参考文献：《Python数据分析基础》

在大多数情况下，需要处理的文件很多。在这种情况下，Python会给你带来惊喜，因为它可以让你自动化和规模化地进行数据处理，远远超过手工处理能够达到的限度。

为了处理多个CSV文件，首先需要创建多个CSV文件。在本文中只创建了三个文件，而在实际应用中，可以拓展为任意多的文件。

将第一个CSV文件命名为：sales_january_2014.csv 将第二个CSV文件命名为：sales_january_2014.csv 将第三个CSV文件命名为：sales_march_2014.csv 最后，将上述三个CSV文件存储在名为sale的文件夹中。

从简单的行列计数开始学习处理多个CSV文件。

在文本编辑器中输入一段代码，然后将文件保存为：8_csv_reader_counts_for_multiple_files.py

脚本通过文件夹sale的文件路径（保存在argv[1]中），访问其中的三个文件。建立控制流语句和循环体进行系列操作。

这一行代码创建了input_path变量，并将文件夹sale的文件路径赋值给它。

这一行代码包含了glob模块和os模块。glob模块可以定位匹配于某个特定模式的所有路径名。os模块包含了用于解析路径名的函数。 此行代码创建了for循环，并使用glob模块和os模块创建了一个输入文件的列表。首先os.path.join函数将圆括号中的两部分连接起来，input_path是包含输入文件的文件夹的路径，'sales_* '代表任何以’sale_'开头的文件名。glob.glob函数将’sales_* ‘中的星号（*）转换为实际的文件名。’ * '为通配符。 这里简单区分一下通配符和正则表达式。通配符由shell解析，一般由于文件名匹配。正则表达式一般用来匹配字符串。

这一行代码在之前处理单个CSV文件中很常见，大部分用作提取标题行。在这里，用来后续统计列数。

最后，小编提示一下，在这个脚本中，嵌套结构较多，进行缩进时要细心。

在命令行输入以下命令，然后按回车键：

本篇博客介绍读取多个CSV文件的方法，总结了实际操作，需重点理解处理思想，掌握各个函数模块的作用及知识。