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告别os.path,拥抱pathlib

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pathlib 模块是在Python3.4版本中首次被引入到标准库中的,作为一个可选模块。
从Python3.6开始,内置的 open 函数以及 os 、 shutil 和 os.path 模块中的各种函数都可以正确地使用 pathlib.Path 对象了。
最初,pathlib给人的感觉只是os.path的一个不必要的面向对象版本,
不过,当你实际去了解pathlib之后,会发现pathlib实际上绝不是一个简单的面向对象版本,
而是实实在在的解决了os.path存在的一些问题。
1. os.path VS pathlib

1.1. 路径规范化

对于os.path来说,路径的分隔用正斜杆(\)还是反斜杠(/)需要自己根据操作系统来确定。
或者,每一个路径拼接的地方,都用os.path.join来连接。
而使用pathlib的话,直接用反斜杠(/)即可,不用担心操作系统的不同。
比如:
  1. import os
  2. # windows系统中测试
  3. os.path.join("a/b", "c.txt")
  4. # 运行结果 错误
  5. # 'a/b\\c.txt'
  6. os.path.join("a", "b", "c.txt")
  7. # 运行结果 正确
  8. # 'a\\b\\c.txt'
复制代码
从代码可以看出,每一层文件夹都必须用join连接才能正确适应不同系统。
而在pathlib中,则不需要考虑这么多。
  1. from pathlib import Path
  2. Path("a/b").joinpath("c.txt")
  3. # WindowsPath('a/b/c.txt')
  4. Path("a").joinpath("b").joinpath("c.txt")
  5. # WindowsPath('a/b/c.txt')
复制代码
使用pathlib,在windows或者linux中,统一使用反斜杠(/)来分隔文件夹。
路径规范化之后的好处就是代码更加简洁。
比如:下面这个重命名文件的例子(a/b/c/d.csv => a/b/c.csv)
  1. # os.path 方式
  2. os.rename(os.path.join("a", "b", "c", "d.csv"), os.path.join("a", "b", "c.csv"))
  3. # pathlib 方式
  4. Path("a/b/c/d.csv").reanme("a/b/c.csv")
复制代码
哪种方式更清晰简洁不言而喻。
1.2. 字符串和对象

为什么要用对象来表示路径?
先看下面3个字符串变量:
  1. student = '{"name": "databook", "score": "90"}'
  2. graduate_date = "2023-07-01"
  3. home_directory = '/home/databook'
复制代码
这3个字符串其实代表不同的事物:一种是 JSON blob,一种是日期,一种是文件路径。
再看下面3个用对象表示的变量:
  1. from datetime import date
  2. from pathlib import Path
  3. student = {"name": "databook", "score": "90"}
  4. graduate_date = date(2023, 7, 1)
  5. home_directory = Path('/home/databook')
复制代码
用字符串来表示变量确实简洁,但也导致每个变量失去了其本身的意义,
程序无法区分这个变量代表的是JSON,还是日期,还是一个路径,从而增加了程序的不确定性。
程序规模大了,或者复杂性提高了之后,存在很大的隐患。
os.path和pathlib就是这样的关系,os.path使用字符串表示路径,pathlib使用Path对象表示路径。
1.3. 读写文件

pathlib的路径对象(Path)可以直接读写文件,因此也能大大简化读写文件的代码。
不用pathlib的读写文件方式:
  1. import os
  2. # 读取文件
  3. fp = os.path.join("a", "b.txt")
  4. with open(fp, "r") as f:
  5.     f.read()
  6. # 写入文件
  7. with open(fp, "w") as f:
  8.     f.write("hello")
复制代码
使用pathlib的话:
  1. from pathlib import Path
  2. # 读取文件
  3. Path("a/b.txt").read_text()
  4. # 写入文件
  5. Path("a/b.txt").write_text("hello)
复制代码
2. pathlib的性能

pathlib用面向对象的方式处理路径,难免让人觉得会比传统的方式慢很多,也就是存在性能问题。
那么,pathlib到底会比传统方式慢多少?通过下面的简单示例来看看。
传统方式:
  1. def a(d="D:/miniconda3/Lib/site-packages"):
  2.     from os import getcwd, walk
  3.     extension = ".py"
  4.     count = 0
  5.     for root, directories, filenames in walk(d):
  6.         for filename in filenames:
  7.             if filename.endswith(extension):
  8.                 count += 1
  9.                
  10.     print(f"{count} Python files found")
  11. if __name__ == "__main__":
  12.     import time
  13.     t0 = time.time()
  14.     a()
  15.     t1 = time.time()
  16.     print(t1 - t0)
  17. # 运行结果:
  18. 7875 Python files found
  19. 0.31201744079589844
复制代码
pathlib方式:
  1. def b(d="D:/miniconda3/Lib/site-packages"):
  2.     from pathlib import Path
  3.     extension = ".py"
  4.     count = 0
  5.     for filename in Path(d).rglob(f"*{extension}"):
  6.         count += 1
  7.     print(f"{count} Python files found")
  8. if __name__ == "__main__":
  9.     import time
  10.     t0 = time.time()
  11.     b()
  12.     t1 = time.time()
  13.     print(t1 - t0)
  14. # 运行结果:
  15. 7875 Python files found
  16. 0.44898128509521484
复制代码
读取的标准库中的文件,总共将近8000个文件,运行多次后,时间大概相差0.1秒左右。
pathlib的性能确实略逊于传统方式,但是将近8000个文件,也只慢了0.1秒
如果不是大规模处理文件的话,还是用pathlib更好。
3. 总结

总的来说,与传统的 os.path 模块相比,pathlib 提供了一种更现代和面向对象的方式来处理文件路径。
它支持跨平台的文件路径操作,使得开发者可以更容易地编写可移植的代码。
此外,pathlib 还提供了链式调用的能力,使得代码更加简洁和易读。
因此,为了代码更加简洁、易读和可维护,推荐使用 pathlib 来替代传统的 os.path。

来源:https://www.cnblogs.com/wang_yb/p/18064186
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