一、问题来源

遍历文件夹是python最常用的操作，比如训练神经网络需要的图片输入、对文件的处理等。近期想编写一个对图像加密所用的exe程序，需要用到加密选中的文件夹中所有的图片，这时我就开始思考：怎么可以使得遍历的速度较快？怎么使得占用的资源较少？

二、遍历方法

1. 递归

递归是我想到的最直接的遍历方法，类似深度搜索。使用python来写函数的递归肯定是比较慢的（当遍历的文件夹深度较深、数量较大时），如果是文件夹较少时可以使用该方法，因为确实很直接。
 

缺点也很明显，就是需要专门去区分文件夹和你所需要的文件。
另外速度比较慢，循环都是用python写的，相比c语言要慢的多。
当文件数量较大时，需要占用较多的内存。

import os
def mywalk(dir):
    for m in os.listdir(dir):
        if m[-4:] == '.bmp':
            file = os.path.join(dir, m)
            print('file: ', file)
        else:
            file = os.path.join(dir, m)
            mywalk(file)
mywalk('./data/')

2. os.walk+迭代

os.walk是专门针对遍历文件夹中的文件的库，底层代码是C/C++写的，速度要快，示例为os.walk的用法。
 

import os
for root,dirs,files in os.walk(r"./data/"):
    '''
    root: 根目录
    dirs：根目录下的文件夹目录
    files：根目录下的文件目录
    '''
    for file in files:
        print('root: ', root)
        print('dirs: ', dirs)
        print('files: ', files)

结果示例：

root:  ./data/
dirs:  ['log_bmp']
files:  ['20190109_150108_0262_0.80.bmp']
root:  ./data/log_bmp
dirs:  ['20190108', '20190109']
files:  ['20190109_150108_0262_0.80.bmp']
root:  ./data/log_bmp\20190108
dirs:  []
files:  ['20190108_194653_0221_1.13.bmp', '20190108_194657_0262_0.79.bmp']
root:  ./data/log_bmp\20190108
dirs:  []
files:  ['20190108_194653_0221_1.13.bmp', '20190108_194657_0262_0.79.bmp']
root:  ./data/log_bmp\20190109
dirs:  []
files:  ['20190109_150108_0262_0.80.bmp']

以上我们解决了遍历速度的问题，还需要解决文件过大的问题。
参考：https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/8490822.html 
确定了我们使用生成器的表达式：在for循环的基础上添加一个小括号。示例如下：

import os
path_collection = (os.path.join(root,fn) for root,dirs,files in os.walk('./data') for fn in files)
for m in path_collection:
    print(m)

划重点：
生成器：一边循环一边计算，可以节省内存

 三、总结

1. 尽量使用python自带的库，因为底层是用C/C++写的，速度比较快
2. 尽量使用生成器代替列表，这样可以节省内存
3. 在神经网络的训练中，加载数据库就是使用了生成器的方法，边加载边计算
有兴趣可以看一下：https://blog.csdn.net/sinat_42239797/article/details/90641659