在处理文件系统交互时，我们经常需要编写脚本来获取目录中的特定文件。在过去的几年里，我们可能习惯于直接使用 os.listdir，但在 2026 年，随着项目规模扩大和 AI 辅助编程的普及，我们更倾向于编写类型安全、异步且可读性更强的代码。
在本文中，我们将深入探讨多种在 Python 中列出目录内容的方法。我们不仅会回顾经典的 INLINECODE7e26a1b4 和 INLINECODE731e2244 模块，还会结合现代 Python 开发的最佳实践，展示如何构建健壮的文件处理逻辑，以及如何在现代开发工作流中利用 AI 辅助工具来加速这一过程。
#### 目录
- 当代 Python 中的文件操作演变
- 核心 API：INLINECODEffb0d0ca、INLINECODE0d8725a2 与现代
pathlib - 生产环境实践：性能与健壮性
- 2026 开发趋势：AI 辅助与类型安全
当代 Python 中的文件操作演变
目录在本质上仍然是文件系统的组织单元，但在现代应用架构中，我们处理文件的方式发生了变化。无论是处理本地日志、分析云存储中的数据湖，还是管理用户上传的资产，高效的文件遍历都是基础。
让我们思考一下这个场景： 你正在构建一个数据处理管道。在早期的 Python 版本中，我们可能会编写脚本式的代码来遍历文件夹。但到了 2026 年，我们更倾向于使用 pathlib 这样的面向对象路径库，结合异步 I/O 来处理大规模文件系统交互。
我们将介绍以下几种核心方法，并分享在实际工程中如何权衡它们的使用：
- OS 模块：底层且强大的传统方式。
- Glob 模块：基于模式匹配的便捷方式。
- Pathlib：现代、面向对象的路径处理标准（2026 推荐）。
核心 API：深入解析与实战
使用 OS 模块：经典与底层控制
OS 模块提供了与操作系统直接交互的接口。虽然略显底层，但在某些需要精细控制的场景下依然非常有用。
#### 1. 使用 os.listdir() 获取基础列表
这是最直观的方法，但它混合了文件和文件夹。
让我们来看一个实际的例子：
import os
import sys
def list_files_basic(path: str):
"""
获取指定目录下的所有文件和子目录。
注意：此方法仅遍历第一层，且不区分文件和目录。
"""
try:
# 获取列表
entries = os.listdir(path)
print(f"在目录 ‘{path}‘ 中发现的内容:")
for entry in entries:
print(f"- {entry}")
except FileNotFoundError:
print(f"错误：目录 ‘{path}‘ 不存在。", file=sys.stderr)
except PermissionError:
print(f"错误：没有权限访问 ‘{path}‘。", file=sys.stderr)
# 使用示例
# list_files_basic(r"C://Users//Documents")
#### 2. 仅筛选文件：更健壮的实现
在实际项目中，我们通常只需要文件，不需要子目录。我们可以利用列表推导式结合 os.path.isfile 来过滤。
import os
def get_only_files(path: str) -> list[str]:
"""
返回目录中仅包含文件（排除子目录）的列表。
"""
if not os.path.exists(path):
return []
# 使用列表推导式过滤，仅保留文件
# 这里的 os.path.join 确保我们在 Windows 和 Linux 上都能正确处理路径
all_entries = os.listdir(path)
files = [f for f in all_entries if os.path.isfile(os.path.join(path, f))]
return files
# 示例：获取特定目录下的文件
# files = get_only_files(r"./data")
# print(files)
#### 3. 遍历目录树：os.walk() 的深度应用
当我们需要递归查找子目录中的文件时（例如，在一个复杂的项目根目录下查找所有的 Python 文件），os.walk() 是标准的选择。它生成一个三元组：
import os
def find_specific_files(root_path: str, extension: str):
"""
递归遍历目录树，查找特定扩展名的文件。
Args:
root_path: 根目录路径
extension: 目标文件扩展名 (例如 ‘.txt‘)
"""
matched_files = []
# os.walk 遍历目录树
for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(root_path):
for filename in filenames:
if filename.endswith(extension):
# 构建完整的绝对路径
full_path = os.path.join(dirpath, filename)
matched_files.append(full_path)
# 如果只想打印文件名：
# print(f"Found: {filename} in {dirpath}")
return matched_files
# 使用场景：在项目中查找所有配置文件
# configs = find_specific_files(r"./project_root", ".json")
使用 Glob 模块：模式匹配的艺术
如果你使用过命令行，你一定喜欢 INLINECODE5a86da17 这种通配符写法。Python 的 INLINECODEe01f9121 模块将这种能力带入了代码中。它基于 os.listdir，但提供了更高级的接口。
#### 示例：使用 glob 过滤文件类型
import glob
import os
def find_images(directory: str):
"""
查找目录下所有的图片文件（支持多种格式）。
"""
# 常见的图片扩展名
extensions = [‘*.png‘, ‘*.jpg‘, ‘*.jpeg‘, ‘*.gif‘]
found_files = []
for ext in extensions:
# os.path.join 用于构建跨平台的搜索模式
# recursive=True 允许使用 ** 来匹配子目录 (Python 3.5+)
pattern = os.path.join(directory, ‘**‘, ext)
files = glob.glob(pattern, recursive=True)
found_files.extend(files)
return found_files
# 这就非常适合批量处理数据的场景
# images = find_images(r"C://Users//Photos")
# print(f"Found {len(images)} images.")
生产环境实践：性能与健壮性
在我们的实际开发经验中，简单的方法往往隐藏着陷阱。当我们把代码部署到生产环境，处理包含成千上万个文件的目录时，性能和错误处理就成了关键。
为什么我们在 2026 年更倾向于 pathlib？
在 Python 3.4 之后引入的 INLINECODE09eded01 提供了一种面向对象的处理路径的方式。它比 INLINECODE01e21e78 更直观，且更容易维护。
#### 现代 Python 实战：使用 pathlib
让我们看一下如何用现代方式重写文件查找逻辑：
from pathlib import Path
from typing import List
def list_files_modern(directory: str, pattern: str = "*") -> List[Path]:
"""
使用 pathlib 列出文件。
Args:
directory: 目标目录路径字符串
pattern: glob 模式，默认为所有文件
Returns:
Path 对象列表
"""
path = Path(directory)
# 检查路径是否存在，避免潜在的 IO 错误
if not path.exists():
raise FileNotFoundError(f"目录不存在: {directory}")
if not path.is_dir():
raise NotADirectoryError(f"路径不是目录: {directory}")
# rglob 是递归 glob，等同于 **/*
# 这里的 glob 生成器非常高效，不会一次性加载所有文件到内存
return [p for p in path.rglob(pattern) if p.is_file()]
# 使用示例
# try:
# files = list_files_modern(r"./logs", "*.log")
# for file in files:
# print(f"Processing {file.name}...")
# except Exception as e:
# print(f"处理出错: {e}")
性能对比与优化策略
在我们最近的一个云原生项目中，我们需要在一个包含 100,000+ 个小文件的目录中查找日志。
-
os.listdir()：虽然快，但它返回的是字符串，我们需要手动拼接路径，容易出错。 - INLINECODE9e08f0a1（Python 3.5 引入）：这是一个性能怪兽。它返回 INLINECODE2734f3bd 对象，包含了文件属性信息。如果我们只需要读取文件属性而不需要文件内容，它的速度比
os.listdir快得多（在某些文件系统上快 2-3 倍）。
专家建议： 如果你正在构建高性能文件扫描工具，优先使用 INLINECODEef2edb34 或 INLINECODE3d2d9ff8（其底层在 Python 3.12+ 中已针对性能进行了优化）。
边界情况与容灾处理
在生产环境中，我们踩过很多坑，这里分享几点经验：
- 权限问题：你的脚本可能有权访问文件夹，但无法读取其中的特定文件（特别是 Linux 系统下的 INLINECODEe882c3f8 或受保护的系统目录）。务必使用 INLINECODEfb3e8316 块包裹文件操作。
- 符号链接：默认情况下，INLINECODE39136277 会跟随符号链接。如果不小心处理，这可能导致无限递归（死循环）。在 2026 年，我们建议显式设置 INLINECODE718a5a71，或者严格限制递归深度。
- 文件名编码：在处理包含非 ASCII 字符（如中文、emoji）的文件名时，Windows 和 Linux 行为不同。使用
pathlib可以自动处理大部分底层编码差异。
2026 开发趋势：AI 辅助与类型安全
作为新时代的工程师，我们不仅要写出能跑的代码，还要写出能被 AI 理解、易于协作的代码。
Agentic AI 与 Cursor/Windsurf 时代的开发流
在 2026 年，你很可能正在使用 Cursor、Windsurf 或 GitHub Copilot Workspace。当你需要编写文件遍历逻辑时，不要直接写代码。
试着这样与你的结对编程伙伴沟通：
- "帮我写一个 Python 函数，使用 INLINECODE1d4b18f2 遍历 INLINECODE500e1b04 目录下所有的 INLINECODE4de4d197 文件，排除 INLINECODEa4c88a46 文件夹，并返回最后修改时间。"
你会发现，生成的代码通常会直接包含类型提示和文档字符串。我们建议：在提示词中明确指定使用 INLINECODE94a316b8 和 INLINECODE99b8379f，以强制 AI 生成性能更优的代码。
类型安全与 Linting
注意看我们上面的现代示例，使用了 INLINECODE776104d9 和 INLINECODE94c109f6。这在大型项目中至关重要。如果你使用 mypy 进行静态类型检查，明确的类型能让你在运行前就发现路径拼接错误。
陷阱提示： 许多旧代码库不区分文件名（字符串）和路径。这在跨平台迁移时（比如从 Windows 迁移到 Linux Docker 容器）会引发灾难。从现在开始，坚持使用 Path 对象。
异步文件 I/O：面向未来的架构
虽然 Python 的标准文件 I/O 是阻塞的，但在高并发 Web 服务（如 FastAPI）中，阻塞式磁盘扫描会拖慢整个事件循环。对于高性能要求，2026 年的趋势是结合 aiofiles 使用异步文件操作，或者将文件扫描任务卸载到独立的 Worker 线程中执行。
# 这是一个简化的异步思路示例
import asyncio
from pathlib import Path
async def async_get_files(path: str):
# 在实际生产中，这里会使用 run_in_executor 避免阻塞事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()
def blocking_scan():
p = Path(path)
return [f for f in p.rglob("*") if f.is_file()]
files = await loop.run_in_executor(None, blocking_scan)
return files
总结
在 2026 年，列出目录中的文件看似简单，实则蕴含着工程化的深意。
- 如果你只是写一个一次性脚本，INLINECODE2b306d2d 或 INLINECODE2d44af9d 足以应对。
- 如果你正在构建生产级应用，请拥抱 INLINECODEafaf52c9 和 INLINECODEe7c59329，注重异常处理和类型提示。
- 不要忘记利用 AI 辅助工具 来生成样板代码，但作为专家，你必须审查其性能和安全性。
希望这篇文章不仅能帮你解决“如何列出文件”的问题，更能帮助你理解在现代化的 Python 开发环境中，如何写出更优雅、更健壮的代码。