【Python】 一键合并所有 .can 文件为单个 CSV 文件

一个简洁实用的 Python 脚本，自动将同目录下所有 .can 文件按文件名排序，合并输出为带时间戳的 CSV 文件，方便代码归档与 Code Review。

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• 【Python】 一键合并所有 .can 文件为单个 CSV 文件
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  • 1. 需求场景
  • 2. 脚本功能概览
  • 3. 完整源码
  • 4. 代码逐段解析
    • 4.1 导入依赖
    • 4.2 核心合并函数
    • 4.3 主函数自动配置
  • 5. 使用方法
  • 6. 输出效果
  • 7. 可定制扩展
  • 8. 总结

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1. 需求场景

在 CAPL 项目开发中，测试用例分散在多个 .can 文件中，逐个打开查看效率低下。本脚本一键将这些文件合并为一个 CSV 文件，每个文件内容前自动添加分隔标识，便于：

• 源码归档与备份
• 快速全局搜索
• 传给 ChatGPT/CodeBuddy 做 Code Review
• 团队成员快速了解项目全貌

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2. 脚本功能概览

功能	说明
自动收集	扫描脚本所在目录下所有 .can 文件
按名排序	按文件名升序排列，保证输出顺序稳定
分隔标识	每个文件内容前添加 ====== 文件名 ======
编码兼容	GBK 读取，UTF-8 写入，errors='replace' 容错
时间戳命名	输出文件名自动带时间戳，如 merged_can_20260430_113009.csv

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3. 完整源码

import os
import sys
import time
from pathlib import Path

def merge_files_to_txt(input_dir, output_file, extensions=None, recursive=False, encoding='gbk'):
    input_path = Path(input_dir)
    if not input_path.is_dir():
        print(f"错误：输入路径 '{input_dir}' 不是有效的文件夹。")
        return

    # 收集所有匹配的文件（只当前目录，不递归）
    all_files = []
    for file in input_path.iterdir():
        if file.is_file():
            if extensions is None or file.suffix.lower() in extensions:
                all_files.append(file)

    all_files.sort()

    # 写入输出文件
    output_path = Path(output_file)
    output_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

    with open(output_path, 'w', encoding='utf-8', newline='') as out_f:
        for file_path in all_files:
            out_f.write(f"====== {file_path.name} ======\n")
            try:
                with open(file_path, 'r', encoding=encoding, errors='replace') as in_f:
                    content = in_f.read()
                out_f.write(content)
                if content and not content.endswith('\n'):
                    out_f.write('\n')
            except Exception as e:
                out_f.write(f"[读取文件出错: {e}]\n")
            out_f.write('\n')

    print(f"✅ 合并完成！共 {len(all_files)} 个 .can 文件")
    print(f"📄 输出文件：{output_path}")

def main():
    # ========== 自动配置（无需修改） ==========
    input_directory = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))  # 当前脚本所在文件夹
    timestamp = time.strftime("%Y%m%d_%H%M%S")                   # 时间戳
    output_txt = os.path.join(input_directory, f"merged_can_{timestamp}.csv")

    file_extensions = ['.can']      # 只合并 CAN 文件
    scan_subfolders = False         # 不扫描子文件夹
    read_encoding = 'gbk'           # CAN 中文编码

    merge_files_to_txt(
        input_dir=input_directory,
        output_file=output_txt,
        extensions=file_extensions,
        recursive=scan_subfolders,
        encoding=read_encoding
    )

if __name__ == "__main__":
    main()

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4. 代码逐段解析

4.1 导入依赖

import os          # 路径拼接、获取脚本目录
import sys         # 未直接使用，预留
import time        # 生成时间戳
from pathlib import Path  # 面向对象的路径操作

仅依赖 Python 标准库，无需安装第三方包。

4.2 核心合并函数

def merge_files_to_txt(input_dir, output_file, extensions=None, recursive=False, encoding='gbk'):

参数说明：

参数	类型	说明
input_dir	str	源文件目录
output_file	str	输出文件路径
extensions	list	指定文件后缀过滤，如 ['.can', '.cin']
recursive	bool	是否递归扫描子目录（当前为 False）
encoding	str	读取文件的编码格式（默认 GBK）

关键步骤：

1. 校验路径 — 检查 input_dir 是否为有效目录
2. 收集文件 — 遍历目录，按 extensions 过滤，按文件名排序
3. 逐文件写入 — 写分隔行 → 读源文件内容 → 写入 → 换行
4. 异常容错 — errors='replace' 处理编码异常，try/except 捕获读取失败

4.3 主函数自动配置

input_directory = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
timestamp = time.strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
output_txt = os.path.join(input_directory, f"merged_can_{timestamp}.csv")

• __file__ 获取脚本自身路径，确保在任何位置运行都能正确定位到脚本所在目录
• time.strftime 生成 YYYYMMDD_HHMMSS 格式时间戳，避免覆盖历史输出

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5. 使用方法

将 merge_files_to_txt_V1.py 放到 .can 文件所在的目录，然后运行：

python merge_files_to_txt_V1.py

执行后会在同目录生成 merged_can_YYYYMMDD_HHMMSS.csv 文件。

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6. 输出效果

生成的 CSV 文件格式如下：

====== TG1.can ======
/*@!Encoding:936*/
variables
{
  int TG1_TC1 = 0;
  ...
}

====== FlashCore.can ======
/*@!Encoding:936*/
includes
{
  ...
}

每个源文件内容前都有清晰的分隔标识，方便定位和检索。

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7. 可定制扩展

如需合并其他类型文件，只需修改 main() 中的配置：

# 合并 .txt 和 .log 文件
file_extensions = ['.txt', '.log']

# 合并所有文件（不设过滤）
file_extensions = None

# 扫描子目录
scan_subfolders = True

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8. 总结

这个脚本共 60 行代码，零第三方依赖，简洁实用。核心价值在于：

• 开箱即用 — 放到目标目录直接跑
• 编码兼容好 — GBK → UTF-8 自动处理
• 输出规范 — 带分隔标识 + 时间戳，方便追溯

非常适合作为日常开发中的"随手工具"。