在日常工作或生活中，我们常常需要复制大量的文件，比如备份文件、数据文件以及影音文件等。如果仅仅使用计算机自带的文件复制工具，可能会很慢，当遇到大量文件或者大文件的时候，甚至导致电脑死机。Python提供了丰富的文件操作模块，多线程处理、内存映射和文件缓冲等技巧可以使文件复制变得更加高效。
一、选择前置
在开始编写复制文件的代码之前，需要考虑以下几个问题：
1、需要复制的文件数量及大小，这会影响复制文件的时间。
2、源文件和目标文件的位置，以及是否包含子目录。
3、复制文件时是否需要保持原文件的属性，比如权限、创建时间等。
二、单线程复制文件
Python自带的文件拷贝工具是shutil，其中的copyfile()函数可以较为简单地实现文件的复制。
import shutil
src = '/path/to/source/file'
dst = '/path/to/destination/directory'
shutil.copyfile(src, dst) # 复制文件
上面的代码使用shutil.copyfile()函数将源文件src复制到目标文件夹dst。该函数同时还有其他功能，如报错机制，路径验证等。但是，如果文件数量较大或者文件较大，使用该函数复制会比较慢。
三、多线程复制文件
在文件数量或者文件大小较大的情况下，可以考虑使用多线程来复制文件，同时使用内存映射和文件缓冲可以优化复制速度。
下面是一个使用多线程、内存映射和文件缓冲的复制函数：
import os
import shutil
import threading
def copy_file(source_file, target_file):
# 使用内存映射和文件缓冲处理文件复制
# 首先创建2GB的缓存文件
buffer_size = 2 * 1024 * 1024 * 1024
cache_file = source_file + '.cache'
with open(source_file,'rb') as f_source, \
open(cache_file,'wb') as f_cache:
while True:
buf = f_source.read(buffer_size)
if not buf:
break
f_cache.write(buf)
# 建立线程进行文件拷贝
with open(cache_file,'rb') as f_cache, \
open(target_file,'wb') as f_target:
while True:
buf = f_cache.read(buffer_size)
if not buf:
break
f_target.write(buf)
os.remove(cache_file)
def copy_directory(source_dir, target_dir):
# 首先在目标文件夹下创建子文件夹
if not os.path.exists(target_dir):
os.makedirs(target_dir)
# 获取源文件夹下的所有文件和子目录
items = os.listdir(source_dir)
for item in items:
source_item = os.path.join(source_dir, item)
target_item = os.path.join(target_dir, item)
if os.path.isdir(source_item):
# 继续复制子目录
copy_directory(source_item, target_item)
elif os.path.isfile(source_item):
# 处理并发线程复制文件
threading.Thread(target=copy_file, args=(source_item, target_item)).start()
上述代码中的copy_file()函数用于处理单个文件的复制，使用内存映射和文件缓冲可以使大文件的复制可以更快地完成。copy_directory()函数则是递归调用，处理目录下的子目录和文件，同时启动多线程加速文件的复制。
四、结论
如果需要复制大量的文件或者大文件，通常使用Python自带的文件拷贝函数效率会比较低，可以使用多线程、内存映射和文件缓冲等手段来优化文件复制的速度。Python的多线程模块提供了非常便利的工具来配置和管理线程，使用内存映射和文件缓冲可以减少I/O以及写文件的次数，有效地提高了文件操作的效率。
