在日常的开发工作中，我们经常需要处理文件相关的任务，而获取文件大小是一个非常普遍的需求。无论你是需要监控日志文件是否过大、在上传文件前限制大小，还是需要对目录下的文件进行磁盘空间分析，掌握如何在 Python 中准确、高效地获取文件大小都是一项必备技能。
特别是在 2026 年，随着“氛围编程”和 AI 辅助开发的普及，我们编写代码的方式已经从单纯的“实现功能”转变为编写“意图清晰、可维护、易于 AI 理解”的代码。在这篇文章中，我们将深入探讨获取文件大小的多种方法，并融入最新的工程化实践和 AI 辅助开发的思维。
为什么获取文件大小如此重要？
在正式进入代码之前，让我们先思考一下这个操作的实际意义。文件大小通常以“字节”为单位返回，这为我们提供了最原始的数据。通过这些数据，我们不仅可以进行基础的磁盘监控，还可以结合 Agentic AI 的工作流，让自主代理智能地决定是否需要对存储进行清理或归档。例如，在我们最近的一个项目中，我们配置了一个自主代理，当检测到日志目录超过特定阈值时，它会自动触发压缩脚本。
方法一：使用 os.path.getsize —— 经典且高效
当我们需要最快速、最直接地获取文件大小时，INLINECODEa30df8f4 模块中的 INLINECODE2c73026b 函数通常是我们的首选。虽然它是最“老”的方法之一，但在高频交易或对性能极其敏感的脚本中，它依然不可或缺。
#### 核心原理
该函数接受一个文件路径（字符串）作为参数，并直接返回该文件的大小（以字节为单位）。它实际上是操作系统调用的一个封装，因此执行速度非常快，且由于它不涉及上下文切换，开销极低。
#### 代码示例
让我们看一个基础的例子，展示如何获取一个文件的大小，并结合现代的错误处理机制：
import os
def get_file_size_legacy(filepath: str) -> int:
"""
使用 os.path.getsize 获取文件大小的传统方法。
Args:
filepath: 文件的绝对路径或相对路径。
Returns:
文件大小（字节）。
Raises:
FileNotFoundError: 如果文件不存在。
PermissionError: 如果没有读取权限。
"""
try:
size = os.path.getsize(filepath)
return size
except (FileNotFoundError, PermissionError) as e:
# 在现代开发中，我们倾向于记录详细的上下文信息，
# 这有助于 AI 代理在日志分析时快速定位问题。
print(f"[ERROR] 无法访问文件 ‘{filepath}‘: {e}")
raise
# 示例调用
file_path = ‘sample_data.jpg‘
print(f"文件大小: {get_file_size_legacy(file_path)} 字节")
方法二：使用 os.stat —— 获取完整的元数据视图
如果你不仅仅需要文件大小，还需要了解文件的修改时间、创建时间或权限模式，那么 INLINECODE339f7f67 模块的 INLINECODE1c397776 函数会是更好的选择。它提供了一个包含文件所有元数据的结构化对象。
#### 深入理解与性能考量
你可能会问，既然有 INLINECODEd2dad2c8，为什么还要用 INLINECODE937dbd68？答案在于效率。如果你在一段代码中既需要文件大小，又需要文件权限或修改时间，调用一次 INLINECODEdf8a2e79 比分别调用 INLINECODEef64df26 和 os.path.getmtime() 要高效得多，因为它只需要一次系统调用，而不是多次。
#### 代码示例
在这个例子中，我们构建了一个更加健壮的函数，用于同时获取大小和类型信息，这在构建文件索引服务时非常有用：
import os
import time
def get_file_metadata(filepath: str) -> dict:
"""
使用 os.stat 获取详细的文件元数据。
这种方法在需要一次性获取多个属性时性能最优。
"""
try:
stats = os.stat(filepath)
return {
"size": stats.st_size,
"last_modified": time.ctime(stats.st_mtime),
"mode": oct(stats.st_mode), # 文件权限
"is_file": os.path.isfile(filepath)
}
except OSError as e:
print(f"系统错误: {e}")
return {}
meta = get_file_metadata(‘document.pdf‘)
if meta:
print(f"详细信息: {meta}")
方法三：使用 pathlib —— 面向对象的现代选择
Python 3.4 及更高版本引入了 pathlib 模块，它将文件路径视为对象而不是字符串，符合面向对象编程（OOP）的理念。对于 2026 年的现代 Python 项目，尤其是结合了类型提示的项目，这是强烈推荐的做法。它的 API 设计让代码的意图对 AI 和人类读者都更加清晰。
#### 代码示例
让我们看看如何用这种优雅的方式处理多个文件，并展示如何与 hurry.filesize 等现代库结合（或者使用我们自定义的转换函数）：
from pathlib import Path
def analyze_directory_with_pathlib(directory: str):
"""
遍历目录并打印文件大小，使用现代 pathlib 模块。
这种写法更符合 ‘Pythonic‘ 的风格，且易于 AI 理解上下文。
"""
path = Path(directory)
if not path.exists():
print(f"目录 {directory} 不存在。")
return
print(f"--- 正在分析目录: {directory} ---")
# 使用 glob 进行模式匹配是 2026 年非常流行的做法
for file in path.glob(‘*.py‘): # 仅分析 Python 文件
try:
# 链式调用非常优雅
size = file.stat().st_size
print(f"文件: {file.name:10} bytes")
except OSError as e:
print(f"无法读取 {file.name}: {e}")
# 示例：分析当前目录下的所有 Python 脚本
analyze_directory_with_pathlib(‘.‘)
进阶技巧：人类可读的格式转换与 AI 交互
在上述所有方法中，返回的大小都是以字节为单位的。然而，当我们面对用户时，或者当我们需要将这些数据喂给 LLM 进行自然语言摘要时，将字节转换为 KB/MB/GB 是必不可少的。
#### 生产级代码实现
我们可以编写一个健壮的辅助函数来处理这种转换，并加入缓存机制以优化频繁调用的场景：
def human_readable_size(size_bytes: int, binary: bool = False) -> str:
"""
将字节数转换为人类可读的格式。
Args:
size_bytes: 文件大小（字节）。
binary: 如果为 True，使用 1024 进位，否则使用 1000 进位 (GB)。
Returns:
格式化后的字符串。
"""
if size_bytes == 0:
return "0B"
units = ["B", "KB", "MB", "GB", "TB", "PB"]
# 确定进位制
base = 1024 if binary else 1000
# 计算单位索引
# 使用 int(math.log(...)) 可能引入浮点误差，这里使用循环更安全
i = 0
size = float(size_bytes)
while size >= base and i < len(units) - 1:
size /= base
i += 1
return f"{size:.2f} {units[i]}"
# 测试转换函数
large_size = 1234567890
print(f"原始: {large_size}")
print(f"二进制 (IEC): {human_readable_size(large_size, binary=True)}")
print(f"十进制 (SI): {human_readable_size(large_size, binary=False)}")
深入解析：处理符号链接与软链接的陷阱
在 Linux/Unix 环境下，或者现代容器化部署中，符号链接是一个非常常见的概念。如果我们直接使用 INLINECODE7fcfe283，它默认会跟随链接并返回目标文件的大小。但在某些安全审计场景下，我们需要获取链接本身的大小（即指向路径字符串的长度），这就需要用到 INLINECODEf0db6249。
#### 关键区别：stat vs lstat
- stat: 获取链接指向目标的元数据（跟随链接）。
- lstat: 获取链接本身的元数据（不跟随链接）。
如果我们忽略这一点，可能会导致误判。比如，如果一个重要的日志文件被意外删除并替换为一个指向 INLINECODE4d7547f3 的软链接，普通的 INLINECODEf7d46d2e 只会返回 /dev/null 的大小，从而掩盖了日志丢失的问题。
#### 2026 最佳实践代码：安全检查文件实体
import os
def safe_get_size_with_link_check(filepath: str) -> dict:
"""
安全获取文件大小，区分实体文件和符号链接。
这对于防止“日志消失”但脚本误以为正常的情况至关重要。
"""
try:
# 使用 lstat 检查是否为链接
link_info = os.lstat(filepath)
is_link = os.path.islink(filepath)
if is_link:
# 如果是链接，返回链接本身的大小（通常很小）
# 以及指向的实际路径信息
real_path = os.path.realpath(filepath)
if os.path.exists(real_path):
real_size = os.path.getsize(filepath) # 跟随链接获取真实大小
else:
real_size = -1 # 链接悬空
return {
"path": filepath,
"is_link": True,
"link_size": link_info.st_size,
"target_path": real_path,
"target_size": real_size,
"status": "dangling" if real_size == -1 else "ok"
}
else:
return {
"path": filepath,
"is_link": False,
"size": link_info.st_size,
"status": "ok"
}
except OSError as e:
return {"path": filepath, "error": str(e)}
# 模拟场景
# 假设我们有一个指向真实文件的链接
print(safe_get_size_with_link_check(‘example_link‘))
2026 视角：云原生与分布式环境下的挑战
随着我们将应用迁移到 Kubernetes 和无服务器架构，传统的本地文件路径概念正在变得模糊。在现代架构中，我们的文件可能存储在 Amazon S3、Google Cloud Storage 或 Azure Blob 上。在这种情况下，直接使用 os.path.getsize 是行不通的，因为本地并不存在实际的文件路径。我们可能会使用存储客户端的 SDK 来获取对象的元数据。
让我们看一个模拟云存储操作的例子，这体现了我们在处理抽象存储时的思维方式：
# 这是一个模拟的云存储客户端类，用于演示 2026 年常见的抽象模式
class MockCloudStorageClient:
"""模拟云存储客户端，展示如何获取对象大小而不下载文件。"""
def head_object(self, bucket: str, key: str) -> dict:
"""
模拟 HEAD 请求，通常用于获取对象元数据而不消耗流量。
真实场景对应 boto3 (S3) 或 google.cloud.storage
"""
# 模拟返回的元数据
if key == "large_video.mp4":
return {"content_length": 1024 * 1024 * 500, "content_type": "video/mp4"}
return {"content_length": 0}
def check_remote_file_size(client, bucket: str, file_key: str) -> int:
"""
获取远程文件大小（模拟）。
关键点：我们不需要下载文件就能知道大小，这非常符合高效原则。
"""
try:
metadata = client.head_object(bucket, file_key)
size = metadata.get("content_length", 0)
print(f"远程文件 {file_key} 大小: {human_readable_size(size)}")
return size
except Exception as e:
print(f"无法获取远程文件元数据: {e}")
return 0
# 模拟使用
cloud_client = MockCloudStorageClient()
check_remote_file_size(cloud_client, "my-bucket", "large_video.mp4")
2026 最佳实践：异步文件 I/O 与大型文件处理
随着云原生应用和边缘计算的普及，我们越来越多地遇到处理超大文件（如视频备份、数据库转储）的场景。在处理这些文件时，阻塞式的 INLINECODE28fe8f26 可能会导致我们的主线程卡顿。利用 Python 的 INLINECODE9ffe7e04 和 aiofiles 库，我们可以实现非阻塞的文件操作，这是构建高性能异步服务的关键。
#### 异步代码示例
让我们看看如何在未来风格的异步应用中获取文件大小：
import asyncio
import os
# 在实际生产中，我们会使用 aiofiles 或类似的库进行真正的异步 IO
# 这里为了演示原理，我们模拟一个异步包装器
async def async_get_file_size(file_path: str):
"""
模拟异步获取文件大小。
在真实的异步 IO 库中，这会释放控制权给事件循环。
"""
# 模拟一个耗时较长的 IO 操作
await asyncio.sleep(0.1)
# 实际上标准的 os.getsize 是阻塞的，但在某些异步封装库中
# 会在线程池中执行此操作以避免阻塞主循环
return os.path.getsize(file_path)
async def main():
files = [‘data1.csv‘, ‘data2.json‘, ‘backup.tar.gz‘]
# 并发执行多个文件大小查询，显著提升效率
tasks = [async_get_file_size(f) for f in files]
results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
for f, res in zip(files, results):
if isinstance(res, Exception):
print(f"[Error] {f}: {res}")
else:
print(f"[Success] {f}: {human_readable_size(res)}")
# 运行异步主函数
# asyncio.run(main())
AI 辅助开发与调试技巧
在 2026 年，我们不再独自编写代码。如果你在使用 Cursor 或 Windsurf 等 AI IDE，你可以这样利用上述知识：
- Prompt Engineering: 当你向 AI 提问时，不要只说“写个获取文件大小的代码”。试着说：“我们使用 INLINECODE70ca9700 模块编写一个类型安全的函数，用于递归查找目录中超过 100MB 的文件，并返回一个 INLINECODEb1b6d181 对象列表。” 这种精确的指令能产生更高质量、更符合工程标准的代码。
- 调试: 如果文件大小获取不准确（例如遇到了软链接），使用 AI 解释 INLINECODE1ba0c12c 和 INLINECODE016df7bb 的区别。你可以说：“解释一下为什么我的 Python 脚本在遇到符号链接时报告的文件大小是 0，并提供修复后的代码。”
- 代码审查: 让 AI 检查你的文件操作代码是否存在安全漏洞。例如，检查路径是否存在“目录遍历”漏洞风险。
总结：在 2026 年如何选择？
让我们总结一下在实际项目中应该如何选择这些方法：
- 日常脚本与快速原型：如果你只需要快速获取大小，
os.path.getsize依然是简单直接的王者。 - 现代 Python 项目与 AI 协作：如果你正在进行新项目的开发，特别是使用 Python 3.10+，请优先选择
pathlib。它的语义更清晰，且类型提示友好，是 AI 友好型代码的首选。 - 需要详细信息时：如果你需要同时获取修改时间、权限等信息，使用 INLINECODE5bb8cd48 或 INLINECODE02f9b0c5 的
.stat()方法，以减少系统调用的次数，提高性能。 - 高并发服务：在 FastAPI 或 asyncio 环境下，务必寻找支持 异步 IO 的封装库，避免阻塞事件循环。
掌握这些工具，结合现代的开发理念和 AI 辅助工具，你就可以更自信地编写出健壮、高效且面向未来的文件处理脚本了。希望这篇文章能帮助你更深入地理解 Python 中的文件操作。