优先用 Pillow 的 _getexif() 读取 EXIF 中 ID 为 36867 的 DateTimeOriginal 字段获取拍摄时间；若缺失则 fallback 到文件修改时间并告警；日期解析须用 strptime("%Y:%m:%d %H:%M:%S")；路径操作用 pathlib.Path，移动用 shutil.move()；I/O 密集型任务选用线程池而非进程池。
用 PIL.Image 和 exifread 读取拍摄时间，但优先选 Pillow 自带的 _getexif()
大部分 JPG/HEIC 图片的拍摄时间藏在 EXIF 的 DateTimeOriginal 字段里。别急着装 exifread——Pillow（即 PIL）自带解析能力，更轻量、兼容性更好，且能处理部分被裁剪或重保存后丢失 exifread 所需标签的图片。
注意：不是所有图片都有 DateTimeOriginal；有些只有 DateTime（修改时间），不能代替拍摄时间；HEIC 文件需额外安装 Pillow 的 HEIF 支持（如 pip install pillow-heif）。
-
_getexif()返回的是字典，键是数字 ID，得查映射表：36867对应DateTimeOriginal - 若返回
None，说明 EXIF 为空，跳过或 fallback 到文件修改时间（os.path.getmtime()）——但务必加日志警告，避免误分类 - 读取失败时别直接抛异常，用
try/except OSError捕获损坏文件或权限问题
日期字符串转 datetime 时，用 strptime 而非 fromisoformat
EXIF 中的 DateTimeOriginal 格式固定为 "YYYY:MM:DD HH:MM:SS"（注意是英文冒号），不是 ISO 标准格式（ISO 用短横和 T 分隔）。用 datetime.fromisoformat() 会直接报 ValueError。
正确做法是用 datetime.strptime(exif_time, "%Y:%m:%d %H:%M:%S")。如果遇到个别设备写入不规范（比如秒数缺位、空格变制表符），加一层清洗：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
- 先
.strip().replace("\t", " ").replace(" ", " ") - 再切分空格，确保前半部分是
YYYY:MM:DD，后半部分长度 ≥ 7（至少含HH:MM:S） - 年份小于
1990或大于2050的时间戳大概率是错的，建议跳过并记录
按年/月建目录时，用 pathlib.Path 构造路径，避免 os.path.join 拼接出错
手动拼路径容易在 Windows 下漏掉反斜杠、Linux 下多加斜杠，或者忽略路径存在性检查。用 pathlib 更安全直观：
from pathlib import Path
target_dir = Path("sorted") / f"{dt.year}" / f"{dt.month:02d}"
target_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
shutil.move(str(src), str(target_dir / src.name))
注意：shutil.move() 的参数必须是字符串，Path 对象要显式转 str()；exist_ok=True 防止并发或多进程时重复建目录报错；parents=True 确保年目录不存在时也自动创建。
- 别用
os.rename()——跨文件系统会失败，shutil.move()自动降级处理 - 移动前建议先
target_dir / src.name是否已存在同名文件，避免覆盖（可加if not (target_dir / src.name).exists():） - 大量文件时，移动比复制快，但务必确认源盘空间充足、无只读挂载
处理海量文件时，用 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor，别用 multiprocessing
图片元数据读取是 I/O 密集型操作，不是 CPU 密集型。开多进程反而因进程启动开销和 IPC 拷贝拖慢整体速度；线程池更合适，且 Pillow 的 _getexif() 在 GIL 下仍可并发读磁盘。
实测：10 万张 JPG，在 4 线程下耗时约 3–5 分钟（SSD）；开 32 进程可能卡死或触发系统句柄限制。
- 线程数设为
min(32, os.cpu_count() + 4)是较稳妥的起点 - 每个任务函数内必须独立打开图片（别复用
Image.open()对象），否则线程间可能冲突 - 加
timeout=30到executor.submit()，防止单张损坏图阻塞整个池
KeyError: 36867 或 OSError: cannot identify image file——这些不是代码逻辑问题，而是数据脏。先写个最小验证脚本，只读 10 张图、打印每张的 EXIF key 和时间，比直接上并发更省时间。 
