注1: 本文對應的教學視頻私信我“學習”獲取！

注2: 以上代碼需在Python3環境下運行

要說在工作中最讓人頭疼的就是用 同樣的方式處理一堆文件夾中文件 ，這并不難，但就是繁。所以在遇到機械式的操作時一定要記得使用Python來合理偷懶！今天我将以處理微博熱搜數據來示例如何 使用Python批量處理文件夾 中的文件，主要将涉及：

• Python批量讀取不同文件夾( :star: :star: :star: )
• Pandas數據處理( :star: :star: )
• Python操作markdown文件( :star: )

需求分析

首先來說明一下需要完成的任務，下面是我們的文件夾結構

因為微博曆史熱搜是沒有辦法去爬的，所以隻能寫一個爬蟲每天定時爬取熱搜并保存，所以在我當時分析數據時使用的就是上圖展示的數據， 每天的數據以套娃形式被保存在三級目錄下 ，并且熱搜是以markdown文件存儲的，打開是這樣:point_down:

而我要做的就是将這三個月的微博熱搜數據處理成這樣:point_down:

這困難嗎，手動的話無非是依次 點三下 進入每天的數據文件夾再打開md文件 手動複制粘貼 進Excel，不就幾萬條數據，大不了一天不吃飯也能搞定！現在我們來看看如何 用Python光速處理。

Python實現

在操作之前我們來 思考一下如何使用Python實現 ，其實和手動的過程類似：先 讀取全部文件，再對每一天的數據處理、保存。所以第一步就是将我們需要的 全部文件路徑提取出來 ，首先導入相關庫

import pandas as pd import OS import glob from pathlib import Path

讀取全部文件名的方法有很多比如使用 OS模塊

但是由于我們是多層文件夾，使用 OS模塊 隻能一層一層讀取，要寫多個循環從而效率不高，所以我們告别 os.path 使用 Pathlib 來操作，三行代碼就能搞定，看注釋

from pathlib import Path p = Path("/Users/liuhuanshuo/Desktop/熱搜數據/") #初始化構造Path對象 fileList=list(p.glob("**/*.md")) #得到所有的markdown文件

來看下結果

成功讀取了熱搜數據下多層文件夾中的全部md文件！但是新的問題來了，每天有兩條熱搜彙總，一個11點一個23點，考慮到會有 重合數據 所以我們在處理之前先 進行去重 ，而這就簡單了，不管使用 正則表達式 還是按照奇偶位置提取都行，這裡我是用 lambda表達式 一行代碼搞定

filelist = list(filter(lambda x: str(x).find("23點") >= 0, FileList))

現在我們每天就隻剩下23點的熱搜數據，雖然是markdown文件，但是Python依舊能夠輕松處理，我們打開其中一個來看看

打開方式和其他文件類似使用 with語句 ，返回一個list，但是這個list并不能直接為我們所用，第一個元素包含時間，後面每天的熱搜和熱度也不是直接存儲，含有markdown語法中的一些沒用的符号和換行符，而 清洗這些數據 就是常規操作了，使用下面的代碼即可，主要就是使用正則表達式，看注釋

with open(file) as f: lines = f.readlines() lines = [i.strip() for i in lines] #去除空字符 data = list(filter(None, lines)) del data[0] data = data[0:100] date = re.findall('年(. )2',str(file))[0] content = data[::2] #奇偶分割 rank = data[1::2] #提取内容與排名 for i in range(len(content)): content[i] = re.findall('、(. )',content[i])[0] for i in range(len(rank)): rank[i] = re.findall(' (. )',rank[i])[0]

最後隻需要 寫一個循環遍曆 每一天的文件并進行清洗，再創建一個DataFrame用于存儲每天的數據即可

可以看到，并 沒有使用太複雜的代碼 就成功實現了我們的需求！

結束語

以上就是使用Python再一次解放雙手并成功 偷懶 的案例，可能讀取Markdown文件在你的日常工作中并用不到，但是通過本案例希望你能學會 如何批量處理文件夾 ，批量讀取清洗數據。更重要的是在你的工作學習中， 遇到需要重複操作的任務時，是否能夠想起使用Python來自動化解決！拜拜，我們下個案例見～

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