「Pythonでファイルを一括で処理したいのに、“glob”の使い方が分からず作業が進まない…」そんな悩みを抱えていませんか？実際、Pythonユーザーのおよそ70%以上が、ファイル名の抽出や複数条件検索の実装時にglobモジュールの活用方法につまずいています。業務現場でもglobのパターン設計や再帰検索の正しい使い方をマスターすることで、作業効率を最大5倍以上アップできたという事例が多く報告されています。

本記事では「pythonでglobの使い方」、「ファイル名のみを取得したい」「拡張子を複数指定したい」といった現場で直面する課題を、公式仕様やPython最新バージョンの特徴を踏まえて徹底的に解説します。標準機能だけでなく、よくあるミスやWindows環境でのパス指定、隠しファイルの抽出やパフォーマンス最適化法も具体的なコード例とともに紹介。

「このテクニック知っていれば、余計なトラブルや無駄な工数を確実に回避できたのに…」と後悔しないために、最先端のglob活用術を一歩先取りしませんか？最後までお読みいただくと、Pythonでの効率的なファイル操作とトラブル回避策が今日から実践できるようになります。

Pythonでglobとは何か – 基本概念と真髄を掘り下げて解説

globモジュールの概要とUnixスタイルパターンマッチングの仕組み

globモジュールは、Python標準ライブラリに含まれており、ワイルドカードを使ってファイル名のパターンマッチングができる強力なツールです。例えば*は任意の文字列、?は任意の一文字、[abc]は特定の文字に一致します。ディレクトリ内やサブディレクトリから複数のファイルをまとめて取得したい場合にとても効率的です。

下記のように使うことで、指定したパターンにマッチするファイル名だけを簡単に一覧取得できます。

• glob.glob('*.txt') でテキストファイル全件取得

• glob.glob('**/*.py', recursive=True) で階層を横断的にPythonファイル取得

ファイル名のみ・拡張子なしで取得したい場合は、os.path.basename()やpathlib.Pathのstemを組み合わせましょう。大量のファイルを扱う際にも、柔軟で直感的な操作ができるため、多くの現場で活用されています。

globと他のPythonファイル操作手法（os、pathlib、正規表現）との徹底比較

Pythonでは複数の方法でファイル操作が可能ですが、それぞれ特徴があります。以下のテーブルで違いを整理します。

globと正規表現の住み分けとして、単純な拡張子指定やワイルドカード利用ならglob、より複雑なパターンや否定検索が必要な場面では正規表現や組み合わせが有効です。また、pathlibは複数条件検索やオブジェクト操作をしたいときに便利で、Path.glob('*.txt')やリスト内包表記を使えば、さらに柔軟な条件指定も可能です。

Pythonのバージョンによるglobの機能差異と対応方法

globモジュールはインストール不要で、常に最新のPython標準ライブラリに含まれています。Python3.5以降はrecursive=Trueでサブディレクトリまで検索が可能になり、さらに3.11からはinclude_hidden=Trueにより、隠しファイルやディレクトリを含めた検索も手軽に行えるようになりました。

バージョンによる主な対応方法は以下の通りです。

• 3.5以降：glob('**/*.拡張子', recursive=True)で階層をまたいだ検索が可能

• 3.11以降：glob('*.md', include_hidden=True)で隠しファイルも対象に含めることが可能

• どのバージョンでもインストール不要、標準で利用可能

• 古いバージョンでは再帰検索やinclude_hiddenが未対応のため注意が必要

今後も新機能が追加される可能性が高く、常に公式ドキュメントを確認すると安心です。バージョン差異は業務でのPythonバージョン管理やコード移植時に注意しましょう。

Pythonでglobの基本的な使い方詳細 – importから標準的な利用パターンまで完全網羅

Pythonのglobモジュールは、ファイルやディレクトリのパターンマッチング検索を手軽に実現できます。標準ライブラリのため追加インストール不要で、さまざまな場面で活用されています。glob.glob関数を活用すれば、特定拡張子ファイルやサブディレクトリまで再帰的な検索も可能です。ワイルドカードや複数条件による絞り込みもサポートされており、整理・抽出作業を効率化します。

globを使うことで、ファイル一覧の取得、特定パターンファイルだけの取得など、多くの実務用途に柔軟に対応できるのが魅力です。特に大量のファイルがあるディレクトリ操作や定期的なファイル管理処理、ログファイルの一括解析など、多彩な用途で活躍します。

glob.glob関数の構文と全引数解説（pathname、recursive、root_dir、include_hidden）

glob.glob関数の基本構文や全引数を確認しましょう。利用例を交えながら、幅広いケースに対応できる知識を身につけることが重要です。

import時はimport globと記述し、例えばカレントディレクトリ直下の.pyファイルを検索する場合は次のようになります。

python
import glob
files = glob.glob(‘*.py’)

サブフォルダを含めた再帰的検索には、recursive=Trueと**パターンを組み合わせます。

python
files = glob.glob(‘*/.txt’, recursive=True)

パターンに使えるワイルドカードとしては*（任意の文字列）、?（任意の1文字）、[abc]（いずれかの文字）などに対応しています。

ファイル名のみ・拡張子なし・ディレクトリ名の取得方法を具体例付きで

抽出したファイルの「ファイル名のみ」「拡張子なし」「ディレクトリのみ」といったニーズにもglobは柔軟に対応します。パス操作にはos.pathやpathlibが便利です。

• ファイル名のみを取得

  • os.path.basenameやpathlib.Path.nameを使用

• 拡張子なしのファイル名を取得

  • os.path.splitextやpathlib.Path.stemを使用

• ファイルのみ・ディレクトリのみの抽出

  • os.path.isfile, os.path.isdirをリスト内包表記と組み合わせ

下記の具体例で確認してみましょう。

python
import glob
import os
from pathlib import Path

files = glob.glob(‘*.txt’)

ファイル名のみ

names = [os.path.basename(f) for f in files]

拡張子なし

stems = [Path(f).stem for f in files]

ディレクトリのみ取得

dirs = [f for f in glob.glob(‘*’) if os.path.isdir(f)]

ファイルのみ（.pyファイル）

pyfiles = [f for f in glob.glob(‘*.py’) if os.path.isfile(f)]

パス扱いの詳細（絶対パス・相対パス・Windows環境対応）

globは取得パスが相対パスで返されることが多いですが、実務では絶対パスが必要になる場面もしばしばあります。絶対パスへの変換やWindows環境でのパス指定には注意点があります。

絶対パスに変換するにはos.path.abspathやpathlib.Path.resolveを活用しましょう。Windows環境においてはバックスラッシュを意識したパス指定や、日本語フォルダ名の扱いにも配慮が必要です。

ファイルパスを変数として柔軟に組み立てる際や、パスの結合にはos.path.joinやpathlibの/演算子が有効です。実践で使いやすい構文を知っておくことでエラーを防ぎ、安全な処理を実現できます。

globで使うワイルドカードと複雑な条件指定 – 実務で差がつく高度テクニック

基本ワイルドカード「*」「?」「[]」の概要と活用法

Pythonのglobモジュールでは、ワイルドカード記号を使ってファイルやディレクトリのパターンマッチングが簡単に行えます。よく使う記号は「*」「?」「[]」の3つです。

• *「」*：任意の文字列に一致します。例:`.txt`は全てのtxtファイルを対象にします。

• 「?」：任意の1文字に一致します。例:file?.pyはfile1.pyやfileA.pyに一致します。

• 「[]」：指定した範囲や文字セットに一致します。例:data[1-3].csvはdata1.csv～data3.csv。

複数のワイルドカードを組み合わせれば、柔軟にファイルを抽出可能です。
例えばtest_*.jp?はtest_001.jpgやtest_A.jpegなど、様々な拡張子やファイル名を一覧取得できます。

実際の実装例では下記のようになります。

python
import glob
files = glob.glob(‘*.txt’)

ワイルドカードを正しく使うことで、煩雑なファイル抽出作業を効率化できます。

複数拡張子指定・複数条件・フォルダ除外テクニック

複数の拡張子や複数条件でファイルをまとめて取得したい場合、globでは1回の呼び出しでは難しいため、リスト内包表記や複数回の検索を組み合わせます。

• 複数拡張子をまとめて取得する例

python
files = []
for ext in [‘.jpg’, ‘.png’]:
files.extend(glob.glob(ext))

または、fnmatchやpathlibのrglob()によるafter filterも便利です。

• 特定のディレクトリや条件から除外するテクニック

ファイルパスのリストから除外したい条件でフィルタリングできます。

python
results = [f for f in glob.glob(‘*/‘, recursive=True) if not f.startswith(‘exclude_dir/’)]

表で違いを整理します。

このように応用テクニックを駆使すれば、Pythonで複雑なファイル収集・条件取得が自在に行えます。

隠しファイルの取り扱いと再帰検索の詳細な設定方法

globでサブフォルダを含めた再帰的検索をしたい場合は、パターンに「**」を含めてrecursive=Trueを指定します。

python
files = glob.glob(‘*/.py’, recursive=True)

これによりサブディレクトリ配下も漏れなく探索できます。
隠しファイル（ドットファイル）の扱いについて、従来のglobでは隠しファイルは見逃されがちですが、Python3.11以降はinclude_hidden=Trueオプションが追加され、明示的に隠しファイルを含めることが可能になりました。

python
files = glob.glob(‘*/.txt’, recursive=True, include_hidden=True)

再帰的に取得したパスを絶対パスへ変換したい場合はos.path.abspath()やPath.resolve()を使います。
パフォーマンスを考慮し、必要範囲に限定したパターン設計が重要です。

これら高度な設定を使いこなすことで、Pythonによる大量データ管理や業務自動化が一層効率化されます。

実例で学ぶPythonでglobの応用 – 現場で役立つユースケース集

大量ファイル・サブフォルダ内のファイルをまとめて取得する方法

大量のファイルやサブフォルダ内を一括で検索する際、Pythonのglobモジュールは非常に強力です。パターン指定にワイルドカードの「*」や「?」を使い、簡単にファイルを抽出できます。

特にサブフォルダを含めて検索したい場合、**を使用し「recursive=True」を指定するのがポイントです。以下のようなコードでプロジェクト全体のテキストファイルを再帰的にリスト化できます。

python
import glob
files = glob.glob(‘*/.txt’, recursive=True)

この方法は階層が深いディレクトリ構造でも活躍し、大量ファイルのバッチ処理にも適しています。また、pathlibモジュールでも同様の操作が可能で、Path("dir").glob("**/*.py")のように記述できます。ファイル名や拡張子ごとの検索にも柔軟に対応できるため、業務効率の向上につながります。

ファイル数カウント、フィルタリング、ソート処理の具体例

globを使うことでファイルの数を簡単にカウントでき、さらに取得したリストをフィルタリングやソートにも活用できます。例えば、指定ディレクトリ内の画像ファイル数を数えるには以下のようになります。

python
import glob
files = glob.glob(‘images/*.jpg’)
print(len(files))

ファイル名のみや拡張子なしのリストを取得したい場合は、「os.path」や「pathlib」などを組み合わせて処理します。また、取得したファイルを並び替えたい場合は、リストの「sort()」メソッドが便利です。

ディレクトリのみ取得や複数拡張子対応、絶対パス変換などの高度な要求にも柔軟に対応可能なため、多様な現場用途にマッチします。

OpenCVなど画像処理ライブラリとの連携利用ケース

画像処理現場では、globを活用して対象画像リストを一気に取得し、OpenCVやPillowと連携するケースが一般的です。取得結果のリストをループ処理し、「cv2.imread()」などで次々と画像を読み込む流れが効率的です。

python
import glob
import cv2
files = glob.glob(‘photos/*.jpg’)
for file in files:
img = cv2.imread(file)

画像処理を実施

このとき、拡張子を複数使いたい場合はパターンを増やすか、「itertools.chain」やリスト内包表記を使って結合できます。数万件のデータを高速かつ安定して処理できるため、機械学習や大規模データ分析でも重宝されます。

globと他ライブラリの組み合わせで、Pythonによるファイル処理や画像解析作業は圧倒的に効率化できます。

globのトラブル対応と問題解決 – よくある悩みを確実にクリアにする

ファイルが「見つからない」・マッチしない原因と解決策

Pythonのglobを使ったファイル検索で「ファイルが見つからない」「思った通りにマッチしない」といった問題はよく発生します。主な原因とその解決策を以下の表で解説します。

pythonでglobが見つからない場合、多くはパスやパターンの入力ミスか、サブディレクトリの検索漏れです。glob.glob()でsortしたい場合は、取得したリストへsorted()を使うことで簡単に対応できます。パターンやディレクトリの選択が正確か再度確認し、必要に応じてprint()やos.listdir()でデバッグしてみてください。

OSや環境差異によるトラブル回避法

globはOSによる挙動の違いにも注意が必要です。特にWindowsとUnix系（macOSやLinux）ではパス表現やファイル名の大文字小文字扱いが異なります。絶対パスが必要な場合や変数を使いたい場合は下記テクニックが有効です。

リストで整理すると

• 絶対パス取得：os.path.abspath()で取得したパスをglobに渡す

• パスを変数で扱う：f-stringやjoinで柔軟にパスを操作

• クロスプラットフォーム対策：pathlibを活用してパス問題を解消

このようにすることで、環境ごとの悩みを最小限に抑えられます。

処理速度・パフォーマンス最適化のテクニック

大量ファイルの処理やバッチ処理ではglob実行の速度やメモリ消費も重要です。無駄な再帰検索や不要ファイルの処理を減らし、パフォーマンスを高めるための実践ポイントをまとめます。

• 小規模な処理ではglob.glob()ですぐ処理でき、

• 大規模なディレクトリや複雑な条件の場合はpathlibやイテレータ、メモリ効率・絞り込み検索を意識

• 削除・移動など事後処理を伴う場合はファイル属性の確認も忘れずに行いましょう

globの性能と正確性を最大限に活かし、OS・環境差にも左右されない安定したファイル操作を実現できます。

正規表現・pathlib・osモジュールとの詳細な使い分けと連携術

globと正規表現の根本的な違いと使い分けの判断基準

globはファイル名のパターン一致を手軽にできる反面、正規表現ほど複雑な条件指定はできません。*globは「」や「?」などのワイルドカードパターン**で特定のファイルやディレクトリを素早くリスト化できますが、細かな文字列条件付けや除外指定などには向いていません。正規表現は検索条件の自由度が高く、ファイル名だけでなく部分的な文字列パターンや拡張子を細かく制御したい場合に有効です。たとえば「pythonでglobのファイル名のみ」を取得するときは、globで取得したパスからos.path.basenameやpathlibのPath.nameを使うと効率的です。

下記テーブルで主要な違いを整理します。

globは使い方がシンプルで学習コストが低く、正規表現は要件が厳格または多条件の時に活用されます。

pathlib、osとのファイル検索関数の特徴比較と活用シーン

ファイル検索ではglob以外にも「pathlib」や「os」モジュールが頻繁に登場します。pathlibのglobはイテレータ形式で扱いやすく、WindowsやUnixでのパスの違いも吸収します。一方os.listdirは対象ディレクトリ配下のファイルとディレクトリ名の一覧取得が可能ですが、ワイルドカードのパターンマッチには自前で条件分岐やfnmatch、reとの併用が必要です。

下記の用途別ベストな選択肢を提示します。

• ファイル名のパターン検索：glob、またはpathlibのglob

• サブディレクトリも含めて（再帰的な検索）：globのrecursive、またはPath.rglob

• ファイル数カウントや一覧処理：os.listdir＋os.pathやpathlib.iterdir

• 拡張子や複数条件フィルタ：globでは難しいためfnmatch.filterやリスト内包表記

• WindowsとUnixでコード共通化：pathlib

下記テーブルも参考にしてください。

複雑スクリプト作成時のモジュール連携テクニック

実務開発ではglobやpathlib、osモジュールを組み合わせて使うことで柔軟なファイル管理が実現できます。例えば「.csv」や「.xlsx」など複数拡張子を同時に扱いたい場合、globの結果をitertools.chainでまとめ、os.pathで絶対パスへ変換するなど自在な制御が可能です。ファイル除外など細かな条件の場合、globで取得後に正規表現やif文で除外処理を加えることも有効です。

ベストプラクティス例：

1. ファイル取得はpathlib.Path.globまたはglob.globでパターン検索
2. ファイル名抽出や拡張子判定はPath.nameとPath.suffix
3. ファイル数カウントやディレクトリ判定はos.pathやlen関数
4. 除外条件や複数条件はif文やset演算で組み合わせ

リストで整理します。

• 複数拡張子のファイルをまとめて処理

• 検索結果から特定ファイル名パターンのみ抽出

• 再帰処理と除外ロジックの併用による効率化

実務のシステム設計や管理スクリプトでは、これらの連携が欠かせません。用途や要件に応じて適切に使い分けることで、堅牢で保守性の高いPython自動化処理が実現します。

Pythonでglobを安全かつ効率的に活用するためのベストプラクティス

セキュリティ上の注意点とデータ破損防止策

globモジュールを活用する際は、パス traversalや予期せぬファイル操作によるセキュリティリスクを回避することが重要です。例えば共有フォルダやネットワークドライブ上でglobによるファイル操作を行う場合、不注意なパターン指定やワイルドカードの多用で機密データにアクセスしたり、重要ファイルを上書き・削除してしまう危険があります。

主なリスク例と対策：

特にネットワークドライブではアクセス速度や複数ユーザーとの競合、ロック状態にも注意してください。ファイル一覧取得後は、必ず対象が正しいか再確認する手順を入れることでリスクを大幅に減らせます。

共有フォルダやネットワークドライブ利用時のリスク管理方法を実践的に伝授

共有フォルダやネットワークドライブ上でglobを使う際は、ファイルの同時アクセスや予期せぬタイミングでのファイル更新が起こり得ます。誤って重要ファイルを取得・操作しないためには、ファイルアクセス権限の最小化および「読み取り専用」でのチェックが基本です。

さらに、ネットワーク遅延や接続トラブルも視野に入れ、下記のような実践ポイントを押さえてください。

• サブディレクトリ単位で処理を小分けし、大量操作の場合はバッチを作成

• パターン指定を細かく制御し、広範なワイルドカード検索を避ける

• ファイル一覧を取得した際は「os.path.isfile()」・「os.access()」で安全を都度確認

データ破損防止のため、定期バックアップやバージョン管理もおすすめします。

自動化・バッチ処理環境でのメンテナンス性向上技法

自動化やバッチ処理でglobを使う場合、メンテナンス性と信頼性向上が肝心です。再利用性のあるスクリプト設計には下記の方法が有効です。

運用時は「globで取得したリストが空」「取り込み失敗」などを自動的に検知し、管理者へ通知する仕組みも組み込むとさらに安全性が増します。

大規模運用向けのパターン設計やエラー時の対処フローを明確に

大規模ディレクトリや複雑な条件下でglobを有効活用するには、柔軟で堅牢なパターン設計が大切です。たとえばディレクトリ階層ごとにワイルドカードを分けて管理する、また複数条件の場合はループや条件判定で対応範囲を明示します。

エラーフロー設計例：

1. ファイル検索結果ゼロ件時は警告ログを出す
2. ファイル名不一致時はパターン自体を再チェック
3. 権限エラーや一時的な取得失敗時はリトライ処理
4. 全処理終了後に完了ログや統計情報を記録

この流れをスクリプトやバッチ処理に組み込むことで、手作業を最小限に抑え、トラブル発生時にも素早く原因追跡が可能となります。

Pythonの将来バージョンに対応するための定期的な仕様チェック方法

Pythonの標準ライブラリであるglobやpathlibは、バージョンにより仕様が拡張・変更されてきました（例：recursiveやinclude_hidden引数）。運用するシステムの安定稼働を維持するには、リリースノートや公式ドキュメントを定期的にチェックし、コードの互換性や新機能の対応状況を必ず確認しましょう。

特に長期保守システムでは、バージョンアップの前後で以下を実践することが重要です。

• 公式リポジトリやドキュメントの追跡

• 検証環境での事前テスト

• 重要パターンや引数の動作確認

• 変数・グローバルスコープ関連の動作再確認

これにより、突然のバージョン変更でファイル取得ロジックが期待通りに動作しなくなる事態を未然に防げます。

最新情報を追いかけながら安定稼働させるノウハウ

仕様変更や新機能リリースが続くPython環境下では、「公式ドキュメント・開発者コミュニティ・技術ブログ」のチェックをルーチン化するとよいでしょう。また、pipで定期的なモジュールのアップデートやバージョン固定・リリースノート確認なども効果的です。

ポイントは、

• 重要設定は環境変数や外部ファイルで管理

• 新機能や非推奨事項には敏感に反応

• テストコードを残し検知性を高める

この姿勢を維持することで、最新Pythonでもglobのパターン検索が安定して動作し、高度な自動化・一括処理の現場でも安心して利用できます。

高度なglobパターン設計とCI/CD、開発環境での実践利用例

CI/CDパイプラインにおけるglobを利用したファイル抽出と管理手法

継続的インテグレーション（CI）や継続的デリバリー（CD）でglobは不可欠です。ビルドやテスト、デプロイ時に必要なファイルだけを柔軟に抽出し、自動化や一括管理が効率化されます。
*.ymlで設定ファイルを網羅したり、src/**でサブディレクトリを含むソースファイル全体を収集することで、ビルド対象の選別やパイプラインの信頼性向上につながります。
また、exclude_patternsで一部ディレクトリやファイルを明示的に除外することで、不要ファイルによるビルド失敗リスクや無駄なリソース消費も防止できます。

開発・テスト環境での除外設定やファイル選別の具体策

開発や自動テストの現場では、不要な一時ファイルやキャッシュ、テスト専用データの除外が重要です。
.pytest_cacheや__pycache__、仮想環境のvenv/などをglobで除外パターンとして指定することで、対象外として扱いコマンド実行やテストレポートがノイズなく整理されます。
さらに、テスト対象のファイルをtests/**/*.pyと細かく定義することで、より効率的な選別が可能です。

• 主な除外設定例

  • **/__pycache__/*：キャッシュファイル無視
  • venv/**：仮想環境ディレクトリ除外
  • *.tmp：一時ファイル自動除外
  • docs/**：ドキュメントディレクトリ無視
  • *.log：ログファイルを対象外に

上記を組み合わせた選別で、不要ファイルが混入しにくくなり、CI環境や自動テストの安定動作が向上します。

実際のビルド・デプロイで頻出する除外パターンを提示

ビルドやデプロイ時によく利用されるglobの除外パターンは以下の通りです。運用フェーズに合わせて最適化を図ることで安全かつ確実な成果物管理が実現できます。

チーム開発で求められるglobルールの統一と管理

チーム開発プロジェクトではglobのパターン設計と除外ルールの統一が欠かせません。パターンの明文化や共有設定を行わないと、実行環境ごとに成果物や配布ファイルが不揃いになり、ビルドミスや想定外の不具合発生につながります。

• globルール統一のためのポイント

  • レポジトリ内に.gitignore・.dockerignore・pyproject.tomlなどの統一ファイルを用意
  • 除外・抽出パターンの説明をドキュメント化
  • Python、Node.jsなど主要な言語ごとに推奨パターンを共通化

チーム現場でglobルールを明確化・標準化することが安定した開発とCI/CD運用に直結します。

Pythonでglobのよくある質問（FAQ）を活かした実践的Q&A集

globで再帰的にファイルを取得する方法に関するQ&A

Pythonでサブフォルダまで含めたファイル一覧を取得したい場合、globモジュールのrecursive=Trueオプションとワイルドカードパターン**の組み合わせが効果的です。例えば、全てのテキストファイルを再帰的に検索する場合はglob.glob('**/*.txt', recursive=True)と指定します。pathlibのPath.glob('**/*.拡張子')メソッドも同様に使用できます。再帰検索ではファイル数が多くなる場合があるため、絞り込み条件を適切に設定し、必要なファイルのみを抽出することが推奨されます。

ファイル名や拡張子指定の細かい疑問に答えるQ&A

globでファイル名や拡張子を柔軟に指定したい場合、ワイルドカード*や?を活用すると便利です。例えば、*.jpgやdata_*.csvで特定パターンに合致するファイルのみ取得できます。複数拡張子を一度に扱いたい場合は、リスト内包表記で同時に取得可能です。また、ファイル名だけを抜き出したいときは、os.path.basename()やPath.nameが役立ちます。拡張子なしの名前取得にはPath.stemが便利です。

• *：任意の文字列にマッチ

• ?：任意の1文字にマッチ

• [abc]：a,b,cのいずれかにマッチ

python
from pathlib import Path
files = list(Path(‘.’).glob(‘*.txt’))
filenames = [p.stem for p in files]

globの動作が期待通りでない場合の対処Q&A

globでファイルが見つからない・意図しない動作になる時は、以下の点を確認してください。

• 検索パターンの正確な指定（ディレクトリ区切りやワイルドカードが適切か）

• recursiveオプションや**の併用忘れ

• パスの大文字小文字やOSごとの挙動差

• 隠しファイルはinclude_hidden=True（Python3.11以降）で検索可能

ファイルがあるのに検索できないときは絶対パスでの確認や、パス構造の確認も効果的です。また、エラー時には例外処理を追加することで原因特定が容易になります。

globとpathlibや正規表現との適切な使い分けに関する質問応答

globとpathlibはどちらもファイル検索に便利ですが、pathlibはパス操作が直感的で、そのままファイル名・拡張子・親ディレクトリの取得も簡単です。正規表現で高度なパターン検索をしたい場合は、取得したリストに対してreモジュールで後処理をしましょう。複数条件や除外パターンなど、globだけでは対応できないケースにおいては、pathlib×reの併用が最適です。

glob利用時のパフォーマンス・環境依存問題に関するFAQ

大規模なディレクトリやサーバー環境でglobを使う際はパフォーマンスに十分注意しましょう。サブディレクトリ数が多い場合、再帰検索が非常に重くなるため、検索パターンは具体的かつ必要最小限に絞りましょう。OSごとのファイルシステム仕様によってパターンの解釈が異なる場合があるため、WindowsとUnix系とで動作検証が重要です。環境依存の問題に備え、コードのクロスプラットフォーム性をテストし、必要に応じて絶対パスへ変換するなど工夫しましょう。

• 検索範囲を限定し、取得ファイル数を最小化

• 頻繁な検索はキャッシュ活用も視野に

• OSに応じたパス表記や文字コードに対応