Python批量处理文件需用pathlib精准定位文件，统一用utf-8-sig编码读写，加异常处理与tqdm进度条，并遵循预览→备份→覆盖三步安全流程。
Python脚本批量处理文件，核心是用 os、glob 或 pathlib 找到目标文件，再用循环逐个读取、修改、保存。关键不在“写得多”，而在“选得准、改得稳、错得少”。
一、定位要处理的文件（别漏掉、也别多抓）
推荐优先用 pathlib——简洁、跨平台、面向对象：
- Path("data/").glob("*.txt")：匹配当前目录下所有 .txt 文件（不递归）
- Path("data/").rglob("log_*.log")：递归查找所有子目录中符合命名规则的日志文件
- 加 list() 转成列表，方便查看或切片调试，比如 files = list(...)[:10] 先试前10个
二、统一读写逻辑（避免编码报错和路径拼错）
中文路径、UTF-8/BOM、换行符不一致是常见坑：
- 读文件统一用 encoding="utf-8-sig"（自动去BOM）
- 写文件时明确指定 newline=""，防止 Windows 多出空行
- 用 file_path.with_name(f"new_{file_path.name}") 生成新文件名，不手拼字符串
三、加异常处理和进度提示（跑几百个文件时心里有底）
不要让一个坏文件中断全部流程：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
- 对每个文件用 try...except UnicodeDecodeError: 捕获编码问题，跳过或记日志
- 用 tqdm(files) 包裹循环（需先 pip install tqdm），实时显示进度条
- 简单记录：每处理完10个 print(f"✅ 已完成 {i+1}/{len(files)}")
四、安全第一：先预览、再备份、最后覆盖
批量操作不可逆，养成“三步习惯”：
- 首次运行时，把 .write_text(...) 换成 print(f"将写入：{new_path}")，只看不改
- 正式运行前，用 shutil.copy2(old, old.with_suffix(".bak")) 自动备份原文件（保留时间戳）
- 确认无误后才启用实际写入；也可改用新目录输出，如 output_dir / file_path.name
基本上就这些。不复杂但容易忽略细节——尤其是编码和路径。写完先拿 3 个测试文件跑通，再放开批量，稳。
