Python 对FTP文件夹内的txt文件进行合并处理

在Python中，你可以使用`ftplib`库来连接到FTP服务器并下载TXT文件，然后使用内置的字符串操作或`csv`、`pandas`等库来进行合并处理。以下是一个简单的步骤：

1. **导入必要的库**：

   import ftplib
   import os
   # 可选：用于文本处理
   import glob
   # 或者用于CSV合并（如果TXT文件包含逗号分隔的数据）
   import pandas as pd

2. **连接到FTP服务器**：

   ftp = ftplib.FTP('ftp.example.com', 'username', 'password')  # 替换为实际的服务器地址和凭证
   ftp.login()

3. **列出文件夹中的TXT文件**：

   def list_files(dir_path):
       return [f for f in ftp.nlst(dir_path) if f.endswith('.txt')]
   txt_files = list_files('/')

4. **下载TXT文件并临时保存**：

   temp_dir = './temp'
   if not os.path.exists(temp_dir):
       os.makedirs(temp_dir)

   for file in txt_files:
       with open(os.path.join(temp_dir, file), 'wb') as local_file:
           ftp.retrbinary(f'RETR {file}', local_file.write)

5. **合并文件**：
- 如果是简单的文本合并，可以使用`open`函数逐行读取每个文件，然后追加到一个大文件中：

     output_file = 'merged.txt'
     with open(output_file, 'w') as outfile:
         for filename in temp_dir + '/':
             with open(filename, 'r') as infile:
                 outfile.write(infile.read())

- 如果TXT文件是CSV格式，使用`pd.concat`：

     data_frames = [pd.read_csv(os.path.join(temp_dir, f)) for f in txt_files]
     merged_df = pd.concat(data_frames, ignore_index=True)
     merged_df.to_csv('merged.csv', index=False)

6. **关闭连接**：

   ftp.quit()

记得替换上述代码中的URL、用户名、密码以及路径，根据你的实际情况调整。