概要（glob は「パターンに合うファイルを一気に列挙」する標準手段）
glob は、ワイルドカードを使って「条件に合うファイルやフォルダ」をまとめて取得する仕組みです。拡張子が .csv のファイルだけ、report_で始まるファイルだけ、といった抽出が1行で書けます。モジュールの glob.glob と、pathlib の Path.glob/Path.rglob の2系統があり、どちらも同じパターンで動きますが、pathlib はパス操作（結合・分解）まで一緒に扱えるのが強みです。重要なのは「ワイルドカードの意味」「再帰検索のやり方」「取得順・安全性の扱い」を押さえることです。
基本の使い方（ここが重要）
glob.glob で文字列パスのリストを得る
import glob
# カレントディレクトリの .txt だけ
files = glob.glob("*.txt")
print(files) # ['memo.txt', 'notes.txt'] など
glob.glob は「パターンに合うパス文字列のリスト」を返します。相対パスも絶対パスも使えます。
pathlib の Path.glob でパスオブジェクトを得る
from pathlib import Path
p = Path("data")
for f in p.glob("*.csv"):
print(f, f.name, f.stem, f.suffix)
Path.glob は Path オブジェクト（OS非依存の安全な扱い）で返してくれるので、そのまま open、read_text、with_suffix などと組み合わせられます。
ワイルドカードと再帰検索（意味を正しく使い分ける）
代表的なワイルドカードの意味
-
- は「0文字以上の任意の文字」
- ? は「ちょうど1文字」
- [] は「文字クラス」（例：file[0-9].log は file0.log～file9.log に一致）
import glob
print(glob.glob("*.py")) # 末尾が .py
print(glob.glob("data?.csv")) # data1.csv, dataA.csv など1文字
print(glob.glob("file[0-9].log"))
** と再帰検索（サブディレクトリまで）
import glob
# すべての下位ディレクトリの .py を再帰的に
files = glob.glob("**/*.py", recursive=True)
pathlib なら rglob を使うと簡潔です。
from pathlib import Path
for f in Path(".").rglob("*.py"):
print(f)
角括弧の文字クラス例（範囲・否定）
import glob
print(glob.glob("img[0-5].png")) # 0〜5
print(glob.glob("img[!0-5].png")) # 0〜5 以外
よくある実務パターン（拡張子選別・並び・読み書き・安全性）
拡張子で選んでまとめて処理
from pathlib import Path
for csv in Path("data").glob("*.csv"):
text = csv.read_text(encoding="utf-8")
# ここでパース・集計などを行う
日付や接頭辞での選別
from pathlib import Path
base = Path("logs/2025")
for log in base.glob("access_2025-12-??.log"): # 12月の日付全て
print(log)
取得順序の扱い（明示的に並べる）
glob は「ファイルシステムの順序」で返すため、表示や処理の順を安定させたいならソートします。
from pathlib import Path
files = sorted(Path("images").glob("*.png")) # 名前順
files = sorted(Path("images").glob("*.png"), key=lambda p: p.stat().st_mtime) # 更新時刻順
見つからないときの防御（空リスト・空イテレータ）
0件でも例外にはなりません。処理側で空を許容するか、明示的にチェックします。
from pathlib import Path
imgs = list(Path("images").glob("*.png"))
if not imgs:
print("画像が見つかりません")
パス操作と組み合わせる（出力先を安全に用意）
from pathlib import Path
src_dir = Path("data/raw")
out_dir = Path("data/processed")
out_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
for src in src_dir.glob("*.txt"):
out = out_dir / (src.stem + ".out")
out.write_text(src.read_text(encoding="utf-8").upper(), encoding="utf-8")
深掘りポイント（エスケープ・隠しファイル・性能・落とし穴）
ワイルドカードを“文字そのもの”として扱いたいときのエスケープ
文字列に * や ? を「そのままの文字」として検索したい場合は、pathlib では扱いが難しいため、明示的なフィルタに切り替えます。
from pathlib import Path
files = [p for p in Path(".").iterdir() if p.name.endswith("[*].txt")] # 例：明示フィルタ
glob.escape（globモジュール）でパターンをエスケープする方法もありますが、用途に応じて選びます。
隠しファイル（ドット始まり）の扱い
単純な *.txt では .hidden.txt のようなドット始まりは含まれないことが多いです。必要ならパターンを調整します。
from pathlib import Path
visible = list(Path(".").glob("*.txt"))
hidden = list(Path(".").glob(".*.txt"))
性能の勘所（再帰・大規模ディレクトリ）
再帰（**）は探索範囲が広く、巨大なツリーでは時間がかかります。基点を絞る、より限定的なパターンにする、不要ディレクトリを除外するなどで負荷を下げます。結果をすぐ使い切るなら、list(…) にせずループで流すとメモリを節約できます。
文字列連結ではなく「結合＋glob」で安全に
f文字列や“手作り”の文字列連結でパスを作ると OS差異やバグの温床になります。基点は Path で結合（/ 演算子）、検索は glob に任せる方針が安全です。
from pathlib import Path
base = Path("data") / "logs" / "2025"
for f in base.glob("*.log"):
...
例題で身につける（定番から一歩先まで）
例題1：サブディレクトリも含めて .csv を全部読む
from pathlib import Path
total_rows = 0
for csv in Path("data").rglob("*.csv"):
text = csv.read_text(encoding="utf-8")
total_rows += len(text.splitlines())
print("rows:", total_rows)
例題2：report_YYYYMMDD.csv の最新だけ処理
from pathlib import Path
files = sorted(Path("reports").glob("report_20*.csv")) # 名前順に並べる
if files:
latest = files[-1]
print("latest:", latest)
例題3：画像を拡張子ごとに拾って別フォルダへコピー
from pathlib import Path
import shutil
src = Path("images")
dst = Path("images_selected")
dst.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
for ext in ("*.png", "*.jpg", "*.jpeg"):
for f in src.glob(ext):
shutil.copy2(f, dst / f.name)
例題4：ログを日付で分けて一括圧縮対象を列挙
from pathlib import Path
base = Path("logs/2025/12")
targets = sorted(base.glob("access_2025-12-*.log"))
for t in targets:
print(t)
# ここで圧縮処理などへ渡す
まとめ
glob は「パターンでファイル群を一括取得する」ための標準機能で、.txt、file[0-9].log、/.py といった表現で抽出できます。文字列なら glob.glob、パス操作まで含めるなら pathlib の Path.glob/Path.rglob が扱いやすい選択です。再帰検索は ** と recursive（または rglob）、取得順は必要に応じて sorted で明示。拡張子・日付・接頭辞などの選別を正しく行い、pathlib による結合・分解・読み書きと組み合わせれば、実務の「ファイルをまとめて扱う」処理が短く安全に書けます。探索範囲の絞り込みとループでの“作らず流す”を意識し、ワイルドカードの意味を誤らないことが、安定したファイル処理の鍵です。