告别os.path，拥抱pathlib

pathlib 模块是在Python3.4版本中首次被引入到标准库中的，作为一个可选模块。
从Python3.6开始，内置的 open 函数以及 os 、 shutil 和 os.path 模块中的各种函数都可以正确地使用 pathlib.Path 对象了。
最初，pathlib给人的感觉只是os.path的一个不必要的面向对象版本，
不过，当你实际去了解pathlib之后，会发现pathlib实际上绝不是一个简单的面向对象版本，
而是实实在在的办理了os.path存在的一些题目。
1. os.path VS pathlib

1.1. 路径规范化

对于os.path来说，路径的分隔用正斜杆（\）还是反斜杠（/）需要自己根据操作系统来确定。
大概，每一个路径拼接的地方，都用os.path.join来毗连。
而使用pathlib的话，直接用反斜杠（/）即可，不用担心操作系统的不同。
好比：

1. import os
3. # windows系统中测试
5. os.path.join("a/b", "c.txt")
6. # 运行结果 错误
7. # 'a/b\\c.txt'
9. os.path.join("a", "b", "c.txt")
10. # 运行结果 正确
11. # 'a\\b\\c.txt'

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从代码可以看出，每一层文件夹都必须用join毗连才能正确顺应不同系统。
而在pathlib中，则不需要思量这么多。

1. from pathlib import Path
3. Path("a/b").joinpath("c.txt")
4. # WindowsPath('a/b/c.txt')
6. Path("a").joinpath("b").joinpath("c.txt")
7. # WindowsPath('a/b/c.txt')

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使用pathlib，在windows大概linux中，同一使用反斜杠（/）来分隔文件夹。
路径规范化之后的好处就是代码更加简洁。
好比：下面这个重命名文件的例子（a/b/c/d.csv => a/b/c.csv）

1. # os.path 方式
2. os.rename(os.path.join("a", "b", "c", "d.csv"), os.path.join("a", "b", "c.csv"))
4. # pathlib 方式
5. Path("a/b/c/d.csv").reanme("a/b/c.csv")

复制代码

哪种方式更清晰简洁不言而喻。
1.2. 字符串和对象

为什么要用对象来表示路径？
先看下面3个字符串变量：

1. student = '{"name": "databook", "score": "90"}'
2. graduate_date = "2023-07-01"
3. home_directory = '/home/databook'

复制代码

这3个字符串其实代表不同的事物：一种是 JSON blob，一种是日期，一种是文件路径。
再看下面3个用对象表示的变量：

1. from datetime import date
2. from pathlib import Path
4. student = {"name": "databook", "score": "90"}
5. graduate_date = date(2023, 7, 1)
6. home_directory = Path('/home/databook')

复制代码

用字符串来表示变量确实简洁，但也导致每个变量失去了其本身的意义，
程序无法区分这个变量代表的是JSON，还是日期，还是一个路径，从而增加了程序的不确定性。
程序规模大了，大概复杂性提高了之后，存在很大的隐患。
os.path和pathlib就是如许的关系，os.path使用字符串表示路径，pathlib使用Path对象表示路径。
1.3. 读写文件

pathlib的路径对象（Path）可以直接读写文件，因此也能大大简化读写文件的代码。
不用pathlib的读写文件方式：

1. import os
3. # 读取文件
4. fp = os.path.join("a", "b.txt")
5. with open(fp, "r") as f:
6.     f.read()
8. # 写入文件
9. with open(fp, "w") as f:
10.     f.write("hello")

复制代码

使用pathlib的话：

1. from pathlib import Path
3. # 读取文件
4. Path("a/b.txt").read_text()
6. # 写入文件
7. Path("a/b.txt").write_text("hello)

复制代码

2. pathlib的性能

pathlib用面向对象的方式处理路径，不免让人觉得会比传统的方式慢很多，也就是存在性能题目。
那么，pathlib到底会比传统方式慢多少？通过下面的简单示例来看看。
传统方式：

1. def a(d="D:/miniconda3/Lib/site-packages"):
2.     from os import getcwd, walk
4.     extension = ".py"
5.     count = 0
6.     for root, directories, filenames in walk(d):
7.         for filename in filenames:
8.             if filename.endswith(extension):
9.                 count += 1
10.                
11.     print(f"{count} Python files found")
13. if __name__ == "__main__":
14.     import time
16.     t0 = time.time()
17.     a()
18.     t1 = time.time()
19.     print(t1 - t0)
21. # 运行结果：
22. 7875 Python files found
23. 0.31201744079589844

复制代码

pathlib方式：

1. def b(d="D:/miniconda3/Lib/site-packages"):
2.     from pathlib import Path
4.     extension = ".py"
5.     count = 0
6.     for filename in Path(d).rglob(f"*{extension}"):
7.         count += 1
9.     print(f"{count} Python files found")
11. if __name__ == "__main__":
12.     import time
14.     t0 = time.time()
15.     b()
16.     t1 = time.time()
17.     print(t1 - t0)
19. # 运行结果：
20. 7875 Python files found
21. 0.44898128509521484

复制代码

读取的标准库中的文件，总共快要8000个文件，运行多次后，时间大概相差0.1秒左右。
pathlib的性能确实略逊于传统方式，但是快要8000个文件，也只慢了0.1秒，
假如不是大规模处理文件的话，还是用pathlib更好。
3. 总结

总的来说，与传统的 os.path 模块相比，pathlib 提供了一种更现代和面向对象的方式来处理文件路径。
它支持跨平台的文件路径操作，使得开辟者可以更容易地编写可移植的代码。
别的，pathlib 还提供了链式调用的本领，使得代码更加简洁和易读。
因此，为了代码更加简洁、易读和可维护，推荐使用 pathlib 来替换传统的 os.path。

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