フォルダー内のファイル一覧をCSVで作成する
サブフォルダーを走査し、ファイルパス、拡張子、サイズ、更新日時を表として記録します。元のファイルと既存の結果をそのまま保持したまま、まず4つの小さなサンプルファイルで確認します。
繰り返し発生するファイル作業を、小さなPythonスクリプトで整理します。
例を使って一歩ずつ
サブフォルダーを走査し、ファイルパス、拡張子、サイズ、更新日時を表として記録します。元のファイルと既存の結果をそのまま保持したまま、まず4つの小さなサンプルファイルで確認します。
同じ列構成のCSVファイルを順番に結合し、source_file列を追加します。小さなデータセットを使って、カンマを含む項目名、列不足、既存の出力フォルダを確認します。
新旧のファイル名を表で比較し、競合を確認します。明示的に --apply を指定した場合だけ新しいフォルダにコピーを作成し、元ファイルは保持します。
欠落したキー、null 値、空文字列を区別しながらデータを表形式に変換し、別の問題レポートを作成します。
ファイル名やサイズだけに頼らず、ファイルの bytes の hash を比較してコピー結果を確認します。
CSVをデータレコード数で分割し、すべての出力ファイルに同じヘッダーを繰り返して、元のファイルは変更しません。7レコードの合成例を使って境界を確認し、すべてのレコードが元の順序のまま保持されることを検証します。
まずファイルサイズで絞り込み、その後 SHA-256 digest を比較し、元ファイルを変更せずに確認専用の CSV を作成します。7ファイルの合成例を使い、どの path が report に含まれ、どれが含まれないかを確認します。
複数の画像を引き伸ばしたり元ファイルを置き換えたりせず、新しいフォルダへリサイズして保存します。小さな合成画像セットを使うため、想定される出力寸法を手作業でも簡単に計算できます。
元のファイルを変更せずにフォルダから日付入り ZIP アーカイブを作成し、すべての元ファイルが内容一致の状態でアーカイブに含まれていることを検証します。小さな合成フォルダを使うため、想定されるパス、サイズ、合計値を手作業でも確認できます。
CSVやAIなど、短いキーワードで検索し直してください。
すべての例は練習用です。自動車データは説明用の合成データです。