前言

为什么要写这篇文章呢。。。主要还是业务中有个需求，遍历一个将近200w数据的文件夹，大部分还都是视频文件那种，但是这玩意用的次数还不多，做文件夹index也不是很ok，所以写了一个脚本来处理这个问题，从而发现了自己的一些薄弱点，将其记录下来，方便自己，也方便未来其他的兄弟使用

基本需求

1. 把文件夹中的重复文件找出来
2. 找出来之后用csv输出，左边是源文件，右边是重复文件
3. 效率不能差，不能直接撑爆内存，不能占用过多资源
4. 检测的文件夹和存放csv的地方可以自己定义，加上终端交互
5. 重复文件筛选支持md5，大小等方式

需求分析

首先要分析一点，就是我们该如何去做重复文件的对比，并且效率还要高，首先网上过多的递归，os.walk的方法不可用，因为他们都会把遍历到的内容直接做成一个大列表，塞到内存里面，数据量大很容易爆掉，并且还要进行MD5，或者是大小比对，这个就非常难缠了。

基础想法

其实说白了，拿到所有文件列表file_list，把文件依次对比，这里我们可以用dict，分两种情况

按照文件名和大小

设定两个dict，例如record和dup，遍历file_list,生成一个数组，比对其中的文件名和大小

按照大小和MD5值

设定两个dict，例如record和dup，遍历file_list,生成一个数组，比对其中的md5值和大小

具体代码

闲话休提，我们开始写代码吧

定义遍历函数代码

首先定义遍历文件夹的部分diskwalk.py

# coding: utf-8
__author__ = "lau.wenbo"

import os,sys

class diskwalk(object):
    def __init__(self, path):
        self.path = path
    def paths(self):
        path = self.path
        # 这里用了一个迭代器逻辑，防止所有数据塞内存爆掉
        path_collection = (os.path.join(root,fn) for root,dirs,files in os.walk(path) for fn in files)
        return path_collection

定义检查md5值代码

接着我们定义检查md5值的一个逻辑checksum.py

'''
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'''
# coding: utf-8
__author__ = "lau.wenbo"

import hashlib,sys

# 分块读MD，速度快
def create_checksum(path):
    fp = open(path)
    checksum = hashlib.md5()
    while True:
        buffer = fp.read(8192)
        if not buffer: break
        checksum.update(buffer)
    fp.close()
    checksum = checksum.digest()
    return checksum

定义主函数代码

# coding: utf-8
__author__ = "lau.wenbo"

from checksum import create_checksum
from diskwalk import diskwalk
from os.path import getsize
import csv
import os
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')

def findDupes(path):
    record = {}
    dup = {}
    d = diskwalk(path)
    files = d.paths()
    for file in files:
        try:
            # 这里使用了大小，文件名的对比方式，如果你需要MD5值的对比方式，可以打开下面的注释
            #compound_key = (getsize(file),create_checksum(file))
            compound_key = (getsize(file), file.split("/")[-1])
            if compound_key in record:
                dup[file] = record[compound_key]
            else:
                record[compound_key]=file
        except:
            continue
    return dup

if __name__ == '__main__':
    path = sys.argv[1]
    csv_path = sys.argv[2]
    if not os.path.isdir(path) or not os.path.isdir(csv_path) or csv_path[-1] != "/":
        print u"参数不是一个有效的文件夹！"
        exit()
    else:
        path = path.decode("utf-8")
        print u"待检测的文件夹为{path}".format(path=path)
        with open(u"{csv_path}重复文件.csv".format(csv_path=csv_path),"w+") as csvfile:
            # 源文件 重复文件
            header = ["Source", "Duplicate"]
            writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=header)
            writer.writeheader()
            print u"开始遍历文件夹，寻找重复文件，请等待........."
            print u"开始写入CSV文件，请等待........"
            for file in findDupes(path).items():
                writer.writerow({"Source":file[1],"Duplicate":file[0]})

结语

实现了哪些功能呢，哈哈，结尾来说一下，其实核心就是我用了一个列表生成器，加了一个迭代器，迭代器可是好东西，不会撑内存，不错了，效率也还可以，200w数据判定也就20多分钟，支持大数据量

出处：https://www.cnblogs.com/djdjdj123/p/13633548.html