Python 2.7 高效批量复制文件与文件夹脚本

远山来客
远山来客
发布时间:2026-10-14 | 5人浏览过
原创

针对系统自带复制功能处理2000G海量数据耗时过长的问题,本文提供基于Python 2.7的两种自定义脚本方案。CopyFiles1实现目录结构的完整镜像复制,保持文件层级美观;CopyFiles2则支持按格式筛选文件并扁平化存放至目标目录,虽结构混乱但速度极快。通过对比两种方法,帮助用户根据实际需求选择高效的批量复制策略。

海量数据复制效率问题分析

在处理海量数据迁移时,若需复制的数据总量高达2000G,依赖操作系统自带的复制功能往往需要耗费数小时甚至更久。为解决这一效率瓶颈,本文介绍一种通过Python脚本加速文件复制的操作方法,具体实现代码如下。

脚本提供了两种核心功能:CopyFiles1函数负责将源目录(sourceDir)及其所有子目录结构完整、原样地复制到目标目录(targetDir),这种方式能保持文件层级清晰美观;而CopyFiles2函数则用于从源目录中筛选特定格式的文件,并将它们直接提取放置到目标目录中。虽然第二种方式会导致文件在目标目录中分布杂乱,但其执行速度非常快。

Python批量复制脚本实现


import os
import time
import shutil
sourceDir = r"D:\copytest\datatest"
targetDir = r"D:\copytest\result"
copyFileCounts = 0
 
def CopyFiles1(sourceDir, targetDir):
#完全连子目录也会复制好,美观
 global copyFileCounts
 print(sourceDir )
 print("%s 当前处理文件夹%s已处理%s 个文件" %(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time())), sourceDir,copyFileCounts) )
 for f in os.listdir(sourceDir):
  sourceF = os.path.join(sourceDir, f)
  targetF = os.path.join(targetDir, f)
 
  if os.path.isfile(sourceF):
 
   if not os.path.exists(targetDir):
    os.makedirs(targetDir)
   copyFileCounts += 1
 
 
   if not os.path.exists(targetF) or (os.path.exists(targetF) and (os.path.getsize(targetF) != os.path.getsize(sourceF))):
 
    open(targetF, "wb").write(open(sourceF, "rb").read())
    print ("%s %s 复制完毕" %(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time())), targetF))
   else:
    print ("%s %s 已存在,不重复复制" %(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time())), targetF))
 
  if os.path.isdir(sourceF):
   copyFiles(sourceF, targetF)
 
def CopyFiles2(dir):
 #会将目录下所有文件都复制在一起,速度快,可以筛选文件
 i=0
 for root,dir1,filename in os.walk(dir):
  #print(filename)
  for index in range(len(filename)):
  #print(os.path.splitext(filename[index])[1])
  #if os.path.splitext(filename[index])[1]=='.':#这里注意filename是个元组,splitext方法的时候只能是字符串
  if 1==1:
   #i+=1
   print('here')
   root1="D:\\copytest\\result3"
   old_path = os.path.join(root, filename[index])
   print(old_path)
   new_path = os.path.join(root1,filename[index])
   shutil.copyfile(old_path,new_path)
 
#print("总共有",i,"图层文件被复制!")
 
if __name__ == "__main__":
 time_start = time.time()
 try:
 import psyco
 psyco.profile()
 except ImportError:
  pass
 #CopyFiles1(sourceDir,targetDir)
 CopyFiles2("D:/copytest/datatest")
 time_end = time.time()
 print('totally cost', time_end - time_start)
 
#实战代码
#!/usr/bin/python2
# coding=UTF-8
#@author neo_will
#version 2019-04-02 10:39
 
import os
import os.path
import shutil
import time, datetime
 
#fpath_2018 = [1207, 1121, 1120, 1119, 1112, 1101, 1025, 1009, 0704, 0608, 0531, 0530, 0517, 0502, 0418, 0330, 0201, 0131]
#sourceDir=r"F:\LEVEL2_shanghai\2018\fpath_2018[0:]"
#des_dir=r"G:\MarketDataSupplement\shanghai\2018\fpath_2018[0:]"
#原始目录和拷贝到的目录地址
sourceDir = r"D:\tools\wj"
targetDir = r"D:\Users\wj"
copyFileCounts = 0
 
#定义拷贝文件的函数
def copyFiles(sourceDir, targetDir):
 global copyFileCounts
 print (sourceDir )
 print ("%s 当前处理文件夹%s已处理%s 个文件" %(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time())), sourceDir,copyFileCounts) )
 for f in os.listdir(sourceDir):
 sourceF = os.path.join(sourceDir, f)
 targetF = os.path.join(targetDir, f)
 if os.path.isfile(sourceF):
 #创建目录
 if not os.path.exists(targetDir):
 os.makedirs(targetDir)
 copyFileCounts += 1
 
 #文件不存在的话,或者存在但是大小存在差异不同,执行完全覆盖操作
 if not os.path.exists(targetF) or (os.path.exists(targetF) and (os.path.getsize(targetF) != os.path.getsize(sourceF))):
 #二进制文件
 open(targetF, "wb").write(open(sourceF, "rb").read())
 print u"%s %s copy over" %(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time())), targetF)
 else:
  print("%s %s is exists,please don't copy more" %(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time())), targetF))
 
 if os.path.isdir(sourceF):
 copyFiles(sourceF, targetF)
 
if __name__ == "__main__":
 time_start = time.time()
 try:
 import psyco
 psyco.profile()
 except ImportError:
 pass
 #copyFiles(sourceDir,targetDir)
 copyFiles(r"D:\tools\wj",r"D:\Users\wj")
 time_end = time.time()
 print('totally cost', time_end - time_start) 

方法对比与总结

上述内容即为本文分享的全部技术细节,旨在为读者在数据处理学习中提供实用参考。如果这些方法对您的工作有所帮助,欢迎继续支持本站获取更多技术资源。

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