python学习笔记6——文件的使用方法
一、文件的类型
1. 文本文件：一般由单一特定编码的字符组成（不能出现多种，如Unicode编码），内容易于统一展示和阅读
——由于存在编码，可以看作存储在磁盘上的长字符串（如一个txt格式的文本文件）
2. 二进制文件：直接由0和1构成，没有统一的字符编码，文件内部数据的组织结构与文件用途有关（如png格式的图片、mkv格式的视频文件）
区别：是否有统一的字符编码
二、文件的操作
1. 打开文件
<变量名> = open(<文件路径及文件名>,<打开模式>) 这个变量相当于指针
| 模式 | 名称 | 说明 | 文件指针位置 | 文件不存在 | 文件存在 |
|---|---|---|---|---|---|
r | 只读模式 | 只能读取文件内容，不能写入（默认值） | 开头 | 报错FileNotFoundError | 正常读取 |
w | 只写模式 | 只能写入文件内容，不能读取 | 开头 | 创建新文件 | 清空内容后写入 |
a | 追加模式 | 在文件末尾追加内容，不能读取 | 末尾 | 创建新文件 | 末尾追加内容 |
x | 创建模式 | 创建新文件并写入，文件已存在则报错 | 开头 | 创建新文件 | 报错FileExistsError |
b | 二进制模式 | 以二进制格式读写文件（修饰符）——读取为字节流 | - | - | - |
t | 文本模式 | 以文本格式读写文件（默认修饰符）——读取为字符串 | - | - | - |
+ | 读写模式 | 与r/w/x/a一同使用，在原功能基础上增加同时读写操作（修饰符） | - | - | - |
· 不加模式默认为r（只读模式）；不加b/t/+默认按照b（文本模式）
· 结束对文件的操作后一定要关闭文件：f.close() —— ‘+’读写模式不需要
▲文件的路径：相对路径和绝对路径
相对路径：同一文件夹下，只需要标注”文件名+.文件格式“
绝对路径：非同一文件夹下，要标注完整路径
path1 = "test.txt" # 相对路径 path2 = "D:/testFile/test.txt" # 绝对路径 # path2 = "D:\\testFile\\test.txt" # 绝对路径另一种写法 f1 = open(path1,"r") f2 = open(path2,"r")2. 读取文件内容
| 方法 | 语法 | 说明 | 返回值 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
read() | file.read(size) | 读取所有内容或前size长度的内容 | 字符串或字节串 | 小文件一次性读取 |
readline() | file.readline(size) | 读取一行内容或该行前size长度的内容，指针随之移动到读完位置 | 字符串或字节串 | 逐行处理，节省内存 |
readlines() | file.readlines() | 读取所有行或hint行 | 列表（每行为一个元素） | 需要所有行且内存充足 |
seek() | file.seek(offset) | 改变当前文件操作指针的位置（offset：0为文件开头；1为当前位置开始；2为文件结尾） | - | 移动文件指针到指定位置 |
for循环 | for line in file: | 迭代器方式逐行读取 | 每行字符串 | 大文件逐行处理，最省内存 |
# 准备测试文件 with open('test.txt', 'w') as f: # f = open("test.txt", 'w') f.write('0123456789ABCDEFGHIJ') # 相比open的优势：无需手动f.close()，自动管理资源关闭文件 # 基础定位 with open('test.txt', 'r') as f: print(f.read(5)) # 01234（读取前5个字符） f.seek(0) # 回到开头 print(f.read(5)) # 01234（再次读取） f.seek(5) # 移动到第5个位置 print(f.read(5)) # 56789 pos = f.tell() # 获取当前位置 print(f"当前位置: {pos}") # 103. 写入文件内容
| 方法 | 语法 | 说明 | 参数类型 | 返回值 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|---|
write() | file.write(str) | 写入单个字符串 | 字符串（文本模式）或字节串（二进制模式） | 写入的字符数/字节数 | 写入单行或少量数据 |
writelines() | file.writelines(sequence) | 写入多个字符串 | 字符串序列（列表、元组等） | 无返回值 | 批量写入多行数据 |
# write() with open('test.txt', 'w') as f: count = f.write('Hello, World!') print(f"写入 {count} 个字符") # 写入 13 个字符 # 写入多行（需要手动添加换行符） with open('test.txt', 'w') as f: f.write('第一行\n') f.write('第二行\n') f.write('第三行') # 注意：若关闭文件后再写入，会覆盖原有内容（此时使用打开模式‘a’，末尾添加） # writelines() lines = ['第一行\n', '第二行\n', '第三行\n'] with open('test.txt', 'w') as f: f.writelines(lines) # 一次性写入所有行 # 注意：不会自动添加换行符 lines_without_newline = ['第一行', '第二行', '第三行'] with open('test.txt', 'w') as f: f.writelines(lines_without_newline) # 结果会连成一行：第一行第二行第三行 # 正确的做法：确保每行都有换行符 lines = [f"{line}\n" for line in ['第一行', '第二行', '第三行']] with open('test.txt', 'w') as f: f.writelines(lines)三、数据的读取与存储
.csv文件——以逗号分隔数据（可用excel打开），每一行是一维数据（列表类型），通过一种编码表示字符
不同读取方式下会得到不同的数据类型：例如读取 张三，25，北京
| 读取方式 | 每一行的数据类型 | 示例 |
|---|---|---|
csv.reader() | 列表（List） | ['张三', '25', '北京'] |
csv.DictReader() | 字典（Dict） | {'姓名': '张三', '年龄': '25', '城市': '北京'} |
readlines()/read() | 字符串（String） | '张三,25,北京\n' |
# 举例：一维文件 # 写入 ls = ["北京","上海","深圳","广州"] f = open("city.csv","w") str = ','.join(ls) # 转换为字符串 print(str) # 输出：北京,上海,深圳,广州 f.write(str) # 读取 f = open("city.csv","r") info = f.read() # 读取到一个字符串：北京,上海,深圳,广州 ls = info.split(",") # 转换为列表 print(ls) # 输出：['北京','上海','深圳','广州'] f.close() # 举例：二维文件 # 写入 matrix = [[1,2,3],[4,5,6]] f = open("test.csv","w") for row in matrix temp = ','.join(row) f.write(temp+"\n") # 注意换行 f.close() # 读取 f.open("test.csv","r") matrix = [] for line in f line = line.strip("\n") # 注意去除最后的换行符 temp = line.split(",") matrix.append(temp) f.close()