百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > IT知识 > 正文

Python文件操作指南(python文件基本操作)

liuian 2025-06-12 14:11 40 浏览

一、核心函数 open() 精解

基本语法

open(file, mode='r', encoding=None, errors=None, newline=None)

关键参数解析

1. file(必需)

o 路径格式

open('data.txt')                # 当前目录文件
open('docs/report.csv')         # 子目录文件
open(r'C:\Users\data.bin')      # Windows原始路径

2. mode(模式控制)

模式

描述

典型场景

r

读取文本(默认)

配置文件读取

w

覆盖写入文本

生成新报告

a

追加写入文本

日志记录

rb

读取二进制

图片/视频处理

wb

覆盖写入二进制

生成压缩文件

r+

读写文本(保留内容)

修改文件内容

模式扩展符

o b:二进制模式(如图片处理)

o +:扩展读写功能(需搭配基础模式)

3. encoding(编码规范)

o 必须显式指定

open('data.txt', encoding='utf-8')  # 推荐统一使用UTF-8

o 特殊场景

open('win_log.txt', encoding='gbk')  # 处理Windows遗留文件

4. errors(错误处理)

策略

行为

适用场景

strict

遇到错误抛出异常(默认)

严格数据校验

ignore

忽略错误字符

处理损坏文件

replace

用替代错误字符

显示友好错误提示

5. newline(换行控制)

# 统一保存为Linux换行格式
with open('data.txt', 'w', newline='\n') as f:
    f.write('Line1\nLine2')

二、文本文件操作三步曲

第一步:读取文件

# 安全读取模板
try:
    with open('poem.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
        print(f.read())       # 一次性读取全部内容
except FileNotFoundError:
    print("文件不存在!")

# 逐行读取大文件
with open('big_file.log', 'r') as f:
    for line in f:            # 内存友好的读取方式
        process_line(line)

第二步:写入文件

# 覆盖写入
with open('diary.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write("2023-08-20 晴\n")
    f.writelines(["学习Python文件操作\n", "完成实践练习\n"])

# 追加写入
with open('diary.txt', 'a') as f:
    f.write("\n新增记录:掌握文件操作关键方法")

第三步:修改文件

# 修改指定行内容
lines = []
with open('config.ini', 'r+', encoding='utf-8') as f:
    lines = f.readlines()
    lines[2] = 'timeout=60\n'  # 修改第三行配置
    f.seek(0)                  # 重置文件指针
    f.writelines(lines)
    f.truncate()               # 截断多余内容

三、常见文件格式处理

1. CSV文件处理

import csv

# 写入带标题的CSV
with open('employees.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['ID', 'Name'])
    writer.writeheader()
    writer.writerow({'ID': 101, 'Name': '张三'})
    writer.writerow({'ID': 102, 'Name': '李四'})

# 读取CSV并计算
with open('employees.csv', 'r') as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    total = sum(int(row['ID']) for row in reader)
    print(f"ID总和:{total}")

2. JSON文件处理

import json

# 写入嵌套结构数据
data = {
    "system": {
        "version": 2.3,
        "users": ["张三", "李四"]
    }
}

with open('config.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(data, f, indent=2, ensure_ascii=False)

# 读取并修改JSON
with open('config.json', 'r+', encoding='utf-8') as f:
    config = json.load(f)
    config['system']['version'] = 3.0  # 更新版本号
    f.seek(0)
    json.dump(config, f, indent=2)

3. 图片文件处理

# 复制图片文件
with open('photo.jpg', 'rb') as src, open('backup.jpg', 'wb') as dst:
    dst.write(src.read())

# 分块处理大文件(100MB分块)
CHUNK_SIZE = 1024 * 1024 * 100
with open('video.mp4', 'rb') as src, open('copy.mp4', 'wb') as dst:
    while chunk := src.read(CHUNK_SIZE):
        dst.write(chunk)

四、异常处理精要

综合处理模板

try:
    with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
        data = json.load(f)
except FileNotFoundError:
    print("错误:文件不存在")
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"JSON解析失败:第{e.lineno}行")
except PermissionError:
    print("错误:没有访问权限")
except Exception as e:
    print(f"未知错误:{type(e).__name__}")

五、最佳实践要点

  1. 统一编码:始终明确指定encoding='utf-8'
  2. 路径安全:使用os.path.join()处理路径拼接
  3. 资源管理:优先使用with语句自动关闭文件
  4. 大文件处理:采用分块读写避免内存溢出
  5. 模式选择:理解不同模式对文件内容的影响
# 实践示例:配置文件更新
def update_config(key, value):
    try:
        with open('config.json', 'r+', encoding='utf-8') as f:
            config = json.load(f)
            config[key] = value
            f.seek(0)
            json.dump(config, f, indent=2)
            f.truncate()
        return True
    except Exception as e:
        print(f"更新失败:{str(e)}")
        return False

相关推荐

总结下SpringData JPA 的常用语法

SpringDataJPA常用有两种写法,一个是用Jpa自带方法进行CRUD,适合简单查询场景、例如查询全部数据、根据某个字段查询,根据某字段排序等等。另一种是使用注解方式,@Query、@Modi...

解决JPA在多线程中事务无法生效的问题

在使用SpringBoot2.x和JPA的过程中,如果在多线程环境下发现查询方法(如@Query或findAll)以及事务(如@Transactional)无法生效,通常是由于S...

PostgreSQL系列(一):数据类型和基本类型转换

自从厂子里出来后,数据库的主力就从Oracle变成MySQL了。有一说一哈,贵确实是有贵的道理,不是开源能比的。后面的工作里面基本上就是主MySQL,辅MongoDB、ES等NoSQL。最近想写一点跟...

基于MCP实现text2sql

目的:基于MCP实现text2sql能力参考:https://blog.csdn.net/hacker_Lees/article/details/146426392服务端#选用开源的MySQLMCP...

ORACLE 错误代码及解决办法

ORA-00001:违反唯一约束条件(.)错误说明:当在唯一索引所对应的列上键入重复值时,会触发此异常。ORA-00017:请求会话以设置跟踪事件ORA-00018:超出最大会话数ORA-00...

从 SQLite 到 DuckDB:查询快 5 倍,存储减少 80%

作者丨Trace译者丨明知山策划丨李冬梅Trace从一开始就使用SQLite将所有数据存储在用户设备上。这是一个非常不错的选择——SQLite高度可靠,并且多种编程语言都提供了广泛支持...

010:通过 MCP PostgreSQL 安全访问数据

项目简介提供对PostgreSQL数据库的只读访问功能。该服务器允许大型语言模型(LLMs)检查数据库的模式结构,并执行只读查询操作。核心功能提供对PostgreSQL数据库的只读访问允许L...

发现了一个好用且免费的SQL数据库工具(DBeaver)

缘起最近Ai不是大火么,想着自己也弄一些开源的框架来捣腾一下。手上用着Mac,但Mac都没有显卡的,对于学习Ai训练模型不方便,所以最近新购入了一台4090的拯救者,打算用来好好学习一下Ai(呸,以上...

微软发布.NET 10首个预览版:JIT编译器再进化、跨平台开发更流畅

IT之家2月26日消息,微软.NET团队昨日(2月25日)发布博文,宣布推出.NET10首个预览版更新,重点改进.NETRuntime、SDK、libraries、C#、AS...

数据库管理工具Navicat Premium最新版发布啦

管理多个数据库要么需要使用多个客户端应用程序,要么找到一个可以容纳你使用的所有数据库的应用程序。其中一个工具是NavicatPremium。它不仅支持大多数主要的数据库管理系统(DBMS),而且它...

50+AI新品齐发,微软Build放大招:拥抱Agent胜算几何?

北京时间5月20日凌晨,如果你打开微软Build2025开发者大会的直播,最先吸引你的可能不是一场原本属于AI和开发者的技术盛会,而是开场不久后的尴尬一幕:一边是几位微软员工在台下大...

揭秘:一条SQL语句的执行过程是怎么样的?

数据库系统能够接受SQL语句,并返回数据查询的结果,或者对数据库中的数据进行修改,可以说几乎每个程序员都使用过它。而MySQL又是目前使用最广泛的数据库。所以,解析一下MySQL编译并执行...

各家sql工具,都闹过哪些乐子?

相信这些sql工具,大家都不陌生吧,它们在业内绝对算得上第一梯队的产品了,但是你知道,他们都闹过什么乐子吗?首先登场的是Navicat,这款强大的数据库管理工具,曾经让一位程序员朋友“火”了一把。Na...

详解PG数据库管理工具--pgadmin工具、安装部署及相关功能

概述今天主要介绍一下PG数据库管理工具--pgadmin,一起来看看吧~一、介绍pgAdmin4是一款为PostgreSQL设计的可靠和全面的数据库设计和管理软件,它允许连接到特定的数据库,创建表和...

Enpass for Mac(跨平台密码管理软件)

还在寻找密码管理软件吗?密码管理软件有很多,但是综合素质相当优秀且完全免费的密码管理软件却并不常见,EnpassMac版是一款免费跨平台密码管理软件,可以通过这款软件高效安全的保护密码文件,而且可以...