你还在这样 “低效遍历” 目录文件吗？
处理文件时，你是不是遇到过这些问题：
用os.listdir()遍历目录，还要手动判断 “是文件还是文件夹”，代码写得又长又乱；
遍历多层目录时，写递归写得头晕，还容易出现 “递归深度超限”；
遍历大目录（上千个文件）时，程序卡半天，CPU 占用率飙升……
其实 Python 里藏着 “高效遍历目录” 的绝招，不用复杂逻辑，几行代码就能搞定 “单目录遍历”“多层目录遍历”“按条件筛选文件”，今天就把这招教给你，从基础用法到进阶优化，看完就能用。
核心绝招：用 os.scandir () 实现 “高效遍历”
很多人知道os.listdir()，却少有人用os.scandir()—— 这是 Python 3.5 + 推出的 “高效目录遍历函数”，比os.listdir()快 2-3 倍，原因很简单：它会直接获取文件的 “类型、大小、修改时间” 等元信息，不用像os.listdir()那样再调用os.path.isfile()/os.path.isdir()二次查询。
先看最常用的场景：遍历指定目录，分别获取 “文件列表” 和 “文件夹列表”，用os.scandir()只需 5 行代码：
import os# 目标目录路径（绝对路径/相对路径都可以）target_dir = "./my_files" # 相对路径：当前目录下的my_files文件夹# target_dir = "/home/user/documents" # 绝对路径（Linux）# 遍历目录with os.scandir(target_dir) as entries:# 筛选文件（is_file()直接判断，无需额外调用os.path）files = [entry.name for entry in entries if entry.is_file()]# 重新定位到目录开头（因为entries是迭代器，遍历一次后会耗尽）entries.seek(0)# 筛选文件夹folders = [entry.name for entry in entries if entry.is_dir()]# 打印结果print("目录下的文件：", files)print("目录下的文件夹：", folders)
关键优势：
用entry.is_file()/entry.is_dir()直接判断，比os.path.isfile(os.path.join(dir, name))少了 “拼接路径 + 二次查询”，效率更高；
用with语句包裹，会自动关闭资源，避免内存泄漏；
entry.name获取文件名，entry.path获取完整路径，按需选用，不用手动拼接。
如果要遍历 “目录 + 所有子目录”，不用写递归，搭配os.walk()？不，其实os.scandir()也能实现，而且更灵活。不过更推荐用os.scandir()结合 “生成器”，既高效又能控制遍历深度：
import osdef scan_all_files(root_dir, max_depth=None):"""遍历多层目录，获取所有文件:param root_dir: 根目录:param max_depth: 最大遍历深度（None表示无限制）:return: 生成器，逐个返回文件的完整路径"""# 用os.scandir()遍历当前目录with os.scandir(root_dir) as entries:for entry in entries:# 计算当前深度（根目录为1，子目录为2，以此类推）current_depth = root_dir.count(os.sep) + 1# 如果是文件，直接返回路径if entry.is_file():yield entry.path# 如果是文件夹，且没超过最大深度，递归遍历子目录elif entry.is_dir() and (max_depth is None or current_depth < max_depth):# 递归调用，传入子目录路径yield from scan_all_files(entry.path, max_depth)# 用法示例：遍历./my_files目录及其子目录，最大深度3层all_files = list(scan_all_files("./my_files", max_depth=3))print("所有文件（含子目录）：", all_files)
核心亮点：
用 “生成器（yield）” 返回结果，遍历大目录时不会一次性加载所有文件到内存，内存占用率极低；
支持max_depth控制深度，比如只遍历 “根目录 + 1 层子目录”，避免无限制遍历；
代码逻辑清晰，比os.walk()更易修改（比如想在遍历中跳过某个文件夹，加个判断即可）。
3. 高级用法：按条件筛选文件（按后缀、按修改时间）
实际场景中，我们常需要 “筛选特定文件”—— 比如只要.txt和.md文件、只保留 “3 天内修改过的文件”，用os.scandir()搭配条件判断，轻松实现：
import osfrom datetime import datetime, timedeltadef filter_files(root_dir, suffix_list=None, days_ago=None):"""按条件筛选文件：按后缀、按修改时间:param root_dir: 根目录:param suffix_list: 要保留的文件后缀（如[".txt", ".md"]）:param days_ago: 保留“n天内修改过”的文件（如3表示保留3天内的）:return: 筛选后的文件路径列表"""# 默认值：不按后缀筛选，不按时间筛选suffix_list = suffix_list or []# 计算“n天前”的时间戳（用于判断修改时间）cutoff_time = datetime.now() - timedelta(days=days_ago) if days_ago else Nonecutoff_timestamp = cutoff_time.timestamp() if cutoff_time else Nonefiltered = []with os.scandir(root_dir) as entries:for entry in entries:if entry.is_file():# 条件1：按后缀筛选（不区分大小写）if suffix_list:# 获取文件后缀（如".txt"）file_suffix = os.path.splitext(entry.name)[1].lower()if file_suffix not in suffix_list:continue # 不满足后缀条件，跳过# 条件2：按修改时间筛选if cutoff_timestamp:# entry.stat()获取文件元信息，st_mtime是修改时间戳modify_time = entry.stat().st_mtimeif modify_time < cutoff_timestamp:continue # 修改时间太早，跳过# 满足所有条件，加入列表filtered.append(entry.path)return filtered# 用法示例：筛选./my_files目录下，后缀为.txt/.md，且3天内修改过的文件result = filter_files(root_dir="./my_files",suffix_list=[".txt", ".md"],days_ago=3)print("筛选后的文件：", result)
关键技巧：
用os.path.splitext(entry.name)[1]获取文件后缀，搭配lower()实现 “不区分大小写”（比如.TXT也能被识别）；
用entry.stat().st_mtime获取 “修改时间戳”，比os.path.getmtime()更快，因为os.scandir()已提前缓存元信息；
多条件筛选时，用 “continue” 跳过不满足的文件，代码逻辑更清晰，比嵌套if更易维护。
补充方案：用 pathlib 实现 “面向对象” 的遍历
如果喜欢 “面向对象” 风格的代码，Python 3.4 + 的pathlib模块是另一个好选择 —— 它把 “路径” 封装成对象，调用方法更直观，和os.scandir()效率差不多，适合喜欢简洁语法的同学。
from pathlib import Path# 目标目录（Path对象）target_dir = Path("./my_files")# 筛选文件：用.iterdir()遍历，is_file()判断files = [file.name for file in target_dir.iterdir() if file.is_file()]# 筛选文件夹folders = [folder.name for folder in target_dir.iterdir() if folder.is_dir()]print("文件列表：", files)print("文件夹列表：", folders)
想遍历所有子目录，且按后缀匹配（比如所有.py文件），pathlib的.rglob()更方便，一行代码搞定：
from pathlib import Path# 遍历./my_files及其子目录，获取所有.py文件（rglob=recursive glob）py_files = list(Path("./my_files").rglob("*.py"))# 转换为字符串路径（方便后续处理）py_files_str = [str(file) for file in py_files]print("所有Python文件：", py_files_str)
优势对比：
os.scandir()：更侧重 “高效获取元信息”，适合需要频繁判断文件类型、获取修改时间的场景；
pathlib：更侧重 “简洁语法”，适合按后缀匹配、路径拼接等场景，代码更易读。
两者都比os.listdir()高效，根据自己的编码习惯选即可。
避坑与优化：让遍历更稳定、更快
遍历目录时，遇到 “权限不足” 的文件夹会报错PermissionError，用try-except捕获即可：
import osdef safe_scan_dir(root_dir):with os.scandir(root_dir) as entries:for entry in entries:try:if entry.is_file():yield entry.pathelif entry.is_dir():yield from safe_scan_dir(entry.path)except PermissionError:print(f"权限不足，跳过目录：{entry.path}")continue# 用法all_files = list(safe_scan_dir("./my_files"))
遍历上千个文件的目录时，不要用list()一次性把所有文件存到内存，用生成器逐个处理，内存占用会从 “几十 MB” 降到 “几 KB”：
# 低效：一次性加载所有文件到列表all_files = list(os.scandir("./big_dir")) # 大目录会占用大量内存# 高效：用生成器逐个处理def scan_big_dir(root_dir):with os.scandir(root_dir) as entries:for entry in entries:if entry.is_file():yield entry.path # 逐个返回，不占内存# 用法：循环处理每个文件for file_path in scan_big_dir("./big_dir"):# 处理文件（如读取内容、复制文件等）with open(file_path, "r") as f:content = f.read()print(f"处理文件：{file_path}，内容长度：{len(content)}")
遍历后想按 “文件修改时间” 排序（最新修改的在前），用entry.stat().st_mtime作为排序键：
import ostarget_dir = "./my_files"with os.scandir(target_dir) as entries:# 筛选文件并按修改时间排序（reverse=True表示倒序，最新的在前）sorted_files = sorted([entry for entry in entries if entry.is_file()],key=lambda x: x.stat().st_mtime,reverse=True)# 打印结果for file in sorted_files:# 转换时间戳为可读格式modify_time = datetime.fromtimestamp(file.stat().st_mtime).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")print(f"文件：{file.name}，修改时间：{modify_time}")
总结：1 分钟掌握核心用法
Python 遍历目录文件，不用记复杂的递归逻辑，掌握os.scandir()或pathlib，根据场景选对方法，几行代码就能高效搞定。下次处理文件时，别再用os.listdir()写冗长的判断了，试试今天教的这招，效率会明显提升！
这款收获无数好评的终生学习小程序：码途钥匙
2025 全方位 Python 工程师与 AI 算法专业班，课程规划细致又全面！从 Python 基础筑牢根基，到全栈开发、高级框架的深度钻研，再到 AI 算法与数据分析的前沿探秘，每个阶段都干货满满。无论是想入门 Python，还是进阶从事 AI 相关工作，在这里都能找到适配的内容。而且还有配套的课程资源、公开课以及海量题库，助力大家在 IT 学习之路上稳步迈进～
