python批量处理文件需遵循遍历+读取+解析+保存四步闭环，关键在于选用合适模块并规避路径与编码问题：统一用pathlib.Path处理路径、优先utf-8编码、非正则优先提取、结构化数据用pandas汇总、添加进度提示与错误反馈。
用Python批量处理文件，核心是遍历+读取+解析+保存四步闭环。关键不在写多复杂，而在选对模块、避开路径和编码坑。
一、统一读取不同后缀的文件
常见文本类文件（.txt/.csv/.log/.md）可用内置open()，但必须显式指定编码；excel（.xlsx）需pandas或openpyxl；jsON用json模块最稳妥。
- 建议统一用
utf-8打开，遇到乱码再试gbk或latin-1 - 用
pathlib.Path替代os.path，路径拼接更直观，比如dir_path / "data" / "file.txt" - 跳过隐藏文件和目录：
if file.is_file() and not file.name.startswith(".")
二、按规则提取内容（非正则优先）
别一上来就写正则。先看数据结构：是固定列宽？有分隔符？含标准字段名？能用split()、csv.reader或pandas.read_csv()就不用正则。
- 日志类文本常用
line.startswith("Error")快速过滤 - CSV若含逗号在字段内，务必用
csv模块，别用str.split(",") - 需要正则时，提前编译：
pattern = re.compile(r"d{4}-d{2}-d{2}")，避免循环里重复编译
三、结果汇总与自动保存
批量解析后不导出等于白干。推荐两种方式：
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- 结构化数据（如表格）→ 用
pandas.DataFrame收集，最后.to_csv("output.csv", index=False) - 纯文本汇总 → 每次
with open(..., "a", encoding="utf-8") as f:追加，注意首次清空旧文件 - 保留原始文件名关联结果：
result["source"] = file.name，方便溯源
四、加个简单进度提示，别让脚本“假死”
处理上百个文件时，没反馈容易误判卡住。不用第三方库，用内置print()配合r回车即可。
- 示例：
print(f"r处理中: {i}/{total} ({file.name})", end="", flush=True) - 报错别吞掉：
except Exception as e: print(f"❌ {file.name}: {e}")，便于定位问题文件 - 完成加个✅提示：
print(f"n✅ 全部完成，共处理 {total} 个文件")