• python 读写文件


    Python读写文件
    1.open
    使用open打开文件后一定要记得调用文件对象的close()方法。比如可以用try/finally语句来确保最后能关闭文件。
    
    file_object = open('thefile.txt')
    try:
         all_the_text = file_object.read( )
    finally:
         file_object.close( )
    
    注:不能把open语句放在try块里,因为当打开文件出现异常时,文件对象file_object无法执行close()方法。
    
    2.读文件
    读文本文件
    input = open('data', 'r')
    #第二个参数默认为r
    input = open('data')
    
     
    
    读二进制文件
    input = open('data', 'rb')
     
    
    读取所有内容
    file_object = open('thefile.txt')
    try:
         all_the_text = file_object.read( )
    finally:
         file_object.close( )
     
    
    读固定字节
    file_object = open('abinfile', 'rb')
    try:
        while True:
             chunk = file_object.read(100)
            if not chunk:
                break
             do_something_with(chunk)
    finally:
         file_object.close( )
     
    
    读每行
    list_of_all_the_lines = file_object.readlines( )
    
    如果文件是文本文件,还可以直接遍历文件对象获取每行:
    
    for line in file_object:
         process line
     
    
    3.写文件
    写文本文件
    output = open('data', 'w')
     
    
    写二进制文件
    output = open('data', 'wb')
     
    
    追加写文件
    output = open('data', 'w+')
     
    
    写数据
    file_object = open('thefile.txt', 'w')
    file_object.write(all_the_text)
    file_object.close( )
     
    
    写入多行
    file_object.writelines(list_of_text_strings)
    
    注意,调用writelines写入多行在性能上会比使用write一次性写入要高。
    
    在处理日志文件的时候,常常会遇到这样的情况:日志文件巨大,不可能一次性把整个文件读入到内存中进行处理,例如需要在一台物理内存为 2GB 的机器上处理一个 2GB 的日志文件,我们可能希望每次只处理其中 200MB 的内容。
    在 Python 中,内置的 File 对象直接提供了一个 readlines(sizehint) 函数来完成这样的事情。以下面的代码为例:
    
    file = open('test.log', 'r')sizehint = 209715200   # 200Mposition = 0lines = file.readlines(sizehint)while not file.tell() - position < 0:       position = file.tell()       lines = file.readlines(sizehint)
    
    每次调用 readlines(sizehint) 函数,会返回大约 200MB 的数据,而且所返回的必然都是完整的行数据,大多数情况下,返回的数据的字节数会稍微比 sizehint 指定的值大一点(除最后一次调用 readlines(sizehint) 函数的时候)。通常情况下,Python 会自动将用户指定的 sizehint 的值调整成内部缓存大小的整数倍。
    
    file在python是一个特殊的类型,它用于在python程序中对外部的文件进行操作。在python中一切都是对象,file也不例外,file有file的方法和属性。下面先来看如何创建一个file对象:
    
    
    file(name[, mode[, buffering]]) 
    file()函数用于创建一个file对象,它有一个别名叫open(),可能更形象一些,它们是内置函数。来看看它的参数。它参数都是以字符串的形式传递的。name是文件的名字。
    mode是打开的模式,可选的值为r w a U,分别代表读(默认) 写 添加支持各种换行符的模式。用w或a模式打开文件的话,如果文件不存在,那么就自动创建。此外,用w模式打开一个已经存在的文件时,原有文件的内容会被清空,因为一开始文件的操作的标记是在文件的开头的,这时候进行写操作,无疑会把原有的内容给抹掉。由于历史的原因,换行符在不同的系统中有不同模式,比如在 unix中是一个
    ,而在windows中是‘
    ’,用U模式打开文件,就是支持所有的换行模式,也就说‘
    ’ '
    ' '
    '都可表示换行,会有一个tuple用来存贮这个文件中用到过的换行符。不过,虽说换行有多种模式,读到python中统一用
    代替。在模式字符的后面,还可以加上+ b t这两种标识,分别表示可以对文件同时进行读写操作和用二进制模式、文本模式(默认)打开文件。
    buffering如果为0表示不进行缓冲;如果为1表示进行“行缓冲“;如果是一个大于1的数表示缓冲区的大小,应该是以字节为单位的。
    
    file对象有自己的属性和方法。先来看看file的属性。
    
    
    closed #标记文件是否已经关闭,由close()改写 
    encoding #文件编码 
    mode #打开模式 
    name #文件名 
    newlines #文件中用到的换行模式,是一个tuple 
    softspace #boolean型,一般为0,据说用于print
    
    file的读写方法:
    
    
    F.read([size]) #size为读取的长度,以byte为单位 
    F.readline([size]) 
    #读一行,如果定义了size,有可能返回的只是一行的一部分 
    F.readlines([size]) 
    #把文件每一行作为一个list的一个成员,并返回这个list。其实它的内部是通过循环调用readline()来实现的。如果提供size参数,size是表示读取内容的总长,也就是说可能只读到文件的一部分。 
    F.write(str) 
    #把str写到文件中,write()并不会在str后加上一个换行符 
    F.writelines(seq) 
    #把seq的内容全部写到文件中。这个函数也只是忠实地写入,不会在每行后面加上任何东西。 
    file的其他方法:
    
    
    F.close() 
    #关闭文件。python会在一个文件不用后自动关闭文件,不过这一功能没有保证,最好还是养成自己关闭的习惯。如果一个文件在关闭后还对其进行操作会产生ValueError 
    F.flush() 
    #把缓冲区的内容写入硬盘 
    F.fileno() 
    #返回一个长整型的”文件标签“ 
    F.isatty() 
    #文件是否是一个终端设备文件(unix系统中的) 
    F.tell() 
    #返回文件操作标记的当前位置,以文件的开头为原点 
    F.next() 
    #返回下一行,并将文件操作标记位移到下一行。把一个file用于for ... in file这样的语句时,就是调用next()函数来实现遍历的。 
    F.seek(offset[,whence]) 
    #将文件打操作标记移到offset的位置。这个offset一般是相对于文件的开头来计算的,一般为正数。但如果提供了whence参数就不一定了,whence可以为0表示从头开始计算,1表示以当前位置为原点计算。2表示以文件末尾为原点进行计算。需要注意,如果文件以a或a+的模式打开,每次进行写操作时,文件操作标记会自动返回到文件末尾。 
    F.truncate([size]) 
    #把文件裁成规定的大小,默认的是裁到当前文件操作标记的位置。如果size比文件的大小还要大,依据系统的不同可能是不改变文件,也可能是用0把文件补到相应的大小,也可能是以一些随机的内容加上去。
    
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/williamjie/p/11187503.html
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