# FileKits - Python文件处理工具包

一个简洁高效的Python文件处理工具包，提供了文件读写、网络下载、文件夹操作等常用功能，让文件处理变得更加简单。

## 🚀 功能特性

- **文件读写**：支持txt、json、yaml、excel等多种格式的文件读写
- **网络下载**：支持单文件和多文件下载，自动重试机制
- **文件夹操作**：文件查找、文件夹清理等实用功能
- **数据处理**：字典工具、pandas数据处理辅助功能

## 📁 项目结构

```
filekits/
├── __init__.py
├── base_io/                 # 基础IO操作模块
│   ├── __init__.py
│   ├── load.py             # 文件读取功能
│   ├── save.py             # 文件保存功能
│   ├── folder.py           # 文件夹操作
│   └── down_load.py        # 网络文件下载
└── utils/                   # 工具模块
    ├── __init__.py
    ├── dict_util.py        # 字典处理工具
    └── pd_util.py          # pandas数据处理工具
```

## 📦 安装/更新/卸载

```bash
pip install filekits
```

```bash
pip install --upgrade filekits
```

```bash
pip uninstall filekits
```

## 🛠️ 使用方法

### 1. 文件读取

#### 读取文本文件
```python
from filekits.base_io.load import load_txt

# 读取txt文件为列表
text_list = load_txt('example.txt')

# 读取为字符串
text_str = load_txt('example.txt', return_type="str")

# 转换为小写列表
lower_list = load_txt('example.txt', lower_list=1)
```

#### 读取JSON文件
```python
from filekits.base_io.load import load_json

data = load_json('data.json')
```

#### 读取YAML文件
```python
from filekits.base_io.load import load_yaml

config = load_yaml('config.yaml')
```

#### 读取Excel文件
```python
from filekits.base_io.load import load_excel

# 读取为pandas DataFrame
df = load_excel('data.xlsx', return_type="df")

# 读取为openpyxl工作表
wb, sheet, rows = load_excel('data.xlsx', return_type="sheet")
```

### 2. 文件保存

#### 保存DataFrame
```python
from filekits.base_io.save import save_df
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob'], 'age': [25, 30]})

# 保存为Excel
save_df(df, 'output.xlsx')

# 保存为CSV
save_df(df, 'output.csv')

# 保存为JSON
save_df(df, 'output.json')
```

#### 保存JSON文件
```python
from filekits.base_io.save import save_json

data = {"name": "Alice", "age": 25}
save_json(data, 'data.json')
```

#### 保存文本文件
```python
from filekits.base_io.save import save_txt

my_list = ['line1', 'line2', 'line3']
save_txt(my_list, 'output.txt')
```

### 3. 文件夹操作

#### 查找文件
```python
from filekits.base_io.folder import find_files

# 查找所有jpg文件
jpg_files = find_files('/path/to/folder', '.jpg')

# 查找包含特定名称的文件
specific_files = find_files('/path/to/folder', '.txt', 'log')
```

#### 清空文件夹
```python
from filekits.base_io.folder import clear_folder

# 清空并重新创建文件夹
clear_folder('/path/to/clean')
```

### 4. 网络文件下载

#### 单文件下载
```python
from filekits.base_io.down_load import download_file

# 下载文件
file_path = download_file('https://example.com/file.jpg', './downloads')

# 自定义文件名
file_path = download_file('https://example.com/file.jpg', './downloads', 'myfile.jpg')

# 返回完整信息
file_path, file_name = download_file('https://example.com/file.jpg', './downloads', return_type="both")
```

#### 批量下载
```python
from filekits.base_io.down_load import download_files

urls = [
    'https://example.com/image1.jpg',
    'https://example.com/image2.jpg'
]

# 批量下载图片
file_paths = download_files(urls, './images')

# 只下载特定类型文件
file_paths = download_files(urls, './downloads', extensions=['.jpg', '.png'])

# 返回字典格式（包含URL信息）
file_dicts = download_files(urls, './downloads', return_type="dict")
```

### 5. 工具函数

#### 字典操作
```python
from filekits.utils.dict_util import remove_keys

data = {"name": "Alice", "age": 25, "password": "secret"}
clean_data = remove_keys(data, ["password"])
# 结果: {"name": "Alice", "age": 25}
```

## ⚙️ 配置说明

### 网络下载配置
- 自动重试机制：使用`funcguard.tools.send_request`实现自动重试
- User-Agent：内置浏览器User-Agent，避免被服务器拒绝
- 特殊网站处理：针对阿里CDN等特定网站有优化处理

### 文件格式支持
- **文本文件**：.txt
- **数据文件**：.json, .yaml, .yml
- **表格文件**：.xlsx, .csv
- **图片文件**：.jpg, .png, .gif, .bmp等（通过下载功能）

## 📝 注意事项

1. **编码问题**：所有文本操作默认使用UTF-8编码
2. **文件存在检查**：下载文件时会自动检查文件是否已存在，避免重复下载
3. **错误处理**：批量下载时支持失败跳过或抛出异常两种模式
4. **路径处理**：使用绝对路径或相对路径均可，程序会自动处理

## 📄 许可证

MIT License - 详见LICENSE文件