有没有头疼过百度云盘都要塞满了，可是又没有工具能剔除大量重复无用的文件？这里教你一个用Python实现的简单方法，通过整理目录的方式来处理我们云盘中无用的文件吧
有没有头疼过百度云盘都要塞满了，可是又没有工具能剔除大量重复无用的文件？这里教你一个简单的方法，通过整理目录的方式来处理我们云盘中无用的文件吧。
获取云盘缓存目录
使用 Everything 找到云盘缓存 db 文件，复制到脚本的目录下。
云盘数据整理
我们发现这个是一个 sqlite3 的文件，用 Navicat 打开先看看。
我们所有云盘的文件以及对应的路径保存在 cache_file 中，直接导出可能会有些问题，所以我们用 pandas 来处理数据就可以了。
云盘数据导出
我的云盘导出来了 40MB 的目录数据，看着都头疼。
数据整理
把云盘的目录数据导出到 excel，后去该怎么处理就怎么处理吧。代码非常少，如果喜欢用 python 处理就用 pandas 处理，如果感觉有困难直接在 excel 中处理就可以了。
import sqlite3 import pandas as pd file_dict = {} con = sqlite3.connect('BaiduYunCacheFileV0.db') cursor = con.cursor() cursor.execute("select * from cache_file") values = cursor.fetchall() df = pd.DataFrame(values,columns=["id","fid","parent_path","server_filename","file_size","md5","isdir","category","server_mtime","local_mtime","reserved1","reserved2","reserved3","reserved4","reserved5","reserved6","reserved7","reserved8","reserved9"]) df.to_excel("data.xlsx") 
重复文件提取
这个由于百度云盘没有对应的API接口可以使用爬虫的方式进行网页的操作对重复数据进行删除，但是容易误操作，所以还是手动把要处理的数据整理出来然后进行操作把。
通过文件名称判断重复，有了结果后续自己处理就好了。
df["server_filename"].duplicated() 0 False 1 False 2 False 3 False 4 False ... 379563 False 379564 False 379565 True 379566 True 379567 False Name: server_filename, Length: 379568, dtype: bool df[df["server_filename"].duplicated()]["server_filename"] 188 WE_rk_nos06.txt 252 django.po 254 django.po 255 django.po 256 django.po ... 378517 video.mp4 378518 top_level.txt 378543 Blog_articleinfo.xlsx 379565 apps 379566 职业培训规划.mmap Name: server_filename, Length: 152409, dtype: object
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