import os import csv for files in os.walk("cleaned_datas_v2"): with open(files) as file: csv_reader = csv.reader(file) next(csv_reader) for row in csv_reader: print(row) Traceback (most recent call last): File "C:\Users\asus\PycharmProjects\pythonProject\main.py", line 4, in <module> with open(files) as file: TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not tuple

根据你提供的代码，以下是几个可能的改进点： 1. 在每次循环中打开和关闭文件：你的代码在每次循环中都打开和关闭了一个新的输出文件。这样做会导致性能下降，并且每个文件只包含一个行。你可以在循环之外打开输出文件，并在循环结束后关闭它。 2. 写入模式：你使用的写入模式是`'w'`，这意味着每次循环都会覆盖之前的内容。如果你想将所有行写入同一个文件，可以使用`'a'`模式（追加模式）。 3. 缓冲区大小：在写入大量数据时，使用较大的缓冲区大小可以提高写入性能。你可以尝试添加`buffering`参数来设置缓冲区大小，例如`buffering=8192`。 4. 批量处理数据：你的代码一次只处理一个数据行，这样可能会导致较慢的处理速度。你可以尝试批量处理数据行，将多个行一起输入到Bert模型中进行推断。这样可以减少模型推断的次数，提高效率。 根据以上建议，下面是代码改进的示例： ```python import csv import os from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification import torch tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment') model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment') directory = "cleaned_datas_v2" with open("scored_reviews.csv", 'w', encoding="utf-8", newline="", buffering=8192) as f: writer = csv.writer(f) i = 0 for file in os.listdir(directory): with open(os.path.join(directory, file)) as csvFile: rows = csv.reader(csvFile) for row in rows: i += 1 tokens = tokenizer.encode(row[0], return_tensors='pt') result = model(tokens) row.append(str(int(torch.argmax(result.logits)) + 1)) print(i) writer.writerow(row) ``` 请注意，这只是对你提供的代码的一种改进示例。具体效果还需要根据你的数据集大小和系统环境进行评估。

<think>嗯，用户提供的这段代码看起来是一个用Python处理PDF文件，提取表格数据的脚本。首先，我需要理解代码的结构和功能。代码中使用了os、pdfplumber、pandas和multiprocessing.Pool这些库，看起来是要批量处理某个文件夹下的PDF文件，提取其中的表格，并可能将结果整合到DataFrame中。 用户的问题是，这段代码是否只有在所有文件处理完毕后才会输出final_output？根据代码结构，主函数batch_process_pdfs使用多进程池处理所有PDF文件，然后收集结果到all_results，最后返回。在示例部分，调用这个函数并将结果赋给final_output，之后打印处理的文件数和每个文件包含的页数。看起来确实是在所有进程完成后，final_output才会被填充，然后进行输出。 接下来，我需要验证这个结论是否正确。多进程池的map方法会阻塞，直到所有进程完成任务，并将结果收集到列表中。因此，final_output会在所有文件处理完成后才被生成，用户的问题是正确的。此外，代码中的异常处理部分，每个进程的错误会被捕获，但不会影响其他文件的处理，结果中会包含错误信息。 可能需要注意的地方包括：是否正确设置了PDF_FOLDER路径，是否存在权限问题，以及pdfplumber提取表格的参数是否合适。此外，多进程处理时，如果每个进程占用内存较大，可能导致资源不足，但用户的问题更多是关于输出时机的，所以这部分可能不需要深入。 用户可能实际使用中遇到的问题是，处理大量PDF时，等待时间较长，而希望实时看到处理进度。但当前代码确实是在全部处理完后才输出结果。如果需要实时输出，可能需要修改代码，例如使用imap方法并实时更新结果，但当前代码结构并不支持。 总结来说，用户的观察正确，代码确实在所有文件处理完后才输出final_output。如果需要实时显示进度，可以考虑修改多进程部分，比如使用回调函数或者进度条库，但当前代码未实现这一点。</think>这个PDF批处理脚本的工作流程可以分为以下几个关键步骤，我将用代码结构分析结合多进程特性来解释为什么最终输出`final_output`需要等待所有文件处理完毕： $$流程示意图$$ 1. 主进程初始化任务池 2. 子进程并行处理PDF 3. 主进程收集所有结果 4. 汇总输出最终数据 $$ 具体分析如下： 一、**初始化阶段** ```python with Pool(processes=workers) as pool: # ← 创建进程池 results = pool.map(process_single_pdf, pdf_files) # ← 关键阻塞点 ``` - `pool.map()`是**同步阻塞方法**，必须等待所有子进程完成任务 - 此时主进程会挂起，直到所有`pdf_files`处理完毕 二、**多进程工作特性** - 每个子进程独立执行`process_single_pdf()`函数 - 单个文件的处理异常不会影响其他进程（通过try-except隔离） - **内存隔离**：子进程的结果不会实时同步到主进程 三、**结果收集机制** ```python for res in results: # ← 遍历所有子进程返回的结果 all_results.update(res) # ← 此时才进行结果汇总 ``` - `pool.map()`返回的是**按输入顺序排列的结果列表** - 必须等到所有子进程结束后才会执行这个循环 四、**输出时点验证** ```python print(f"已处理 {len(final_output)} 个文件") # ← 最终统计 ``` - 这个统计语句必须等待`batch_process_pdfs()`完全返回 - 输出内容基于完整的结果数据集 $\color{red}{改进建议}$：如需实时查看处理进度，可改造为： 1. 使用`imap_unordered()`替代`map` 2. 添加进度条显示 3. 实时写入结果文件（非内存保存） ```python with Pool(workers) as pool: for i, result in enumerate(pool.imap_unordered(process_single_pdf, pdf_files)): update_progressbar(i/len(pdf_files)) # 伪代码 write_to_disk(result) # 伪代码 ``` 这个设计选择体现了$\text{空间换时间}$的权衡： - $\checkmark$ 优点：保证数据完整性，避免内存竞争 - $\times$ 缺点：无法实时获取部分结果 实际应用中，如果处理$\geq 1000$个PDF文件时，建议增加中间结果缓存机制以防止意外中断导致数据丢失。