如何使用 Python 进行文件读写操作？

jinchanchan

今天的内容来介绍 Python 中进行文件读写操作的方法，这在学习 Python 时是必不可少的技术点，希望可以帮助到正在学习 python的小伙伴。
以下是 Python 中进行文件读写操作的基本方法：

一、文件读取：

# 打开文件
with open('example.txt', 'r') as file:
    # 读取文件的全部内容
    content = file.read()
    print(content)

    # 将文件指针重置到文件开头
    file.seek(0)
    # 逐行读取文件内容
    lines = file.readlines()
    for line in lines:
        print(line.strip())  # 去除行末的换行符

    # 将文件指针重置到文件开头
    file.seek(0)
    # 逐行读取文件内容的另一种方式
    for line in file:
        print(line.strip())

代码解释：
open('example.txt', 'r')：以只读模式 r 打开名为 example.txt 的文件。
with 语句：确保文件在使用完毕后自动关闭，避免资源泄漏。
file.read()：读取文件的全部内容。
file.seek(0)：将文件指针重置到文件开头，以便重新读取。
file.readlines()：将文件内容按行读取，并存储在一个列表中，每一行是列表的一个元素。
for line in file：逐行读取文件内容，file 对象是可迭代的，每次迭代返回一行。

二、文件写入：

# 打开文件进行写入
with open('output.txt', 'w') as file:
    # 写入内容
    file.write("Hello, World!\n")
    file.write("This is a new line.")

代码解释：
open('output.txt', 'w')：以写入模式 w 打开文件，如果文件不存在，会创建文件；如果文件存在，会清空原文件内容。
file.write()：将指定内容写入文件，不会自动添加换行符，若需要换行，需手动添加 \n。

三、文件追加：

# 打开文件进行追加
with open('output.txt', 'a') as file:
    # 追加内容
    file.write("\nThis is an appended line.")

代码解释：
open('output.txt', 'a')：以追加模式 a 打开文件，在文件末尾添加新内容，不会覆盖原文件内容。

四、文件读写的二进制模式：

# 以二进制模式读取文件
with open('example.bin', 'rb') as file:
    binary_data = file.read()
    print(binary_data)

# 以二进制模式写入文件
with open('output.bin', 'wb') as file:
    binary_data = b'\x48\x65\x6c\x6c\x6f\x20\x57\x6f\x72\x6c\x64'  # 二进制数据
    file.write(binary_data)

代码解释：
open('example.bin', 'rb')：以二进制只读模式 rb 打开文件。
open('output.bin', 'wb')：以二进制写入模式 wb 打开文件。
b'\x48\x65\x6c\x6c\x6f\x20\x57\x6f\x72\x6c\x64'：表示二进制数据，使用 b 前缀。

五、使用 json 模块读写 JSON 文件：

import json
# 写入 JSON 数据
data = {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}
with open('data.json', 'w') as file:
    json.dump(data, file)

# 读取 JSON 数据
with open('data.json', 'r') as file:
    loaded_data = json.load(file)
    print(loaded_data)

代码解释：
json.dump(data, file)：将 Python 对象 data 序列化为 JSON 格式并写入文件。
json.load(file)：从文件中读取 JSON 数据并解析为 Python 对象。
六、使用 csv 模块读写 CSV 文件：

import csv
# 写入 CSV 数据
data = [['Name', 'Age', 'City'], ['John', 30, 'New York'], ['Jane', 25, 'Chicago']]
with open('data.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(data)

# 读取 CSV 数据
with open('data.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        print(row)

代码解释：
csv.writer(file)：创建一个 CSV 写入对象，将数据列表写入文件。
writer.writerows(data)：将数据列表中的每一行写入文件。
csv.reader(file)：创建一个 CSV 读取对象，逐行读取文件。

七、使用 pandas 模块读写文件（需要安装 pandas 库）：

import pandas as pd

# 写入数据到 CSV 文件
data = {'Name': ['John', 'Jane'], 'Age': [30, 25], 'City': ['New York', 'Chicago']}
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('data_pandas.csv', index=False)

# 读取 CSV 文件
df_read = pd.read_csv('data_pandas.csv')
print(df_read)

代码解释：
pd.DataFrame(data)：将字典数据转换为 pandas 的 DataFrame 对象。
df.to_csv('data_pandas.csv', index=False)：将 DataFrame 对象存储为 CSV 文件，不保存索引。
pd.read_csv('data_pandas.csv')：读取 CSV 文件为 DataFrame 对象。

八、使用 pickle 模块进行对象序列化和反序列化：

import pickle

# 序列化对象
data = {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}
with open('data.pkl', 'wb') as file:
    pickle.dump(data, file)

# 反序列化对象
with open('data.pkl', 'rb') as file:
    loaded_data = pickle.load(file)
    print(loaded_data)

代码解释：
pickle.dump(data, file)：将 Python 对象 data 序列化为二进制数据并写入文件。
pickle.load(file)：从文件中读取二进制数据并反序列化为 Python 对象。
以上是 Python 中进行文件读写操作的常用方法，你可以根据不同的文件类型和使用场景，选择合适的方法进行操作。

最后
根据文件类型和操作需求，可以灵活使用内置的 open 函数及相关模块，如 json、csv、pandas 和 pickle 等，同时利用 with 语句确保文件的正确打开和关闭。

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如何使用 Python 进行文件读写操作

在 Python 中，进行文件读写是一个基本且重要的技能。以下将介绍一些常用的方法，希望能帮助到正在学习 Python 的小伙伴们。

• 一、文件读取：

  # 打开文件
  with open('example.txt', 'r') as file:
      # 读取文件的全部内容
      content = file.read()
      print(content)
  
      # 将文件指针重置到文件开头
      file.seek(0)
      # 逐行读取文件内容
      lines = file.readlines()
      for line in lines:
          print(line.strip())  # 去除行末的换行符
  
      # 将文件指针重置到文件开头
      file.seek(0)
      # 逐行读取文件内容的另一种方式
      for line in file:
          print(line.strip())

  
  代码解释：
  
  • open('example.txt', 'r')：以只读模式 r 打开文件。
  • with 语句：确保文件自动关闭。
  • file.read()：读取文件的全部内容。
  • file.seek(0)：将文件指针重置到文件开头。
  • file.readlines()：按行读取文件内容，返回列表。
  • for line in file：逐行读取文件。
    
  
  
• 二、文件写入：

  # 打开文件进行写入
  with open('output.txt', 'w') as file:
      # 写入内容
      file.write("Hello, World!\n")
      file.write("This is a new line.")

  
  代码解释：
  
  • open('output.txt', 'w')：以写入模式 w 打开文件。
  • file.write()：将内容写入文件。
    
  
  
• 三、文件追加：

  # 打开文件进行追加
  with open('output.txt', 'a') as file:
      # 追加内容
      file.write("\nThis is an appended line.")

  
  代码解释：
  
  • open('output.txt', 'a')：以追加模式 a 打开文件。
    
  
  
• 四、文件读写的二进制模式：

  # 以二进制模式读取文件
  with open('example.bin', 'rb') as file:
      binary_data = file.read()
      print(binary_data)
  
  # 以二进制模式写入文件
  with open('output.bin', 'wb') as file:
      binary_data = b'\x48\x65\x6c\x6c\x6f\x20\x57\x6f\x72\x6c\x64'  # 二进制数据
      file.write(binary_data)

  
  代码解释：
  
  • open('example.bin', 'rb')：以二进制只读模式 rb 打开文件。
  • open('output.bin', 'wb')：以二进制写入模式 wb 打开文件。
    
  
  
• 五、使用 json 模块读写 JSON 文件：

  import json
  # 写入 JSON 数据
  data = {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}
  with open('data.json', 'w') as file:
      json.dump(data, file)
  
  # 读取 JSON 数据
  with open('data.json', 'r') as file:
      loaded_data = json.load(file)
      print(loaded_data)

  
  代码解释：
  
  • json.dump(data, file)：将 Python 对象序列化为 JSON 并写入文件。
  • json.load(file)：读取 JSON 数据并解析为 Python 对象。
    
  
  
• 六、使用 csv 模块读写 CSV 文件：

  import csv
  # 写入 CSV 数据
  data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
  with open('data.csv', 'w', newline='') as file:
      writer = csv.writer(file)
      writer.writerows(data)
  
  # 读取 CSV 数据
  with open('data.csv', 'r') as file:
      reader = csv.reader(file)
      for row in reader:
          print(row)

  
  代码解释：
  
  • csv.writer(file)：创建 CSV 写入对象。
  • writer.writerows(data)：写入数据行。
  • csv.reader(file)：创建 CSV 读取对象。
    
  
  
• 七、使用 pandas 模块读写文件：

  import pandas as pd
  
  # 写入数据到 CSV 文件
  data = {'Name': ['John', 'Anna'], 'Age': [30, 25], 'City': ['New York', 'Chicago']}
  df = pd.DataFrame(data)
  df.to_csv('data_pandas.csv', index=False)
  
  # 读取 CSV 文件
  df_read = pd.read_csv('data_pandas.csv')
  print(df_read)

  
  代码解释：
  
  • pd.DataFrame(data)：创建 DataFrame。
  • df.to_csv()：将 DataFrame 存为 CSV 文件。
  • pd.read_csv()：读取 CSV 文件。
    
  
  
• 八、使用 pickle 模块进行对象序列化和反序列化：

  import pickle
  
  # 序列化对象
  data = {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}
  with open('data.pkl', 'wb') as file:
      pickle.dump(data, file)
  
  # 反序列化对象
  with open('data.pkl', 'rb') as file:
      loaded_data = pickle.load(file)
      print(loaded_data)

  
  代码解释：
  
  • pickle.dump(data, file)：序列化并写入二进制文件。
  • pickle.load(file)：读取二进制数据并反序列化。
    
  
  

总结：根据文件类型和操作需求，灵活使用 open 函数和相关模块（如 json、csv、pandas 和 pickle），并使用 with 语句确保文件正确打开和关闭。

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