【Python小应用】8行代码实现文件去重

简介: 【Python小应用】8行代码实现文件去重

image.png

需求描述


上周突然接到一个任务,要通过XX网站导出XX年-XX年之间的数据,导出后的文件名就是对应日期,导出后发现,有的文件大小是一样,文件名不同,随便打开文件看了下,发现竟然两个不同文件名的文件内容是重复的,原因暂时不清楚,预测是网站的原因,最后发现大概只有 30% 的数据没有重复。我淦!


啥也不说,首要任务还是把那些没有重复的文件给筛选出来,或是删除重复的文件。文件很多几百个,通过一个个的对比文件去删除估计又要加班,然后突然想到 Python 有个内置的 filecmp 能够貌似是比较文件的,话不多说,直接开整~


撸代码ing


导出的文件都是保存在同一文件夹下的,格式也相同。然后,看了一下官方文档中 filecmp.cmp() 的用法。大致总结如下:

filecmp.cmp(f1, f2, shallow=True)

  • f1/f2:待比较的两个文件路径。
  • shallow :默认为 True,即只比较 os.stat() 获取的元数据(创建时间,大小等信息)是否相同,设置为 False 的话,在对比文件的时候还要比较文件内容。

为了防止代码有问题,我先创建了一个 test 文件夹,在文件夹下手动创建了 6 个文件,1~5 中只有 1,2,3,4,5 对应的数字内容,第6个为空文件。

image.png


之后再将文件全部复制一份。如下

image.png


测试代码

from pathlib import Path
import filecmp
path_list = [path for path in Path(r'C:\Users\pc\Desktop\test').iterdir() if path.is_file()]
for front in range(len(path_list) - 1):
    for later in range(front + 1, len(path_list)):
        if filecmp.cmp(path_list[front], path_list[later], shallow=False):
            path_list[front].unlink()    # 删除文件
            break
复制代码


运行效果

image.png

代码的整体逻辑十分简单,首先获取对应文件下的“所有文件”,这里“所有文件”指的是 test 目录下的第一级文件路径,如果 test 文件夹中有子文件夹,则不会获取子文件夹中的文件路径,同时由于指定了 path.is_file() ,所以 path_list 中只获取文件(txt、xlsx、csv、zip等)的路径。然后通过双层循环比较当前两个路径的文件内容是否相同,如果相同,则删除文件。


虽然代码量不多,但确实能够减少人工处理的时间,OK,完结撒花~



相关文章
|
4天前
|
人工智能 安全 Java
Java和Python在企业中的应用情况
Java和Python在企业中的应用情况
28 7
|
14天前
|
数据库 Python
Python 应用
Python 应用。
37 4
|
23天前
|
数据采集 存储 JSON
Python网络爬虫:Scrapy框架的实战应用与技巧分享
【10月更文挑战第27天】本文介绍了Python网络爬虫Scrapy框架的实战应用与技巧。首先讲解了如何创建Scrapy项目、定义爬虫、处理JSON响应、设置User-Agent和代理,以及存储爬取的数据。通过具体示例,帮助读者掌握Scrapy的核心功能和使用方法,提升数据采集效率。
66 6
|
24天前
|
数据采集 数据安全/隐私保护 开发者
非阻塞 I/O:异步编程提升 Python 应用速度
非阻塞 I/O:异步编程提升 Python 应用速度
|
2天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 语音技术
Python在深度学习领域的应用,重点讲解了神经网络的基础概念、基本结构、训练过程及优化技巧
本文介绍了Python在深度学习领域的应用,重点讲解了神经网络的基础概念、基本结构、训练过程及优化技巧,并通过TensorFlow和PyTorch等库展示了实现神经网络的具体示例,涵盖图像识别、语音识别等多个应用场景。
15 8
|
3天前
|
机器人 计算机视觉 Python
Python作为一种高效、易读且功能强大的编程语言,在教育领域的应用日益广泛
Python作为一种高效、易读且功能强大的编程语言,在教育领域的应用日益广泛
17 5
|
2天前
|
机器学习/深度学习 Python
堆叠集成策略的原理、实现方法及Python应用。堆叠通过多层模型组合,先用不同基础模型生成预测,再用元学习器整合这些预测,提升模型性能
本文深入探讨了堆叠集成策略的原理、实现方法及Python应用。堆叠通过多层模型组合,先用不同基础模型生成预测,再用元学习器整合这些预测,提升模型性能。文章详细介绍了堆叠的实现步骤,包括数据准备、基础模型训练、新训练集构建及元学习器训练,并讨论了其优缺点。
12 3
|
14天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
Python在数据科学中的应用:从入门到实践
本文旨在为读者提供一个Python在数据科学领域应用的全面概览。我们将从Python的基础语法开始,逐步深入到数据处理、分析和可视化的高级技术。文章不仅涵盖了Python中常用的数据科学库,如NumPy、Pandas和Matplotlib,还探讨了机器学习库Scikit-learn的使用。通过实际案例分析,本文将展示如何利用Python进行数据清洗、特征工程、模型训练和结果评估。此外,我们还将探讨Python在大数据处理中的应用,以及如何通过集成学习和深度学习技术来提升数据分析的准确性和效率。
|
16天前
|
机器学习/深度学习 JSON API
Python编程实战:构建一个简单的天气预报应用
Python编程实战:构建一个简单的天气预报应用
33 1
|
19天前
|
开发者 Python
Python中__init__.py文件的作用
`__init__.py`文件在Python包管理中扮演着重要角色,通过标识目录为包、初始化包、控制导入行为、支持递归包结构以及定义包的命名空间,`__init__.py`文件为组织和管理Python代码提供了强大支持。理解并正确使用 `__init__.py`文件,可以帮助开发者更好地组织代码,提高代码的可维护性和可读性。
18 2
下一篇
无影云桌面