Python中文件读写操作教程 Python中open函数用法解析-Python教程-PHP中文网

答案：Python文件操作以open()函数为核心，配合with语句可安全高效地读写文件；处理大文件时应采用流式读取或分块写入，避免内存溢出；编码需明确指定为utf-8以防乱码，关键数据更新宜用临时文件加原子替换策略，确保数据完整性。

python中文件读写操作教程 python中open函数用法解析

Python的文件读写操作，说白了，就是程序与外部数据交互的桥梁，而

open()

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函数则是这座桥的起点。它让你能够创建、读取、写入文件，掌握它，就掌握了Python处理外部数据的基础。在我看来，它不仅是一个函数，更是一种思考如何安全、高效地管理数据资源的入口。

Python处理文件，核心就是

open()

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函数。它就像一个钥匙，帮你打开文件的大门，然后你才能进行读写操作。最基本的用法是这样的：

# 打开一个文件，通常我们需要指定文件路径和操作模式
# 比如，以只读模式打开一个名为 'my_file.txt' 的文件
# file_object = open('my_file.txt', 'r')
# 接着你可以读取内容
# content = file_object.read()
# 最后，别忘了关闭文件，释放资源
# file_object.close()

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但说实话，手动关闭文件很容易忘记，尤其是在程序出错的时候。所以，Python引入了一个更优雅、更安全的方式，那就是

with

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语句，它会自动帮你处理文件的打开和关闭，即使发生异常也不例外。这是我个人强烈推荐，也几乎是我所有文件操作的默认选择。

# 使用 with 语句，文件会在代码块执行完毕后自动关闭
with open('my_file.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    content = f.read()
    print(content)

# 写入文件，'w' 模式会覆盖原有内容，如果文件不存在则创建
with open('new_file.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write("这是我写入的第一行。\n")
    f.write("这是第二行内容。\n")

# 追加内容，'a' 模式会在文件末尾添加内容，如果文件不存在则创建
with open('new_file.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
    f.write("这是追加的新内容。\n")

# 更多模式：
# 'x'：排他性创建，如果文件已存在则会报错 FileExistsError
# 'b'：二进制模式，用于处理图片、音频等非文本文件
# '+'：更新模式，可以同时读写，比如 'r+' (读写，指针在开头), 'w+' (写读，清空文件), 'a+' (追加读，指针在末尾)

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对于读取，除了

read()

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一次性读完，还有

readline()

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逐行读取，以及

readlines()

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将所有行读入列表。但对于大文件，我更倾向于直接迭代文件对象，这样内存效率最高：

立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；

with open('large_data.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        # 处理每一行数据，例如分割、清洗
        print(line.strip())

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写入时，

write()

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用于写入字符串，

writelines()

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可以写入一个字符串列表，但它不会自动添加换行符，这点需要注意。

Python文件操作中，如何避免数据丢失或文件损坏？

避免文件操作中的数据丢失或损坏，这可不是小事，尤其是在处理重要数据时。我个人在实践中总结了一些经验，这其中有很多都是血泪教训。

首先，也是最关键的，就是永远使用

with open(...) as f:

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。我见过太多因为忘记

f.close()

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导致数据没有完全写入，或者在程序崩溃时文件句柄没释放的问题。

with

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语句确保了文件无论如何都会被正确关闭，这就像给你的文件操作加了一道安全锁。

其次，对于写入操作，要非常清楚你使用的模式。

'w'

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模式是把双刃剑，它会无情地清空文件原有内容再写入。如果你只是想追加内容，请务必使用

'a'

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模式。如果你想确保文件不存在才创建并写入，那么

'x'

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模式是你的救星。它会在文件已存在时抛出

FileExistsError

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，这给了你一个处理冲突的机会，而不是默默地覆盖掉。

try:
    with open('important_config.ini', 'x', encoding='utf-8') as f:
        f.write("[Settings]\nVersion=1.0\n")
except FileExistsError:
    print("配置文件已存在，避免了意外覆盖。")
    # 可以在这里选择读取现有配置，或者提示用户手动处理

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再者，对于关键的数据更新，可以考虑“先写临时文件，再原子性替换”的策略。这意味着你先将新内容写入一个临时文件，确认写入无误后，再使用

os.replace()

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（Python 3.3+）或

os.rename()

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将临时文件替换掉原文件。

os.replace()

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在大多数操作系统上都是原子操作，这意味着它要么完全成功，要么不成功，不会出现文件处于半写入状态的情况，大大降低了数据损坏的风险。

import os

original_file = 'my_data.json'
temp_file = 'my_data.json.tmp'

new_data = {"key": "new_value", "list": [1, 2, 3]}

try:
    with open(temp_file, 'w', encoding='utf-8') as f_temp:
        import json
        json.dump(new_data, f_temp, ensure_ascii=False, indent=4)

    # 确认写入成功后，替换原文件
    os.replace(temp_file, original_file)
    print(f"数据已成功更新到 {original_file}")

except Exception as e:
    print(f"更新文件时发生错误: {e}")
    if os.path.exists(temp_file):
        os.remove(temp_file) # 清理临时文件

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最后，虽然这听起来有点老生常谈，但定期备份是任何数据安全策略的基石。无论你的代码写得多完美，硬件故障、人为失误、甚至一些你意想不到的Bug都可能发生。有备份，总归是多一层保障。

处理大型文件时，Python有哪些高效的读写策略？

处理大型文件，比如几个GB甚至几十GB的日志文件或数据集，直接

read()

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或

readlines()

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把整个文件加载到内存里，那绝对是灾难。你的程序会瞬间吃光内存，然后崩溃。所以，高效处理大型文件的核心思想就是“流式处理”，也就是一次只处理文件的一部分，而不是全部。

我个人最常用的，也是最推荐的读取策略，就是迭代文件对象：

def process_large_log(filepath):
    line_count = 0
    with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
        for line in f: # 每次只读取一行到内存
            line_count += 1
            # 这里可以对每一行进行处理，比如解析、过滤、写入到另一个文件等
            if "ERROR" in line:
                print(f"发现错误日志 (第 {line_count} 行): {line.strip()}")
            if line_count % 100000 == 0:
                print(f"已处理 {line_count} 行...")
    print(f"文件处理完毕，总计 {line_count} 行。")

# process_large_log('server.log')

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这种方式的妙处在于，Python的文件对象本身就是一个迭代器，它会在你每次请求下一行时才从磁盘读取数据，内存占用非常小。

对于需要按块处理的场景（比如二进制文件，或者你需要固定大小的数据块），你可以使用

f.read(chunk_size)

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：

def process_binary_file_in_chunks(filepath, chunk_size=4096): # 4KB
    with open(filepath, 'rb') as f: # 注意是二进制模式 'rb'
        while True:
            chunk = f.read(chunk_size)
            if not chunk: # 读取到文件末尾时，chunk 为空字节串
                break
            # 处理 chunk，例如计算哈希值、传输到网络等
            # print(f"处理了 {len(chunk)} 字节的块")
            # 这里可以写入到另一个文件，或者进行其他计算
            pass

# process_binary_file_in_chunks('large_image.bin')

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这种方法允许你控制每次读取的数据量，适合那些需要固定大小数据块进行处理的场景。

写入大型文件时，同样要避免在内存中构建一个巨大的字符串或列表。应该分批次写入。例如，当你处理完一部分数据后，就立即写入到文件中，而不是等到所有数据都处理完。

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def generate_and_write_large_data(output_filepath, num_records):
    with open(output_filepath, 'w', encoding='utf-8') as f:
        for i in range(num_records):
            data_line = f"Record {i}: Some generated data for line {i}.\n"
            f.write(data_line)
            if i % 100000 == 0:
                print(f"已写入 {i} 条记录...")
    print(f"总计写入 {num_records} 条记录。")

# generate_and_write_large_data('output.txt', 10000000)

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这和读取的思路是一致的，保持内存占用的低水平。

f.writelines()

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虽然可以写入列表，但如果列表本身就很大，那还是会占用大量内存，所以更安全的做法是循环调用

f.write()

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。

另外，

open()

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函数有一个

buffering

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参数，它控制了文件的缓冲策略。默认情况下，文本文件是行缓冲的（

buffering=1

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），二进制文件是全缓冲的（

buffering=-1

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，通常是系统默认的块大小）。在某些极端性能场景下，你可能会想调整这个值，比如设置为0来禁用缓冲（这通常会导致性能下降，因为每次写入都会直接调用系统IO），或者设置为一个较大的值来增加缓冲。但我个人经验是，大多数情况下，默认值已经足够好，盲目调整可能会适得其反。

为什么文件编码（encoding）在Python文件操作中如此重要，以及如何正确设置？

文件编码，说白了，就是一套规则，告诉计算机如何把我们看到的字符（比如“你好”，“Hello”）转换成计算机能懂的二进制数据，以及如何把二进制数据再变回我们能看懂的字符。在Python的文件操作中，编码的重要性简直是压倒性的，它直接决定了你的程序能否正确地读写和显示文本内容。

想象一下，你写了一篇包含中文的文档，用UTF-8编码保存了。然后你的Python程序尝试用GBK编码去读取它。结果会怎样？轻则乱码，重则直接抛出

UnicodeDecodeError

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，程序崩溃。这就是编码不匹配的典型后果。在我看来，编码问题是初学者，甚至是有经验的开发者，最常遇到的“玄学”问题之一。

Python 3默认所有字符串都是Unicode，这意味着它内部处理文本时是“字符”级别的，而不是“字节”级别的。但文件在磁盘上存储的可是实实在在的“字节”。所以，当你用

open()

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函数在文本模式下（默认就是文本模式，

't'

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）打开文件时，Python需要知道用哪种编码方式把这些字节转换成Unicode字符，或者把Unicode字符转换成字节。

这就是

encoding

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参数的用武之地。

# 正确指定编码
with open('my_document.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    content = f.read()
    print(content)

# 如果不指定，Python会尝试使用操作系统的默认编码，这往往是问题的根源
# 比如在Windows上可能是cp936（GBK），在Linux上可能是utf-8
# 假设文件是UTF-8编码，但在Windows默认编码下打开，就可能出错
# with open('my_document.txt', 'r') as f: # 危险操作
#     content = f.read()

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为什么

encoding='utf-8'

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是你的首选？

UTF-8

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是目前互联网上最流行、兼容性最好的字符编码。它能够表示世界上几乎所有的字符，并且对于ASCII字符（英文字母、数字等）编码效率很高，与ASCII兼容。所以，我个人习惯是，只要是文本文件，一律默认使用
encoding='utf-8'
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。这能省去你大部分的编码烦恼。

如何正确设置编码：

明确指定： 在
```
open()
```
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函数中，始终明确地使用
```
encoding='utf-8'
```
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。不要依赖系统的默认编码，因为这会导致你的程序在不同操作系统上行为不一致。
```
with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
    # ...
```
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处理已知编码： 如果你确定一个文件是其他编码（比如
```
gbk
```
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、
```
latin-1
```
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等），那么就明确指定它。
```
with open('legacy_data.txt', 'r', encoding='gbk') as f:
    # ...
```
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错误处理： 当你读取文件时，如果遇到无法解码的字节序列，Python会抛出
```
UnicodeDecodeError
```
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。你可以通过
```
errors
```
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参数来控制这种行为。
- ```
errors='strict'
```
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  (默认)：遇到错误就抛出异常。这是最安全的，因为它会立即告诉你问题所在。
- ```
errors='ignore'
```
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  ：忽略无法解码的字节。这会导致数据丢失，因为那些无法解码的字符就“消失”了。
- ```
errors='replace'
```
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  ：用一个特殊的替换字符（通常是
```
U+FFFD
```
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  ，一个问号或方框）替换无法解码的字符。这能让你读取文件，但同样会丢失原始数据。
我个人不推荐
```
ignore
```
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或
```
replace
```
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，除非你明确知道自己在做什么，并且数据丢失是可以接受的。通常，发现并解决编码源头问题才是王道。

try:
    with open('problematic.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
        content = f.read()
except UnicodeDecodeError as e:
    print(f"解码错误：{e}，尝试使用其他编码或处理错误字符。")
    # 可以在这里尝试用其他编码重新打开，或者用 errors='replace' 再次尝试
    with open('problematic.txt', 'r', encoding='utf-8', errors='replace') as f:
        content_replaced = f.read()
        print("已用替换字符处理后的内容：")
        print(content_replaced)

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如果你真的不知道一个文件的编码是什么，可以借助第三方库，比如