我正在用 Python 编写一个磁盘空间使用程序，并且我已经拥有了我想要的功能，但是速度很慢。我将分析的文件系统可能是数百 GB，在许多深度密集的文件夹中包含数千个文件。
我正在使用基于前面链接的论文中的“拆分”布局的树形图来显示数据。布局的创建和求解都是非常快速的操作。 http://www.nada.kth.se/utbildning/grukth/exjobb/rapportlistor/2005/rapporter05/engdahl_bjorn_05033.pdf
我正在使用 os.walk 行走给定的路径，并将文件夹和文件连同它们的大小一起添加到这个树图中。我得到每个文件的大小并将其存储在字典缓存中（其中 cache[filePath] = size），因此我可以轻松地再次检索它。所有这些都很快，除了 os.walk。单独运行 os.walk 可能需要 30 多秒，有时是几分钟。
我知道我不能让它更快地通过结构，但我想以某种方式缓存结果，以便将来它更快。这是因为该应用程序允许导航树状图，您可以在其中单击任何部分（这是一个文件夹），它将使其成为树状图的“根”。
所以，我需要一个缓存解决方案，它可以轻松访问任何文件/文件夹，以及在层次结构中轻松导航，这样如果我从“根”节点开始，我可以跳到任何指定的子节点任何深度，然后从那里我可以在结构中向上（或向下）移动。
我宁愿不将数据结构和导航合并到树状图中。如果解决方案是在程序的步行和调整大小部分，那将是最好的。最后，我真的只需要一个可步行的文件/文件夹结构及其大小的重建。
这种结构有什么好的库吗？或者自己写这个有多容易？我以前没有使用过这样的结构，所以我不知道创建它的最佳方法，以便我拥有所需的访问类型。