谢谢回复，这个方法跟手动把其他文件合并后再跟A做差集是一样的，非常慢。
如果每得到的一个差集再跟下一个做差集运算该怎么做呢？

#这样试试效果.
def one_data(file):#提取单一文件关注数据  
    for i in open(file):
        yield i.split(":")[1].strip()
            
def Multiple_Data(*files):#提取多个文件关注数据
    for i in files:
        for j in one_data(i):
            yield j

def dataset(*files): #多文件并集
    return set(Multiple_Data(*files))

f1=open("A.txt", "r")
A=f1.readlines()
lst=('B.txt' , 'C.txt' , 'D.txt' , 'E.txt')
B=dataset(*lst)
#B=dataset('B.txt' , 'C.txt' , 'D.txt' , 'E.txt')
with open("new.txt", "w") as c:
    for i in A:
        if i.strip("\n").split(":")[1] not in B: #A的i行后半部分不在B.txt里.
           c.write(i)
f1.close()

[此贴子已经被作者于2021-3-20 14:54编辑过]

谢谢回复，
这个意思是A-(B+C+D+E+F),主要是并集后的文件很大了，效率上很低。
如果做成这样
A-B=临时文件M1
临时文件M1-B=临时文件M3
临时文件M3-C=临时文件M4
临时文件M4-D=临时文件M5
...
这样效率会越来越高。
这样不论文件夹中有多少文件效率都不会低。

[此贴子已经被作者于2021-3-20 15:15编辑过]

#这个效率应该不错.
def one_data(file):#提取单一文件关注数据  
    for i in open(file):
        yield i.split(":")[1].strip()
            
def Multiple_Data(*files):#提取多个文件关注数据
    for i in files:
        for j in one_data(i):
            yield j

def dataset(*files): #多文件并集
    return set(Multiple_Data(*files))

f1=open("A.txt", "r")
A=f1.readlines()
A_set=dataset("A.txt")
lst=('B.txt' , 'C.txt' , 'D.txt' , 'E.txt')
B=dataset(*lst)
#B=dataset('B.txt' , 'C.txt' , 'D.txt' , 'E.txt')
with open("new.txt", "w") as c:
    B=A_set - B
    for i in A:
        if i.strip("\n").split(":")[1] in B:
           c.write(i)
f1.close()

谢谢回复。
由于B,C,D,E,F...每个文件都装有50万行左右的数据，并起来后再跟A（该文件也有10几万行数据）比较，估计真的很难看到结果。

晚点按你的思路搞一下，现在要忙。

#按上面意思做的.  但觉得效率可能没有上面那个高效.
def _filter(A_data,path_file):
    f=open(path_file, "r")
    B=f.read()
    for i in A_data:
        if i.strip("\n").split(":")[1] not in B:
            yield i   
    f.close()


f1=open("A.txt", "r")
A_data=f1.readlines()
for path_file in ("B.txt" , "C.txt"): # D.txt,E.txt.....
    A_data=_filter(A_data,path_file)
with open("./abcdf/save.txt","w") as f:
    for i in  A_data:
        f.write(i)
f1.close()

谢谢你的再次耐心回复。
我分析了代码，发现思路跟下面这个思路有所出入。
这行代码如果改为自动逐个载入文件夹中除了A以外的每个文件，跟相应的每次差集后的临时文件再做差集运算，那么临时文件将会越来越小，速度必然会越来越快。
for path_file in ("B.txt" , "C.txt"): # D.txt,E.txt.....

效果如下：
A-B=临时文件M1  （30-4=26）
临时文件M1-B=临时文件M3   （26-7=19）
临时文件M3-C=临时文件M4   （19-5=12）
临时文件M4-D=临时文件M5    （12-4=8）
...

[此贴子已经被作者于2021-3-20 19:53编辑过]

#估计你没读懂代码, A_data就是临时列表,越来越少!

谢谢你的再次耐心回复。
这段代码改为自动读取当前文件夹中的文件该怎么改呢？
for path_file in ("B.txt" , "C.txt"): # D.txt,E.txt.....