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，如何及时释放空间

在Python中，如果你需要遍历大量PDF文件并可能占用大量磁盘I/O，确实可能会导致磁盘占用率高并减慢系统性能。为了尽可能减少对磁盘资源的影响，可以考虑以下几个策略：

1. **分批操作**：将大文件列表分成较小的部分，每次只处理一部分，而不是一次性全部加载到内存。可以使用`itertools.islice()`或者`pd.read_pdf()`的`chunksize`参数来控制每次读取的文件数。

import itertools
from pd import read_pdf

chunks = [file_list[i:i+100] for i in range(0, len(file_list), 100)]
for chunk in chunks:
    for pdf in chunk:
        # 处理PDF文件

2. **流式处理**：利用像`fpdf`这样的库提供逐页读取的功能，而不是一次性加载整个PDF文件。

3. **缓存机制**：如果文件操作频繁，可以考虑使用`lru_cache`或者其他缓存技术，避免不必要的重复读取。

4. **优化数据结构**：对于文件内容的操作，尽量避免创建临时文件或大对象，如转换成文本后直接处理。

5. **异步处理**：如果你的环境支持，可以考虑使用异步IO库（如`asyncio`），将文件读取任务分解为后台任务。

6. **监控系统状态**：定期检查系统的磁盘使用情况，当达到一定阈值时暂停操作，直到磁盘空闲。

7. **清理无用文件**：在处理完成后，立即关闭文件并删除不再需要的临时文件，释放磁盘空间。

重要的是要意识到频繁的磁盘I/O操作本身就是一项消耗资源的任务，所以合理的设计和优化至关重要。同时，具体的解决方案可能取决于你的具体需求和硬件环境。