怎么用python批量读取文件

在Python中，批量读取文件通常可以通过以下几种方法实现：

1. 使用`os`模块：

`os.listdir（path）`可以列出指定路径下的所有文件和文件夹。

`os.walk（path）`可以遍历指定目录及其子目录下的所有文件。

2. 使用`glob`模块：

`glob.glob（path）`可以根据指定的模式匹配文件路径。

3. 使用特定库读取特定类型的文件：

对于Excel文件，可以使用`pandas`库的`read_excel`函数。

对于NetCDF文件，可以使用`xarray`或`netcdf4`库。

对于文本文件，可以使用`open（）`函数或`fileinput`模块。

读取文件夹中所有文件名

 import os folder_path = '/path/to/folder' 替换为实际文件夹路径 file_names = os.listdir（folder_path） for file_name in file_names: print（file_name） 

读取特定类型的所有文件

Excel文件

 import pandas as pd path = 'file_locate_path' 替换为实际文件路径 file_list = glob.glob（path + '/*.xlsx'） 读取所有.xlsx文件 for file in file_list: df = pd.read_excel（file） print（df.head（）） 打印每个文件的前几行 

NetCDF文件

 import xarray as xr import glob path = 'file_locate_path' 替换为实际文件路径 file_list = glob.glob（path + '/*.nc'） 读取所有.nc文件 for file in file_list: data = xr.open_dataset（file） print（data） 打印每个文件的数据 

文本文件

 import os root_dir = 'E:/xxx/abstract' 替换为实际文件夹路径 output_file = 'abstract.txt' with open（output_file, 'w', encoding='utf-8'） as outfile: for file in os.listdir（root_dir）: file_path = os.path.join（root_dir, file） if os.path.isfile（file_path）: with open（file_path, 'r', encoding='utf-8'） as infile: for line in infile: outfile.write（line.rstrip（'\n'） + '\n'） 

请根据你的具体需求选择合适的方法，并替换示例代码中的路径为实际的文件路径。