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几行Python代码快速解析、整理上万份数据文件

作者：互联网

在这个世界上，人们每天都在用 Python 完成着不同的工作。而文件操作，则是大家最常需要解决的任务之一。使用 Python，你可以轻松为他人生成精美的报表，也可以用短短几行代码快速解析、整理上万份数据文件。

当我们编写与文件相关的代码时，通常会关注这些事情：我的代码是不是足够快？我的代码有没有事半功倍的完成任务？ 在这篇文章中，我会与你分享与之相关的几个编程建议。我会向你推荐一个被低估的 Python 标准库模块、演示一个读取大文件的最佳方式、最后再分享我对函数设计的一点思考。

下面，让我们进入第一个“模块安利”时间吧。

注意：因为不同操作系统的文件系统大不相同，本文的主要编写环境为 Mac OS/Linux 系统，其中一些代码可能并不适用于 Windows 系统。

建议一：使用 pathlib 模块

如果你需要在 Python 里进行文件处理，那么标准库中的 os 和 os.path兄弟俩一定是你无法避开的两个模块。在这两个模块里，有着非常多与文件路径处理、文件读写、文件状态查看相关的工具函数。

让我用一个例子来展示一下它们的使用场景。有一个目录里装了很多数据文件，但是它们的后缀名并不统一，既有 .txt，又有 .csv。我们需要把其中以 .txt 结尾的文件都修改为 .csv 后缀名。

我们可以写出这样一个函数：

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1.  `import os`

2.  `import os.path`

5.  `def unify_ext_with_os_path(path):`

6.  `"""统一目录下的 .txt 文件名后缀为 .csv`

7.  `"""`

8.  `for filename in os.listdir(path):`

9.  `basename, ext = os.path.splitext(filename)`

10.  `if ext ==  '.txt':`

11.  `abs_filepath = os.path.join(path, filename)`

12.  `os.rename(abs_filepath, os.path.join(path, f'{basename}.csv'))`

让我们看看，上面的代码一共用到了哪些与文件处理相关的函数：

上面的函数虽然可以完成需求，但说句实话，即使在写了很多年 Python 代码后，我依然觉得：这些函数不光很难记，而且最终的成品代码也不怎么讨人喜欢。

使用 pathlib 模块改写代码

为了让文件处理变得更简单，Python 在 3.4 版本引入了一个新的标准库模块：pathlib。它基于面向对象思想设计，封装了非常多与文件操作相关的功能。如果使用它来改写上面的代码，结果会大不相同。

使用 pathlib 模块后的代码：

1.  `from pathlib import  Path`

3.  `def unify_ext_with_pathlib(path):`

4.  `for fpath in  Path(path).glob('*.txt'):`

5.  `fpath.rename(fpath.with_suffix('.csv'))`

和旧代码相比，新函数只需要两行代码就完成了工作。而这两行代码主要做了这么几件事：

  1. 首先使用 Path(path) 将字符串路径转换为 Path 对象

  2. 调用 .glob('*.txt') 对路径下所有内容进行模式匹配并以生成器方式返回，结果仍然是 Path 对象，所以我们可以接着做后面的操作

  3. 使用 .with_suffix('.csv') 直接获取使用新后缀名的文件全路径

  4. 调用 .rename(target) 完成重命名

相比 os 和 os.path，引入 pathlib 模块后的代码明显更精简，也更有整体统一感。所有文件相关的操作都是一站式完成。

其他用法

除此之外，pathlib 模块还提供了很多有趣的用法。比如使用 / 运算符来组合文件路径：


1.  `#

标签：文件,数据文件,Python,代码,pathlib,上万份,模块,path,os
来源： https://blog.51cto.com/14510224/2440429