到目前为止,我们做的一切操作,都是在内存里进行的。如果一旦断电或发生意外,那么你的工作成果将瞬间消失。你有没有一种人生缺少了点什么的感觉?是的,我们还缺少将数据在本地文件系统进行持久化的能力,白话讲就是文件的读写能力。很久以前,我刚开始学习编程的时候,很长一段时间都觉得写的代码毫无用处,直到我学会了对本地文件进行读写之后,才感觉自己真的能写点有用的东西了。
Python 内置了一个 open()
方法,用于对文件进行读写操作。使用 open()
方法操作文件就像把大象塞进冰箱一样,可以分三步走,一是打开文件,二是操作文件,三是关闭文件。
open()方法的返回值是一个file对象,可以将它赋值给一个变量(文件句柄)。其基本语法格式为:
f = open(filename, mode)
PS:Python中,所有具有
read
和write
方法的对象,都可以归类为file
类型。而所有的file
类型对象都可以使用open
方法打开,close
方法结束和被with上下文管理器管理。这是 Python的设计哲学之一。
filename:一个包含了你要访问的文件名称的字符串值,通常是一个文件路径。
mode:打开文件的模式,有很多种,默认是只读方式 r
。
一个简单的例子:
# 打开一个文件
f = open("/tmp/foo.txt", "w")
f.write("Python 是一种非常好的语言。\n我喜欢Python!!\n")
# 关闭打开的文件
f.close()
模式 | 操作 | 说明 |
---|---|---|
r | 只读 | 默认模式,如果文件不存在就报错,存在就正常读取。 |
w | 只写 | 如果文件不存在,新建文件然后写入;如果存在,先清空文件内容,再写入。 |
a | 追加 | 如果文件不存在,新建文件,然后写入;如果存在,在文件的最后追加写入。 |
x | 新建 | 如果文件存在则报错,如果不存在就新建文件,然后写入内容,比w模式更安全。 |
b | 二进制模式 | 比如 rb 、wb 、ab ,以 bytes 类型操作数据 |
+ | 读写模式 | 比如 r+ 、w+ 、a+ |
b
模式:二进制模式,通常用来读取图片、视频等二进制文件。注意,它在读写的时候是以 bytes
类型读写的,因此获得的是一个 bytes
对象而不是字符串。在这个读写过程中,需要自己指定编码格式。在使用带 b
的模式时一定要注意传入的数据类型,确保为 bytes
类型。
s = 'this is a test'
b = bytes(s,encoding='utf-8')
f = open('test.txt','w')
f.write(s)
##这样没问题,正常写入了文件。
##-------------------------------------------------
s = 'this is a test'
b = bytes(s,encoding='utf-8')
f = open('test.txt','wb') ##注意多了个b
f.write(s)
##报错
TypeError: a bytes-like object is required, not 'str'
##意思是它需要一个bytes类型数据,你却给了个字符串
##---------------------------------------------------
s = 'this is a test'
b = bytes(s,encoding='utf-8')
f = open('test.txt','wb') ##注意多了个b
f.write(b) ##将变量b传给它,b是个bytes类型
对于w+
模式,在读写之前都会清空文件的内容,建议不要使用!
对于a+
模式,永远只能在文件的末尾写入,有局限性,建议不要使用!
对于r+
模式,也就是读写模式,配合 seek()
和 tell()
方法,可以实现更多操作。
要读取非 UTF-8
编码的文件,需要给 open()
函数传入encoding
参数,例如,读取 GBK
编码的文件:
>>> f = open('gbk.txt', 'r', encoding='gbk')
>>> f.read()
'GBK'
遇到有些编码不规范的文件,可能会抛出UnicodeDecodeError
异常,这表示在文件中可能夹杂了一些非法编码的字符。遇到这种情况,可以提供 errors
参数,表示如果遇到编码错误后如何处理。
>>> f = open('gbk.txt', 'r', encoding='gbk', errors='ignore')
每当我们用 open
方法打开一个文件时,将返回一个文件对象。这个对象内置了很多操作方法。下面假设,已经打开了一个f文件对象。
f.read(size)
读取一定大小的数据, 然后作为字符串或字节对象返回。size
是一个可选的数字类型的参数,用于指定读取的数据量。当 size
被忽略了或者为负值,那么该文件的所有内容都将被读取并且返回。
f = open("1.txt", "r")
str = f.read()
print(str)
f.close()
如果文件体积较大,请不要使用 read()
方法一次性读入内存,而是 read(512)
这种一点一点的读。
f.readline()
从文件中读取一行 n
内容。换行符为 '\n'
。如果返回一个空字符串,说明已经已经读取到最后一行。这种方法,通常是读一行,处理一行,并且不能回头,只能前进,读过的行不能再读了。
f = open("1.txt", "r")
str = f.readline()
print(str)
f.close()
f.readlines()
将文件中所有的行,一行一行全部读入一个列表内,按顺序一个一个作为列表的元素,并返回这个列表。readlines
方法会一次性将文件全部读入内存,所以也存在一定的风险。但是它有个好处,每行都保存在列表里,可以随意存取。
f = open("1.txt", "r")
a = f.readlines()
print(a)
f.close()
实际上,更多的时候,我们将文件对象作为一个迭代器来使用。
# 打开一个文件
f = open("1.txt", "r")
for line in f:
print(line, end='')
# 关闭打开的文件
f.close()
这个方法很简单, 不需要将文件一次性读出,但是同样没有提供一个很好的控制,与 readline
方法一样只能前进,不能回退。
几种不同的读取和遍历文件的方法比较:如果文件很小,read()
一次性读取最方便;如果不能确定文件大小,反复调用 read(size)
比较保险;如果是配置文件,调用 readlines()
最方便。普通情况,使用 for
循环更好,速度更快。
f.write()
将字符串或 bytes
类型的数据写入文件内。write()
动作可以多次重复进行,其实都是在内存中的操作,并不会立刻写回硬盘,直到执行 close()
方法后,才会将所有的写入操作反映到硬盘上。在这过程中,如果想将内存中的修改,立刻保存到硬盘上,可以使用 f.flush()
方法,但这可能造成数据的不一致。
# 打开一个文件
f = open("/tmp/foo.txt", "w")
f.write("Python 是一种非常好的语言。\n我喜欢Python!!\n")
# 关闭打开的文件
f.close()
f.tell()
返回文件读写指针当前所处的位置,它是从文件开头开始算起的字节数。一定要注意了,是字节数,不是字符数。
f.seek()
如果要改变位置指针的位置, 可以使用f.seek(offset, from_what)
方法。seek()
经常和tell()
方法配合使用。
from_what
的值,如果是 0
表示从文件开头计算,如果是 1
表示从文件读写指针的当前位置开始计算,2
表示从文件的结尾开始计算,默认为 0
,例如:
offset:表示偏移量。
seek(x,0)
: 从起始位置即文件首行首字符开始移动 x
个字符seek(x,1)
: 表示从当前位置往后移动 x
个字符seek(-x,2)
:表示从文件的结尾往前移动 x
个字符看一个例子:
>>> f = open("d:\\1.txt", "rb+")
>>> f.write(b"1232312adsfalafds")
17
>>> f.tell()
17
>>> f.seek(5)
5
>>> f.read(1)
b'1'
>>> f.seek(-3, 2)
14
>>> f.read(1)
b'f'
f.close()
关闭文件对象。当处理完一个文件后,调用 f.close()
来关闭文件并释放系统的资源。文件关闭后,如果尝试再次调用该文件对象,则会抛出异常。忘记调用 close()
的后果是数据可能只写了一部分到磁盘,剩下的丢失了,或者更糟糕的结果。也就是说大象塞进冰箱后,一定不要忘记关上冰箱的门。
with
关键字with
关键字用于 Python 的上下文管理器机制。为了防止诸如 open
这一类文件打开方法在操作过程出现异常或错误,或者最后忘了执行 close
方法,文件非正常关闭等可能导致文件泄露、破坏的问题。Python 提供了 with
这个上下文管理器机制,保证文件会被正常关闭。在它的管理下,不需要再写 close
语句。注意缩进。
with open('test.txt', 'w') as f:
f.write('Hello, world!')
with
支持同时打开多个文件:
with open('log1') as obj1, open('log2','w') as obj2:
s=obj1.read()
obj2.write(s)