避免在Beam Python SDK中重新计算所有云存储文件的大小

在Beam Python SDK中，可以通过使用FileMetadata类来避免重新计算所有云存储文件的大小。FileMetadata类提供了一种有效的方式来获取云存储文件的元数据，包括文件大小。

具体步骤如下：

导入必要的库和模块：

from apache_beam.io.gcp import gcsfilesystem
from apache_beam.io.filesystem import FileMetadata

创建一个GCSFileSystem对象，用于与Google Cloud Storage进行交互：

fs = gcsfilesystem.GCSFileSystem()

使用match方法获取云存储中的文件列表，并使用FileMetadata类获取文件的元数据：

file_patterns = ['gs://bucket_name/path/to/files/*']
file_metadata_list = []
for file_pattern in file_patterns:
    files = fs.match([file_pattern])
    for file in files:
        metadata = fs.metadata(file)
        file_metadata = FileMetadata(file, metadata.size_in_bytes)
        file_metadata_list.append(file_metadata)

在上述代码中，file_patterns是一个包含云存储文件路径模式的列表。通过调用fs.match方法，可以获取匹配这些模式的文件列表。然后，使用fs.metadata方法获取每个文件的元数据，包括文件大小。最后，将文件路径和大小封装到FileMetadata对象中，并将其添加到file_metadata_list列表中。

通过以上步骤，我们可以避免重新计算所有云存储文件的大小，而是直接获取文件的元数据。这样可以提高计算效率，并减少不必要的计算开销。

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