Python文件读写怎么做？简单实用的示例

python文件读写操作的核心步骤是：1. 打开文件；2. 进行读或写操作；3. 关闭文件。推荐使用 with open() 语句，它能自动管理文件关闭，确保资源正确释放。写入文件使用 'w' 模式会覆盖原有内容，追加内容使用 'a' 模式，读取文件使用 'r' 模式。逐行读取或分块读取适用于大文件处理，避免内存溢出。编码方面，utf-8 是首选，但需根据文件来源选择合适编码，防止解码错误。

Python的文件读写操作，其实远没有一些人想象中那么复杂。核心思路就那么几步：打开文件、进行操作（读或写）、然后关闭文件。而Python之所以被大家喜爱，很大一部分原因就在于它把这些过程封装得非常优雅，尤其是那个

with open()

open()

解决方案

Python处理文件读写，最推荐且最常用的模式就是结合

with

写入文件：

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如果你想把一些内容写入到一个新文件，或者覆盖一个已有的文件，可以使用

'w'

# 写入文本内容到文件
# 如果文件不存在，会创建；如果文件存在，会清空原有内容再写入
try:
    with open('我的第一个文件.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write("你好，这是我用Python写入的第一行文字。\n")
        f.write("第二行内容也很重要。\n")
        print("内容已成功写入 '我的第一个文件.txt'")
except IOError as e:
    print(f"写入文件时发生错误: {e}")

# 写入多行内容
try:
    lines_to_write = [
        "Python文件操作真是方便！\n",
        "我喜欢这种简洁。\n",
        "希望你也能喜欢。\n"
    ]
    with open('多行文本示例.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.writelines(lines_to_write)
    print("多行内容已成功写入 '多行文本示例.txt'")
except IOError as e:
    print(f"写入多行文件时发生错误: {e}")

如果你想在文件末尾追加内容，而不是覆盖，那就用

'a'

# 追加内容到文件末尾
try:
    with open('我的第一个文件.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
        f.write("这是追加的新内容。\n")
        print("新内容已追加到 '我的第一个文件.txt'")
except IOError as e:
    print(f"追加内容时发生错误: {e}")

读取文件：

读取文件通常使用

'r'

# 读取整个文件内容
try:
    with open('我的第一个文件.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
        content = f.read()
        print("\n--- '我的第一个文件.txt' 的全部内容 ---")
        print(content)
except FileNotFoundError:
    print("'我的第一个文件.txt' 文件未找到。")
except IOError as e:
    print(f"读取文件时发生错误: {e}")

# 逐行读取文件内容（非常推荐，尤其处理大文件时）
try:
    print("\n--- 逐行读取 '我的第一个文件.txt' ---")
    with open('我的第一个文件.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
        for line_num, line in enumerate(f, 1):
            print(f"第 {line_num} 行: {line.strip()}") # .strip() 去除行尾的换行符和空白
except FileNotFoundError:
    print("'我的第一个文件.txt' 文件未找到。")
except IOError as e:
    print(f"逐行读取文件时发生错误: {e}")

# 读取所有行到一个列表中
try:
    with open('多行文本示例.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
        lines = f.readlines()
        print("\n--- '多行文本示例.txt' 的所有行（列表形式）---")
        for i, line in enumerate(lines):
            print(f"列表索引 {i}: {line.strip()}")
except FileNotFoundError:
    print("'多行文本示例.txt' 文件未找到。")
except IOError as e:
    print(f"读取所有行时发生错误: {e}")

为什么推荐使用

with open()

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语句？它有什么魔力？

我个人在日常开发中，几乎都会选择

with open()

想象一下，你打开了一扇门（文件），进去做了一些事情（读写），然后需要确保门被关上，无论你在里面是顺利完成任务，还是不小心摔了一跤（程序报错）。如果门没关，可能会有各种各样的问题，比如其他程序无法访问这个文件，或者系统资源被白白占用。

with open()

with

__enter__

__exit__

__exit__

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38

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这意味着，你不再需要手动写

f.close()

try...except...finally

finally

处理文件编码：UTF-8 是万能药吗？

说到文件读写，就不得不提编码。这是很多初学者，甚至一些有经验的开发者都会踩坑的地方。我见过太多

UnicodeDecodeError

UnicodeEncodeError

UTF-8 确实是目前最推荐的编码方式，它能兼容世界上绝大多数语言的字符，包括中文、日文、韩文等等。对于我们创建的新文件，我强烈建议你始终使用

encoding='utf-8'

然而，UTF-8 并非“万能药”。它的局限性在于，如果你要处理的文件不是你创建的，而是别人给的，或者是一些历史遗留系统生成的文件，那么它们很可能不是 UTF-8 编码的。例如，在中文环境中，你可能会遇到 GBK、GB2312 甚至 Big5 编码的文件。在某些西方国家，Latin-1（或 ISO-8859-1）也很常见。

这时候，如果你仍然强制用

encoding='utf-8'

UnicodeDecodeError

UnicodeEncodeError

所以，我的建议是：

1. 明确指定编码： 无论读写，都养成习惯明确指定

   encoding

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   参数，不要依赖系统默认编码。因为不同操作系统的默认编码可能不同（比如Windows上可能是GBK，Linux上可能是UTF-8），这会导致你的代码在不同环境下表现不一致。
2. 了解源文件编码： 如果是读取外部文件，尝试去了解其原始编码。很多文本编辑器（如Notepad++、VS Code）都能显示文件的编码信息。
3. 错误处理： 当你不确定编码时，可以尝试几种常见的编码，或者使用

   chardet

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   这样的第三方库来猜测文件编码（虽然不总是100%准确，但能提供很好的参考）。在读取时，也可以考虑使用

   errors='ignore'

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   或

   errors='replace'

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   参数来处理无法解码的字符，但这通常意味着你可能会丢失或替换掉部分数据，所以要谨慎使用。

总之，UTF-8 是未来，但兼容历史是现实。理解编码的原理和常见问题，能帮你省去很多调试的烦恼。

读写大文件时，有哪些技巧可以避免内存爆炸？

处理大文件，比如几GB甚至几十GB的日志文件或数据集时，直接使用

f.read()

1. 逐行迭代（最常用且高效）： Python 的文件对象本身就是可迭代的。这意味着你可以直接在

   for

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   循环中遍历它，每次只读取一行内容到内存。这是处理文本大文件最推荐的方式。

   # 示例：逐行处理大文件
   # 假设有一个名为 'large_log.txt' 的大文件
   try:
       with open('large_log.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
           for line_num, line in enumerate(f, 1):
               # 这里可以对每一行进行处理，比如解析、筛选、写入另一个文件等
               if "ERROR" in line:
                   print(f"在第 {line_num} 行发现错误: {line.strip()}")
               # 实际应用中，你可能不会直接打印，而是进行更复杂的逻辑
               # 比如将处理后的行写入新文件，或者累加统计数据
   except FileNotFoundError:
       print("大文件 'large_log.txt' 未找到，请创建一个示例文件。")
       # 创建一个模拟的大文件
       with open('large_log.txt', 'w', encoding='utf-8') as f_mock:
           for i in range(100000): # 写入10万行
               f_mock.write(f"这是第 {i+1} 行日志。\n")
               if i % 10000 == 0:
                   f_mock.write(f"ERROR: Something went wrong at line {i+1}!\n")
       print("已创建模拟大文件 'large_log.txt'，请重新运行程序。")
   except IOError as e:
       print(f"处理大文件时发生错误: {e}")

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   这种方式的优点是内存占用极低，因为它每次只加载一行数据，处理完就释放。

2. 分块读取

   f.read(size)

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   ： 对于二进制文件（如图片、视频）或需要按固定大小块处理的文本文件，可以使用

   f.read(size)

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   方法。它会读取指定字节数的内容。

   # 示例：分块读取文件
   # 假设我们要读取一个二进制文件或者按块处理文本
   chunk_size = 4096 # 每次读取4KB
   try:
       with open('binary_data.bin', 'rb') as f_in, open('processed_data.bin', 'wb') as f_out:
           while True:
               chunk = f_in.read(chunk_size)
               if not chunk: # 读取到文件末尾
                   break
               # 在这里处理 chunk，例如解密、压缩、写入新文件等
               f_out.write(chunk) # 简单示例：直接写入到新文件
       print("二进制数据已分块处理并写入 'processed_data.bin'")
   except FileNotFoundError:
       print("二进制文件 'binary_data.bin' 未找到。")
       # 创建一个模拟的二进制文件
       with open('binary_data.bin', 'wb') as f_mock:
           f_mock.write(b'This is some binary data for testing purposes.' * 1000)
       print("已创建模拟二进制文件 'binary_data.bin'，请重新运行程序。")
   except IOError as e:
       print(f"分块处理文件时发生错误: {e}")

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   这种方式同样能有效控制内存使用，因为它每次只加载一个数据块。

3. 使用

   f.readline()

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   循环： 与

   for line in f:

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   类似，你也可以显式地使用

   while True: line = f.readline(); if not line: break;

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   循环来逐行读取。效果上与直接迭代文件对象非常相似，但在某些特定场景下，显式控制可能更清晰。

这些技巧的核心思想都是“流式处理”，即不一次性加载所有数据，而是像水流一样，一点一点地处理。这对于内存有限但数据量巨大的场景至关重要。

以上就是Python文件读写怎么做？简单实用的示例的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！