前目录下的子目录名列表和当前目录下的文件名列表。

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以下是一个基本的示例：import osdef traverse_directory(directory)： for dirpath，dirnames，os.walk(directory)中的文件名： print(fquot；当前目录：{dirpath}quot；) for filenames 中的文件名： print(fquot； 文件：{filename}quot；) print(fquot；子目录：{dirnames}quot；)#使用示例traverse_directory(quot；/path/to/your/directoryquot；)登录后复制

要过滤特定文件类型，可以结合字符串的endswith()方法或者fnmatch模块。

例如，只遍历.txt文件：import osimport fnmatchdef traverse_and_filter(directory，pattern)： for dirpath， dirnames， filenames in os.walk(directory)： for filename in filenames： if filename.endswith(pattern)： #endswith print(fquot；找到 {pattern} 文件：{os.path.join(dirpath， filename)}quot；)def traverse_and_filter_fnmatch(directory，pattern)：用于 os.walk(directory) 中的 dirpath、dirnames、文件名：用于文件名中的文件名： if fnmatch.fnmatch(filename，pattern)：使用 #fnmatch print(fquot；找到匹配 {pattern} 的文件：{os.path.join(dirpath， filename)}quot；)#使用示例traverse_and_filter(quot；/path/to/your/directoryquot；， quot；.txt"；)traverse_and_filter_fnmatch(quot；/path/to/your/directoryquot；， quot；*.logquot；) #匹配所有.log文件后复制

os.path.join()函数用于将目录路径和文件名组合成完整的文件路径，这是一个好习惯，可以避免手动格式化字符串时出现错误。如何处理过程中遇到权限错误？

在读取目录目录时，可能会遇到权限不足的情况，导致os.walk()抛出OSError异常。为了程序的健壮性，可以使用尝试...除了登录块来捕获并处理这些异常。

import osdef traverse_directory_safe(directory)： for os.walk(directory) 中的 dirpath、 dirnames、 文件名： try： print(fquot；当前目录：{dirpath}quot；) for filenames 中的文件名： print(fquot；文件：{filename}quot；) print(fquot； 子目录：{dirnames}quot；) except OSError as e： print(fquot； 警告：无法访问 {dirpath} - {e}quot；)#使用示例traverse_directory_safe(quot；/path/to/your/directoryquot；)登录后复制

这样，即使遇到无法访问的目录，程序也继续执行，而崩溃不会。记录下错误的目录路径，方便后续排查问题。如何避免恢复符号链接指向的目录？

默认情况下，os.walk()会紧接着符号链接进入其指向的目录。如果需要避免这种情况，可以将参数followlinks设置为False。import奥斯德夫traverse_without_links(directory)： for os.walk(directory， followlinks=False) 中的 dirpath、 dirnames、 文件名： print(fquot；当前目录：{dirpath}quot；) for filenames 中的文件名： print(fquot；文件：{filename}quot；) print(fquot； 子目录：{dirnames}quot；)#使用示例traverse_without_links(quot；/path/to/your/directoryquot；)登录后复制

设置followlinks=False后，os.walk()将符号链接设为普通文件或目录处理，而不会进入其指向的目录进行导出。在处理中包含大量符号链接的目录结构时非常有用，避免无限循环。如何使用生成器提高效率，特别是这大型处理目录结构时？

os.walk() 本身就是一个生成器，但是我们可以进一步利用生成器来延迟处理文件，从而提高效率。例如，我们可以创建一个生成器函数，只在需要的时候才返回文件路径，而不是一次性加载所有文件路径到内存中。

import osdef file_path_generator(directory，pattern)：for dirpath，dirnames，filenames in os.walk(directory)：for filenames in filenames：if filename.endswith(pattern)：yield os.path.join(dirpath，filename)#使用示例file_generator = file_path_generator(quot；/path/to/your/directoryquot；，quot；.txtquot；)#延迟处理文件for file_path in file_generator： # 对 file_path 进行处理 print(fquot；处理文件：{file_path}quot；)登录后复制

这样做的好处是，只有在迭代到某个文件时，才会其完整路径，从而节省了内存和计算资源。特别是在处理大型目录结构时，这种延迟处理的方式可以显着提高程序的性能。可以把生成器想象成一个“并行供应”的工厂，只有你需要的时候，才会生产。如何使用多线程以太坊进程加速文件遍历和处理？

对于IO密集型的任务，例如文件方便和处理，可以使用多线程以太坊进程来加速。concurrent.futures模块提供了一个高级接口，可以地实现并行处理。

import osimport并发.futuresdef process_file(file_path)： # 对文件进行处理 print(fquot；处理文件：{file_path}quot；) # 模拟运行操作 import time time.sleep(0.1) # 模拟IO操作 def traverse_and_process_parallel(directory，pattern， num_workers=4)： with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=num_workers) as executor： for dirpath， dirnames， filenames in os.walk(directory)： for filenames in filenames： if filename.endswith(pattern)： file_path = os.path.join(dirpath， filename) executor.submit(process_file， file_path)# 使用示例traverse_and_process_parallel(quot；/path/to/your/directoryquot；， quot；.txtquot；， num_workers=8)登录后复制考虑

在这个示例中，ThreadPoolExecutor创建了一个线程池，用于ARM执行process_file函数。每个符合条件的文件都会被提交到线程池中进行处理。通过调整num_workers参数，可以控制执行的线程数量。对于CPU密集型的任务，可以使用ProcessPoolExecutor来代替ThreadPoolExecutor，利用多进程来提高性能。需要注意的是，多线程和多进程都会带来额外的开销，例如线程/进程的创建和切换，以及数据同步等。因此，需要根据实际情况进行权衡文章，选择合适的负载策略。

以上就是Python中如何遍历目录下的文件？遍历时如何过滤特定文件类型？的详细内容，更多请关注乐关注哥常识网其他相关！