使用Python进行文件读写操作的基本方法

本文主要是介绍使用Python进行文件读写操作的基本方法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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一、文件读取：
二、文件写入：
三、文件追加：
四、文件读写的二进制模式：
五、使用 json 模块读写 JSON 文件：
六、使用 csv 模块读写 CSV 文件：
七、使用 pandas 模块读写文件（需要安装www.chinasem.cn pandas 库）：
八、使用 pickle 模块进行对象序列化和反序列化：
最后

一、文件读取：

# 打开文件
with open('example.txt', 'r') as file:
    # 读取文件的全部内容
    content = file.read()
    print(content)

    # 将文件指针重置到文件开头
    file.seek(0)
    # 逐行读取文件内容
    lines = file.readlines()
    for line in lines:
        print(line.strip())  # 去除行末的换行符

    # 将文件指针重置到文件开头
    file.seek(0)
    # 逐行读取文件内容的另一种方式
    for line in file:
        print(line.strip())

代码解释：

open('example.txt', 'r')：以只读模式 r 打开名为 example.txt 的文件。
with 语句：确保文件在使用完毕后自动关闭，避免资源泄漏。
file.read()：读取文件的全部内容。
file.seek(0)：将文件指针重置到文件开头，以便重新读取。
file.readlines()：将文件内容按行读取，并存储在一个列表中，每一行是列表的一个元素。
for line in file：逐行读取文件内容，file 对象是可迭代的，每次迭代返回一行。

二、文件写入：

# 打开文件进行写入
with open('output.txt', 'w') as file:
    # 写入内容
    file.write("Hello, World!\n")
    file.write("This is a new line.")

代码解释：

open('output.txt', 'w')：以写入模式 w 打开文件，如果文件不存在，会创建文件；如果文件存在，会清空原文件内容。
file.write()：将指定内容写入文件，不会自动添加换行符，若需要换行，需手动添加 \n。

三、文件追加：

# 打开文件进行追加
with open('output.txt', 'a') as file:
    # 追加内容
    file.write("\nThis is an appended line.")

代码解释：

open('output.txt', 'a')：以追加模式 a 打开文件，在文件末尾添加新内容，不会覆盖原文件内容。

四、文件读写的二进制模式：

# 以二进制模式读取文件
with open('example.bin', 'rb') as file:
    binary_data = file.read()
    print(binary_data)

# 以二进制模式写入文件
with open('output.bin', 'wb') as file:
    binary_data = b'\x48\x65\x6c\x6c\x6f\x20\x57\x6f\x72\x6c\x64'  # 二进制数据
    file.write(binary_data)

代码解释：

open('example.bin', 'rb')：以二进制只读模式 rb 打开文件。
open('output.bin', 'wb')：以二进制写入模式 wb 打开文件。
b'\x48\x65\x6c\x6c\x6f\x20\x57\x6f\x72\x6c\x64'：表示二进制数据，使用 b 前缀。

五、使用 json 模块读写 JSON 文件：

import json

# 写入 JSON 数据
data = {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}
with open('data.json', 'w') as file:
    json.dump(data, file)

# 读取 JSON 数据
with open('data.json', 'r') as file:
    loaded_data = json.load(file)
    print(loaded_data)

代码解释：

json.dump(datphpa, file)：将 python 对象 data 序列化为 JSON 格式并写入文件。
json.load(file)：从文件中读取 JSON 数据并解析为 Python 对象。

六、使用 csv 模块读写 CSV 文件：

import csv

# 写入 CSV 数据
data = [['Name', 'Age', 'City'], ['John', 30, 'New York'], ['Jane', 25, 'Chicago']]
with open('data.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(data)

# 读取 CSV 数据
with open('data.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        print(row)

代码解释：

csv.writer(file)：创建一个 CSV 写入对象，将数据列表写入文件。
writer.writerows(data)：将数据列表中的每一行写入文件。
csv.reader(file)：创建一个 CSV 读取对象，逐行读取文件。

七、使用 pandas 模块读写文件（需要安装 pandas 库）：

import pandas as pd

# 写入数据到 CSV 文件
data = {'Name': ['John', 'Jane'], 'Age': [30, 25], 'City': ['New York', 'Chicago']}
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('data_pandas.csv', index=False)

# 读取 CSV 文件
df_read = pd.read_csv('data_pandas.candroidsv')
print(df_read)

代码解释：

pd.DataFrame(data)：将字典数据转换为 pandas 的 DataFrame 对象。
df.to_csv('datpythona_pandas.csv', index=False)：将 DataFrame 对象存储为 CSV 文件，不保存索引。
pd.read_csv('data_pandas.csv')：读取 CSV 文件为 DataFrame 对象。

八、使用 pickle 模块进行对象序列化和反序列化：

import pickle

# 序列化对象
data = {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}
with open('data.pkl', 'wb') as file:
    pickle.dump(data, file)

# 反序列化对象
with open('data.pkl', 'rb') as file:
    loaded_data = pickle.load(file)
    print(loaded_data)

代码解释：