检查包含数十万张图像的目录中损坏的文件的速度逐渐变慢

所以我有 600,000 多张图像。我估计其中大约 5-10% 已损坏。我正在生成一个日志，准确记录与该图像相关的图像。

使用Python，到目前为止我的方法是这样的：

def img_validator(source):
    files = get_paths(source)  # A list of complete paths to each image
    invalid_files = []
    for img in files:
        try:
            im = Image.open(img)
            im.verify()
            im.close()
        except (IOError, OSError, Image.DecompressionBombError):
            invalid_files.append(img)

     # Write invalid_files to file

前 200-250K 图像的处理速度相当快，大约只需要 1-2 小时。我让该进程运行一夜（当时为 230K），8 小时后它仅为 310K，但仍在进行中。

有人知道这是为什么吗？起初我以为这可能是由于图像存储在 HDD 上，但这并没有真正意义，因为前 200-250k 速度非常快。

如果您有那么多图像，我建议您使用多重处理。我创建了 100,000 个文件，其中 5% 已损坏，并按如下方式检查它们：

#!/usr/bin/env python3

import glob
from multiprocessing import Pool
from PIL import Image

def CheckOne(f):
    try:
        im = Image.open(f)
        im.verify()
        im.close()
        # DEBUG: print(f"OK: {f}")
        return
    except (IOError, OSError, Image.DecompressionBombError):
        # DEBUG: print(f"Fail: {f}")
        return f

if __name__ == '__main__':
    # Create a pool of processes to check files
    p = Pool()

    # Create a list of files to process
    files = [f for f in glob.glob("*.jpg")]

    print(f"Files to be checked: {len(files)}")

    # Map the list of files to check onto the Pool
    result = p.map(CheckOne, files)

    # Filter out None values representing files that are ok, leaving just corrupt ones
    result = list(filter(None, result)) 
    print(f"Num corrupt files: {len(result)}")

样本输出

Files to be checked: 100002
Num corrupt files: 5001

在我的带有 NVME 磁盘的 12 核 CPU 上，这需要 1.6 秒，但对您来说应该仍然明显更快。