python中遍历一个文件夹中的几万份pdf文件，使得磁盘占用100%活动时间，如何解决问题

在Python中，如果你需要遍历大量PDF文件并处理它们，这可能会导致频繁的I/O操作，如果处理不当，确实可能导致磁盘占用率高并影响性能。解决这个问题有几种策略：

1. **批量操作**：避免一次性加载所有PDF内容到内存。可以一次读取、处理一个小部分的文件，而不是一次性全部打开。

import os
import glob
from PyPDF2 import PdfFileReader

chunk_size = 100  # 设置每次处理的文件数量
folder_path = "path/to/folder"
file_list = glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.pdf"))

for i in range(0, len(file_list), chunk_size):
    files_chunk = file_list[i:i+chunk_size]
    for pdf_file in files_chunk:
        with open(pdf_file, 'rb') as f:
            reader = PdfFileReader(f)
            # 处理每个PDF文件...

2. **利用生成器**：创建一个生成器函数，逐行读取PDF，这样就不会一次性加载整个文件。

def read_pdf_in_chunks(file_path):
    with open(file_path, 'rb') as f:
        while True:
            data = f.read(chunk_size)  # 可调整chunk_size
            if not data:
                break
            yield data
            # 在这里对数据进行处理...

# 使用生成器遍历文件列表
for pdf_file in file_list:
    for pdf_data in read_pdf_in_chunks(pdf_file):
        # 处理数据...

3. **使用异步IO**：如果你的环境支持，可以考虑使用`concurrent.futures`库进行并发处理，但这通常更适合CPU密集型任务，而非I/O密集型如读取大文件。

4. **监控资源使用**：使用操作系统提供的工具（如top或htop）观察进程的资源占用情况，并适时暂停处理或优化算法。

5. **分批处理**：将大任务分解成多个小任务，分配给多个线程或进程处理，提高整体效率。

6. **优化存储和网络**：如果条件允许，可以考虑压缩PDF文件或使用更快的存储系统，减少I/O延迟。