使用python撈取檔案清單

 以下是AI提供python代碼撈取檔案清單，在撈取整個硬碟時如D槽，輸入方式不一樣，需要以D:\\呈現，相關解答也是由AI提供，在除錯方面相當即時。

AI講解錯誤的原因:

在字串的結尾 \" 被 Python 當作是 逃逸字元（escaped quote），導致 字串結尾的引號無法正確解析，造成語法錯誤（SyntaxError: unterminated string literal）。

撈取檔案清單的代碼:(撈取36萬筆清單大概5分鐘以內)

import os

import pandas as pd

from datetime import datetime

# 掃描的來源資料夾（可修改）

scan_dir = r"D:\\"

# 存檔的目的資料夾（可修改）

save_dir = r"C:\資料"

# 取得來源資料夾的最後一層名稱（作為檔名的一部分）

last_folder_name = os.path.basename(os.path.normpath(scan_dir))

# 儲存檔案資訊

file_data = []

# 遍歷所有子資料夾與檔案

for foldername, subfolders, filenames in os.walk(scan_dir):

    for filename in filenames:

        filepath = os.path.join(foldername, filename)

        try:

            stat = os.stat(filepath)

            file_info = {

                "檔名": filename,

                "路徑": filepath,

                "大小": stat.st_size,

                "修改時間": datetime.fromtimestamp(stat.st_mtime),

                "建立時間": datetime.fromtimestamp(stat.st_ctime),

                "授權時間": datetime.fromtimestamp(stat.st_atime),

                "資料夾": foldername,

                "檔案格式": os.path.splitext(filename)[1].lower()

            }

            file_data.append(file_info)

        except Exception as e:

            print(f"無法讀取檔案：{filepath}，錯誤：{e}")

# 轉為 DataFrame

df = pd.DataFrame(file_data)

# 組合 Excel 輸出檔案完整路徑

output_file = os.path.join(save_dir, f"檔案清單_{last_folder_name}.xlsx")

# 匯出 Excel

df.to_excel(output_file, index=False)

print(f"✅ 匯出完成：{output_file}")

將含有數據的條列訊息丟給不同AI處理_結果gpt險勝

今天將100多列的訊息分別丟給chatgpt、gemini、grok、claude處理，讓他們針對每一個敘述分類並將數據以另外一欄列出。

• gemini無法生成excel
• grok無法分欄顯示(全擠在一欄用,分開)
• calude在產生過程中算是這幾個中分類最好，抓取的數據也是最符合我要的，但在下載時無法下載(白搭)
• chatgpt分類的方式不是最好，而且會有掉訊息的情況，同樣的內容只有gpt會這樣，詢問gpt提出要以txt檔作為來源訊息，以txt提供後，沒有掉訊息的情形發生。

以下是詢問GPT為什麼會需要txt檔做為來源訊息的回覆。

這是個非常好的問題，原因可以從 記憶體限制（token 限制） 和 格式辨識效率 兩個面向來解釋：

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✅ 一、記憶體限制（token 限制）

每次你和 GPT 對話時，整段輸入（包括你的提問和我們的回應）都會消耗「token」（類似字元數）。目前 GPT-4o 雖然上限很高（約 128,000 tokens），但仍有以下幾個問題：

1. 每段資料會累加消耗記憶體：例如你貼入 100 多筆條列訊息，每筆都可能是幾十個 token，加總起來可能就超過幾萬 token，很快接近或超出模型記憶容量。

2. 超過記憶範圍時會導致無法完整理解或漏讀內容：模型可能忽略尾段、遺漏細節，或無法正確抓取所有結構。

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✅ 二、文字格式（text file）處理更穩定

使用純文字檔的原因：

1. 結構清楚、格式一致：貼在對話框中的條列訊息常因排版（如縮排、符號、斷行）不一致，造成辨識混亂。

2. 易於批次讀取與轉換表格：文字檔能夠讓模型視為一個整體資料集合，用來進行結構分析、提取欄位、分類等動作會更準確、效率更高。

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✅ 三、補充：為什麼會突然「需要文字檔」？

並非 GPT「只能」處理文字檔，而是當條列數量過多時：

• 貼在對話框中的資料會「變得難以解析」或「容易遺漏資訊」

• 用文字檔可以直接導入成檔案處理模式，提高正確率並保留完整內容

• 特別是在你需要「整理成表格」、「分類」或「導出 Excel」這種結構化任務時，提供 .txt 會幫助我們更精準處理每一項資料

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✅ 總結

原因	說明
記憶體限制	條列數量一多，很快耗盡 token 配額，導致處理不全
結構清晰性	對話框排版不一，文字檔格式更清楚、易讀取
處理效率	大量資料需要一次讀入與解析，使用檔案最穩定
可擴充性	後續若需分類、轉換格式、匯出 Excel，文字檔利於自動處理

雲端平台 Python 與地端（本機）Python 主要差異

今天請AI幫忙寫爬蟲程式，但資料未下載到資料夾中，後來才發現使用雲端python與地端python會有差異，原本地端可以運行的程式在雲端要執行同樣效果則須作些許修改。不過在家裡，目前還是會以雲端python執行，雖然在公司無法使用雲端python，但以快速及使用者介面，雲端python還是較令人感到舒適。

以下為AI解釋雲端平台 Python 與地端（本機）Python 差異:

雲端平台 Python 與地端（本機）Python 主要差異在於運行環境、資源存取、安全性與使用情境等。以下以表格與說明進行比較：

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📊 差異比較表

項目	雲端平台 Python	地端（本機）Python
運行環境	遠端伺服器（如 Google Colab, AWS, Azure, GCP 等）	安裝在本機電腦
計算資源	可使用 GPU/TPU、高階 CPU（通常需付費）	受限於本機硬體效能
環境管理	已安裝大部分常用套件，免安裝或用 pip 安裝即可	需自行建立虛擬環境、安裝套件
檔案存取	存取雲端硬碟或需上傳/掛載資料（如 Google Drive）	可直接存取本機硬碟
網路限制	通常網路開放，但會有安全機制（像 Colab 限制下載目錄）	完全依照本機防火牆與網路設定
持久性	執行環境可能會重置、檔案不易保存	檔案永久保留（除非手動刪除）
安全性	雲端平台需授權存取雲端硬碟、API 等，資料可能需加密	較能掌控安全性與隱私風險
效能彈性	可依需求彈性擴充（如升級至 Colab Pro）	升級需更換或擴充硬體
操作介面	通常為 Jupyter Notebook（網頁介面）	可使用 Jupyter、VS Code、PyCharm 等
適用情境	資源密集任務、合作開發、快速原型設計	資料保密性高、需本機存取、長期開發

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💡 簡要說明

✅ 雲端平台適合：

• 使用者沒有強大硬體但需要跑 AI 模型或大量運算。

• 學術研究、教學、團隊共享專案（如使用 Google Colab）。

• 開發階段、快速測試各種函式與套件。

✅ 地端 Python 適合：

• 資料存放於本機，或需進行大量本地檔案操作。

• 工作環境有嚴格的資訊安全規範。

• 長期開發、部署自有應用程式（如自動化腳本、桌面應用）。

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如果你目前使用 Colab 執行 Python 程式，但發現無法存取 C:\ 這種本機路徑，這正是因為程式實際是跑在 Google 的雲端伺服器上，而非你自己的電腦。

需要本機操作時，你可選擇安裝如 Anaconda、Python + VS Code 或 Jupyter Notebook 在自己電腦上使用。