Python如何无需硬编码路径读取项目文件夹内所有CSV文件

核心思路是动态获取当前脚本的所在路径，自动拼接csv文件夹的相对路径，完全不需要硬编码固定路径，项目任意移动都能正常运行。

方法1：使用os模块（兼容性最好） #

适配所有Python版本，自动兼容不同操作系统的路径分隔符：

import os
import glob
import pandas as pd

# 获取当前脚本所在的绝对路径，即ProjectFolder的根路径（假设脚本放在ProjectFolder根目录下）
base_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
# 拼接csvFolder路径
path = os.path.join(base_dir, 'csvFolder')

all_files = glob.glob(os.path.join(path, "*.csv"))

df_mm = pd.concat((pd.read_csv(f, usecols=["[mm]"]) for f in all_files),
               axis = 1, ignore_index = True)

如果你的脚本存放在ProjectFolder的子目录中，比如ProjectFolder/src/run.py，只需要多嵌套一层os.path.dirname()即可向上跳转一级目录，调整到匹配你文件结构的层级即可。

方法2：使用pathlib（Python3.4+推荐，写法更简洁） #

面向对象的路径处理方式，语法更直观：

from pathlib import Path
import glob
import pandas as pd

# 直接获取当前脚本所在目录，拼接csvFolder路径
base_dir = Path(__file__).absolute().parent
path = base_dir / 'csvFolder'

# 两种读取文件方式二选一即可
all_files = glob.glob(str(path / "*.csv"))
# 纯pathlib写法：all_files = list(path.glob("*.csv"))

df_mm = pd.concat((pd.read_csv(f, usecols=["[mm]"]) for f in all_files),
               axis = 1, ignore_index = True)

两种方案都支持跨Windows、macOS、Linux系统运行，不需要手动修改路径分隔符，项目任意移动位置都不需要调整代码。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jesh Kundem