Python文件操作指南
itomcoil 2025-04-24 01:15 32 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
- 统一编码:始终明确指定encoding='utf-8'
- 路径安全:使用os.path.join()处理路径拼接
- 资源管理:优先使用with语句自动关闭文件
- 大文件处理:采用分块读写避免内存溢出
- 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
- 最强聚类模型,层次聚类 !!_层次聚类的优缺点
-
哈喽,我是小白~咱们今天聊聊层次聚类,这种聚类方法在后面的使用,也是非常频繁的~首先,聚类很好理解,聚类(Clustering)就是把一堆“东西”自动分组。这些“东西”可以是人、...
- python决策树用于分类和回归问题实际应用案例
-
决策树(DecisionTrees)通过树状结构进行决策,在每个节点上根据特征进行分支。用于分类和回归问题。实际应用案例:预测一个顾客是否会流失。决策树是一种基于树状结构的机器学习算法,用于解决分类...
- Python教程(四十五):推荐系统-个性化推荐算法
-
今日目标o理解推荐系统的基本概念和类型o掌握协同过滤算法(用户和物品)o学会基于内容的推荐方法o了解矩阵分解和深度学习推荐o掌握推荐系统评估和优化技术推荐系统概述推荐系统是信息过滤系统,用于...
- 简单学Python——NumPy库7——排序和去重
-
NumPy数组排序主要用sort方法,sort方法只能将数值按升充排列(可以用[::-1]的切片方式实现降序排序),并且不改变原数组。例如:importnumpyasnpa=np.array(...
- PyTorch实战:TorchVision目标检测模型微调完
-
PyTorch实战:TorchVision目标检测模型微调完整教程一、什么是微调(Finetuning)?微调(Finetuning)是指在已经预训练好的模型基础上,使用自己的数据对模型进行进一步训练...
- C4.5算法解释_简述c4.5算法的基本思想
-
C4.5算法是ID3算法的改进版,它在特征选择上采用了信息增益比来解决ID3算法对取值较多的特征有偏好的问题。C4.5算法也是一种用于决策树构建的算法,它同样基于信息熵的概念。C4.5算法的步骤如下:...
- Python中的数据聚类及可视化分析实践
-
探索如何通过聚类分析揭露糖尿病预测数据集的特征!我们将运用Python的强力工具,深入挖掘数据,以直观的可视化揭示不同特征间的关系。一同探索聚类分析在糖尿病预测中的实践!所有这些可视化都可以通过数据操...
- 用Python来统计大乐透号码的概率分布
-
用Python来统计大乐透号码的概率分布,可以按照以下步骤进行:导入所需的库:使用Python中的numpy库生成数字序列,使用matplotlib库生成概率分布图。读取大乐透历史数据:从网络上找到大...
- python:支持向量机监督学习算法用于二分类和多分类问题示例
-
监督学习-支持向量机(SVM)支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)是一种常用的监督学习算法,用于解决分类和回归问题。SVM的目标是找到一个最优的超平面,将不同类别的...
- 25个例子学会Pandas Groupby 操作
-
groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组,分组后的数据可以计算生成组的聚合值。如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集,那么可以...
- 数据挖掘流程_数据挖掘流程主要有哪些步骤
-
数据挖掘流程1.了解需求,确认目标说一下几点思考方法:做什么?目的是什么?目标是什么?为什么要做?有什么价值和意义?如何去做?完整解决方案是什么?2.获取数据pandas读取数据pd.read.c...
- 使用Python寻找图像最常见的颜色_python 以图找图
-
如果我们知道图像或对象最常见的是哪种颜色,那么可以解决图像处理中的几个用例,例如在农业领域,我们可能需要确定水果的成熟度。我们可以简单地检查一下水果的颜色是否在预定的范围内,看看它是成熟的,腐烂的,还...
- 财务预算分析全网最佳实践:从每月分析到每天分析
-
原文链接如下:「链接」掌握本文的方法,你就掌握了企业预算精细化分析的能力,全网首发。数据模拟稍微有点问题,不要在意数据细节,先看下最终效果。在编制财务预算或业务预算的过程中,通常预算的所有数据都是按月...
- 常用数据工具去重方法_数据去重公式
-
在数据处理中,去除重复数据是确保数据质量和分析准确性的关键步骤。特别是在处理多列数据时,保留唯一值组合能够有效清理数据集,避免冗余信息对分析结果的干扰。不同的工具和编程语言提供了多种方法来实现多列去重...
- Python教程(四十):PyTorch深度学习-动态计算图
-
今日目标o理解PyTorch的基本概念和动态计算图o掌握PyTorch张量操作和自动求导o学会构建神经网络模型o了解PyTorch的高级特性o掌握模型训练和部署PyTorch概述PyTorc...
- 一周热门
- 最近发表
- 标签列表
-
- ps图案在哪里 (33)
- super().__init__ (33)
- python 获取日期 (34)
- 0xa (36)
- super().__init__()详解 (33)
- python安装包在哪里找 (33)
- linux查看python版本信息 (35)
- python怎么改成中文 (35)
- php文件怎么在浏览器运行 (33)
- eval在python中的意思 (33)
- python安装opencv库 (35)
- python div (34)
- sticky css (33)
- python中random.randint()函数 (34)
- python去掉字符串中的指定字符 (33)
- python入门经典100题 (34)
- anaconda安装路径 (34)
- yield和return的区别 (33)
- 1到10的阶乘之和是多少 (35)
- python安装sklearn库 (33)
- dom和bom区别 (33)
- js 替换指定位置的字符 (33)
- python判断元素是否存在 (33)
- sorted key (33)
- shutil.copy() (33)