部分“古董机”编程读取文件时出现文件损坏的简易处理办法(简单粗暴) - 随笔
在部分老旧计算机（通常被戏称为“古董机”）上编程，读取文件时可能会遇到文件损坏的问题。这通常是由于硬件性能限制或操作系统的文件处理机制导致的。本文将介绍几种简易的处理办法，以解决或绕过这一问题。
方法1. 调整磁盘关闭时间
在古董机上，磁盘的写入和读取速度可能较慢，而操作系统为了优化性能，可能会将数据暂时缓存在内存中，而不是立即写入磁盘。这可能导致在文件尚未完全写入的情况，从而造成文件损坏的假象。
可以通过调整磁盘的关闭时间（也称为缓存刷新时间）【方法一】来确保数据在尝试读取之前已经完全写入磁盘。这通常涉及到修改操作系统的设置，但具体方法因操作系统而异。
① Windows 系统
打开“控制面板”：
点击“系统和安全”：
点击“电源选项”。
选择当前使用的电源计划，然后点击“更改计划设置”。
点击“更改高级电源设置”。
在“硬盘”下，找到“在此时间后关闭硬盘”设置，并将其调整为较长的时间或设置为“从不”。
② Linux 系统
在Linux系统中，可以通过修改/etc/hdparm.conf文件或使用hdparm命令来调整磁盘的缓存刷新时间。具体命令如下：
sudo hdparm -W 0 /dev/sdX其中，/dev/sdX是你的磁盘设备名。将-W选项的参数设置为0时，将禁用硬盘的写入缓存。这意味着所有的写入操作都会直接写入磁盘，而不会首先缓存在内存中。这可以提高数据的安全性，因为在突然断电或系统崩溃的情况下，缓存中的数据可能会丢失。（需注意：这样可能会降低写入性能，因为磁盘写入通常比内存写入要慢。）
方法2. 使用写出文件后立即读取刚刚写出的文件
通过在写入文件后立即读取该文件，这种方法将强迫计算机将缓冲区内容立即写入磁盘，并确保在继续处理之前文件已经完全可用。下面以Python中的pandas库为例，在使用to_xlsx()方法写入文件后，立即调用read_excel()方法来读取刚刚生成的文件：
示例代码：
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6]
})
# 将DataFrame写入xlsx文件
file_path = 'path/to/example.xlsx'
df.to_xlsx(file_path, index=False)
# 立即读取刚刚写出的文件
df_read = pd.read_excel(file_path)
# 打印读取的内容进行验证
print(df_read)
3. 其它解决方法
除了上述方法外，还可以考虑其他几种解决方案，如使用不同的文件格式、增加异常处理逻辑或在预算充足的情况下考虑升级硬件等。