批量处理文件需兼顾高效、健壮与可复用：用glob+pathlib安全遍历，try/except单文件容错，pandas.concat合并CSV并分块读取，tqdm添加进度反馈，joblib并行加速I/O密集任务。
批量处理文件是机器学习项目中高频且刚需的操作——读取成百上千张图片、加载多个CSV特征表、统一清洗日志文本，都绕不开它。关键不在“会不会写for循环”，而在于高效、健壮、可复用：避免内存爆掉、跳过损坏文件、自动识别编码、按需分块加载。
别再硬写os.listdir()拼路径了。glob支持通配符，pathlib让路径操作直观又跨平台：
Path("data/images").glob("*.jpg")代替os.listdir() + 字符串判断后缀.resolve()自动展开相对路径和符号链接，防止后续open报错try/except包裹单个文件处理逻辑，出错只跳过当前文件，不中断整个批次100个同结构CSV？别一个个pd.read_csv再append。concat能一次对齐列、自动忽略缺失列、控制索引：
dfs = [pd.read_csv(f) for f in files]pd.concat(dfs, ignore_index=True, sort=False)合并；ignore_index重置行号，sort=False避免列名自动排序打乱顺序chunksize参数分块读取，边读边concat，省内存处理几千个文件时，光等没反馈容易误判卡死。tqdm一行就能嵌入任何迭代器：
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for f in files:为for f in tqdm(files, desc="Processing"):chunksize，在内层循环也套tqdm，显示“已读XX块/共YY块”leave=False让子任务进度条不残留，界面更清爽单核读文件太慢？硬盘或网络I/O不占CPU，多进程正合适（注意：不是所有场景都适合并行）：
Parallel(n_jobs=4)(delayed(process_file)(f) for f in files)替代for循环process_file必须可被pickle序列化（别用lambda、嵌套函数）基本上就这些——不复杂但容易忽略。真正跑通一个批量流程，比调参还让人踏实。
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每个人都需要一台速度更快、更稳定的 PC。随着时间的推移，垃圾文件、旧注册表数据和不必要的后台进程会占用资源并降低性能。幸运的是，许多工具可以让 Windows 保持平稳运行。
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