整理照片的编程可以通过以下步骤进行：
导入必要的库
使用Python的`os`库来处理文件和目录。
使用`PIL`库（Python Imaging Library）来处理图像。
使用`datetime`库来处理日期和时间。
可以使用`hashlib`库来生成文件的MD5哈希值，以辅助识别重复文件。
遍历文件夹
遍历指定的照片文件夹，找到所有的图片文件（如`.jpg`, `.jpeg`, `.png`等）。
获取图片的EXIF信息
使用`PIL`库的`Image.open`方法打开图片，并通过`_getexif`方法获取EXIF信息。
从EXIF信息中提取拍摄日期，并将其转换为`datetime`对象。
创建目标文件夹
根据提取的拍摄日期，创建相应的文件夹（如“2023-01-01”）。
移动或复制图片
将图片移动或复制到目标文件夹中。
可以为每个文件生成一个唯一的标识符（如MD5哈希值），以便在出现重复文件时进行区分。
处理无法获取拍摄时间的图片
如果无法从EXIF信息中获取拍摄时间，可以使用文件的修改时间作为替代。
错误处理和日志记录
添加适当的错误处理，确保程序在遇到问题时能够继续运行。
记录程序的运行日志，便于后续的调试和维护。
```python
import os
import shutil
from PIL import Image
from datetime import datetime
import hashlib
def get_photo_date（file_path）:
try:
img = Image.open（file_path）
exif = img._getexif（）
if exif:
date_str = exif.get（36867） 拍摄时间对应的标签
return datetime.strptime（date_str, "%Y:%m:%d %H:%M:%S"）
except:
return datetime.fromtimestamp（os.path.getmtime（file_path））
def get_file_hash（file_path）:
hash_md5 = hashlib.md5（）
with open（file_path, "rb"） as f:
for chunk in iter（lambda: f.read（4096）, b""）:
hash_md5.update（chunk）
return hash_md5.hexdigest（）
def organize_photos（photo_folder, target_folder）:
if not os.path.exists（target_folder）:
os.makedirs（target_folder）
for root, dirs, files in os.walk（photo_folder）:
for file in files:
if file.lower（）.endswith（（'.jpg', '.jpeg', '.png'））:
file_path = os.path.join（root, file）
photo_date = get_photo_date（file_path）
target_date_folder = os.path.join（target_folder, photo_date.strftime（"%Y-%m-%d"））
if not os.path.exists（target_date_folder）:
os.makedirs（target_date_folder）
shutil.move（file_path, os.path.join（target_date_folder, file））
设置相片文件夹路径和目标文件夹路径
photo_folder = 'path/to/photo/folder'
target_folder = 'path/to/target/folder'
调用函数整理照片
organize_photos（photo_folder, target_folder）
```
建议
备份数据：在运行整理程序之前，请确保备份重要照片数据，以防万一。
测试：在正式运行之前，先在小范围内测试程序，确保其功能和性能符合预期。
优化：根据实际需求，可以进一步优化代码，例如添加更多的错误处理、日志记录功能，或者支持更多的图片格式和元数据。