本文主要是介绍【Python】【os.path】【pathlib】告别os.path，拥抱pathlib，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
目录
1. os.path VS pathlib
1.1. 路径规范化
1.2. 字符串和对象
1.3. 读写文件
2. pathlib的性能
3. 总结
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，
而是实实在在的解决了os.path存在的一些问题。
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。
或者，每一个路径拼接的地方，都用os.path.join来连接。
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。
比如：
import os# windows系统中测试os.path.join("a/b", "c.txt")
# 运行结果 错误
# 'a/b\\c.txt'os.path.join("a", "b", "c.txt")
# 运行结果 正确
# 'a\\b\\c.txt'
从代码可以看出，每一层文件夹都必须用join连接才能正确适应不同系统。
而在pathlib中，则不需要考虑这么多。
from pathlib import PathPath("a/b").joinpath("c.txt")
# WindowsPath('a/b/c.txt')Path("a").joinpath("b").joinpath("c.txt")
# WindowsPath('a/b/c.txt')
使用pathlib，在windows或者linux中，统一使用反斜杠（/）来分隔文件夹。
路径规范化之后的好处就是代码更加简洁。
比如：下面这个重命名文件的例子（a/b/c/d.csv => a/b/c.csv）
# os.path 方式
os.rename(os.path.join("a", "b", "c", "d.csv"), os.path.join("a", "b", "c.csv"))# pathlib 方式
Path("a/b/c/d.csv").reanme("a/b/c.csv")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：
student = '{"name": "databook", "score": "90"}'
graduate_date = "2023-07-01"
home_directory = '/home/databook'
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：
from datetime import date
from pathlib import Pathstudent = {"name": "databook", "score": "90"}
graduate_date = date(2023, 7, 1)
home_directory = Path('/home/databook')
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，或者复杂性提高了之后，存在很大的隐患。
os.path和pathlib就是这样的关系，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
import os# 读取文件
fp = os.path.join("a", "b.txt")
with open(fp, "r") as f:f.read()# 写入文件
with open(fp, "w") as f:f.write("hello")
使用pathlib的话：
from pathlib import Path# 读取文件
Path("a/b.txt").read_text()# 写入文件
Path("a/b.txt").write_text("hello)
2. pathlib的性能
pathlib用面向对象的方式处理路径，难免让人觉得会比传统的方式慢很多，也就是存在性能问题。
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：
def a(d="D:/miniconda3/Lib/site-packages"):from os import getcwd, walkextension = ".py"count = 0for root, directories, filenames in walk(d):for filename in filenames:if filename.endswith(extension):count += 1print(f"{count} Python files found")if __name__ == "__main__":import timet0 = time.time()a()t1 = time.time()print(t1 - t0)# 运行结果：
7875 Python files found
0.31201744079589844
pathlib方式：
def b(d="D:/miniconda3/Lib/site-packages"):from pathlib import Pathextension = ".py"count = 0for filename in Path(d).rglob(f"*{extension}"):count += 1print(f"{count} Python files found")if __name__ == "__main__":import timet0 = time.time()b()t1 = time.time()print(t1 - t0)# 运行结果：
7875 Python files found
0.44898128509521484
读取的标准库中的文件，总共将近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，但是将近8000个文件，也只慢了0.1秒，
如果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，使得开发者可以更容易地编写可移植的代码。此外，pathlib 还提供了链式调用的能力，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 来替代传统的 os.path。
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