Python读写TXT文件需用open()函数配合with语句确保安全，读取可用read()、readline()或readlines()，写入用write()或writelines()，并指定编码防乱码。
Python读取TXT文件，核心在于使用内置的
open()函数来打开文件，然后根据需求选择不同的方法（如
read()、
readline()或
readlines()）来获取文件内容。写入文件也同样通过
open()函数，并利用
write()或
writelines()方法实现。重要的是，始终推荐使用
with语句来管理文件操作，这能确保文件在操作完成后被正确关闭，即使发生错误也不例外。
解决方案
处理TXT文件，无论是读还是写，其基本骨架都围绕着Python的
open()函数展开。这个函数返回一个文件对象，我们通过它来与文件交互。
读取TXT文件：
最常见的场景就是把文件内容读出来。这里有几种方式，取决于你希望如何处理文件内容。
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一次性读取整个文件： 如果你确定文件不大，或者需要一次性处理所有内容，
read()
方法最直接。try: with open('my_document.txt', 'r', encoding='utf-8') as file: content = file.read() print("文件全部内容：") print(content) except FileNotFoundError: print("错误：文件 'my_document.txt' 未找到。") except UnicodeDecodeError: print("错误：文件编码不匹配，尝试其他编码。")这里
'r'
表示读取模式，encoding='utf-8'
则指定了文件编码，这是非常关键的一步，不然很容易遇到乱码问题。 -
逐行读取文件： 对于大多数文本文件处理，逐行读取更为常见，也更节省内存，尤其是在处理大文件时。
try: with open('my_document.txt', 'r', encoding='utf-8') as file: print("\n逐行读取内容：") for line_num, line in enumerate(file, 1): print(f"第 {line_num} 行: {line.strip()}") # .strip() 去除行尾的换行符 except FileNotFoundError: print("错误：文件 'my_document.txt' 未找到。") except UnicodeDecodeError: print("错误：文件编码不匹配，尝试其他编码。")直接迭代文件对象是最优雅且高效的逐行读取方式。
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读取所有行到一个列表中： 如果你需要将文件的所有行作为一个列表来处理，
readlines()
方法会很方便。try: with open('my_document.txt', 'r', encoding='utf-8') as file: lines = file.readlines() print("\n所有行以列表形式：") for line_num, line in enumerate(lines, 1): print(f"列表第 {line_num} 项: {line.strip()}") except FileNotFoundError: print("错误：文件 'my_document.txt' 未找到。") except UnicodeDecodeError: print("错误：文件编码不匹配，尝试其他编码。")注意，
readlines()
会把所有行加载到内存中，对超大文件要慎用。
写入TXT文件：
写入文件同样需要选择合适的模式。
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写入新内容（覆盖模式）： 使用
'w'
模式会创建一个新文件，如果文件已存在，则会清空原有内容。new_content = "这是我写入的第一行内容。\n这是第二行，带换行符。\n" with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as file: file.write(new_content) file.write("再加一行，不带换行符可能和上一行连起来。\n") print("\n'output.txt' 已在'w'模式下写入。") -
追加内容（追加模式）： 使用
'a'
模式会在文件末尾添加新内容，而不会覆盖原有内容。如果文件不存在，则会创建新文件。append_content = "这是追加的新内容。\n" with open('output.txt', 'a', encoding='utf-8') as file: file.write(append_content) print("\n'output.txt' 已在'a'模式下追加内容。") -
写入多行内容：
writelines()
方法可以写入一个字符串列表。list_of_lines = ["列表中的第一行。\n", "列表中的第二行。\n", "列表中的第三行。\n"] with open('output_list.txt', 'w', encoding='utf-8') as file: file.writelines(list_of_lines) print("\n'output_list.txt' 已使用writelines写入。")需要注意的是，
writelines()
不会自动添加换行符，你需要确保列表中的每个字符串都包含\n
。
处理文件编码问题：为什么我的TXT文件读出来是乱码？
这几乎是Python文件操作中最常见、也最让人头疼的问题之一。当你的TXT文件读出来一堆“锟斤拷”或者莫名其妙的符号时，八成是编码惹的祸。简单来说，文件编码就像是一种语言，你的Python程序需要用正确的“语言”去解读文件。如果文件是UTF-8编码，你却用GBK去读，那肯定就“鸡同鸭讲”了。
Python的
open()函数默认的编码在不同操作系统上可能不一样（比如Windows上可能是GBK，Linux/macOS上可能是UTF-8），所以，最稳妥的做法是明确指定编码。
# 假设文件是GBK编码
try:
with open('example_gbk.txt', 'r', encoding='gbk') as file:
content = file.read()
print("成功读取GBK文件：", content)
except UnicodeDecodeError:
print("错误：尝试GBK编码失败。")
except FileNotFoundError:
print("文件未找到。")
# 假设文件是UTF-8编码
try:
with open('example_utf8.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
content = file.read()
print("成功读取UTF-8文件：", content)
except UnicodeDecodeError:
print("错误：尝试UTF-8编码失败。")
except FileNotFoundError:
print("文件未找到。")如何确定文件的编码？
这其实是个经验活，但也有工具可以帮忙：
文本编辑器查看： 很多高级文本编辑器（如VS Code, Sublime Text, Notepad++）在右下角或状态栏会显示当前文件的编码。
尝试常见的编码： UTF-8是目前最通用的编码，其次是GBK（中文Windows系统常见）、Latin-1（或ISO-8859-1，处理西欧语言）。你可以依次尝试这些编码，直到成功。
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使用第三方库： 像
chardet
这样的Python库可以帮助你猜测文件的编码。# 需要先安装：pip install chardet import chardet def detect_encoding(file_path): with open(file_path, 'rb') as f: # 以二进制模式读取，因为chardet需要字节流 raw_data = f.read(10000) # 读取文件开头一部分数据进行猜测 result = chardet.detect(raw_data) return result['encoding'] file_path = 'my_document.txt' detected_encoding = detect_encoding(file_path) print(f"猜测文件 '{file_path}' 的编码是: {detected_encoding}") if detected_encoding: try: with open(file_path, 'r', encoding=detected_encoding) as file: content = file.read() print("使用猜测编码读取成功：", content) except UnicodeDecodeError: print("错误：猜测编码未能成功解码。")即便
chardet
很强大，它也只是“猜测”，并非100%准确，尤其是文件内容较少或编码特征不明显时。但它无疑提供了一个很好的起点。
大型文件读取策略：如何高效处理GB级别的TXT文件？
当你的TXT文件达到GB级别时，直接使用
file.read()或
file.readlines()将整个文件加载到内存中，几乎肯定会导致内存溢出（MemoryError），程序直接崩溃。这种情况下，我们需要更“聪明”的策略，也就是逐行处理。
Python的文件对象本身就是一个迭代器。这意味着你可以像遍历列表一样遍历它，每次只加载一行到内存中，这正是处理大文件的关键。
def process_large_file_line_by_line(file_path):
line_count = 0
total_chars = 0
print(f"开始处理大型文件: {file_path}")
try:
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
for line in file: # 核心：直接迭代文件对象
line_count += 1
total_chars += len(line)
# 在这里对每一行进行你的具体处理
# 例如：解析数据、筛选特定内容、写入另一个文件等
if line_count % 100000 == 0: # 每处理10万行打印一次进度
print(f"已处理 {line_count} 行...")
print(f"文件处理完成。总行数: {line_count}, 总字符数: {total_chars}")
except FileNotFoundError:
print(f"错误：文件 '{file_path}' 未找到。")
except UnicodeDecodeError:
print(f"错误：文件 '{file_path}' 编码不匹配，请检查。")
# 假设有一个非常大的文件 'big_data.txt'
# process_large_file_line_by_line('big_data.txt')这种逐行迭代的方式，无论文件有多大，内存占用都保持在一个较低且稳定的水平，因为它每次只在内存中保留当前处理的这一行数据。
更高级一点的思考：生成器（Generators）
如果你需要对每一行进行一些预处理，并且这些预处理结果需要被后续的多个步骤使用，可以考虑使用生成器函数。生成器提供了一种惰性计算的方式，它不会一次性生成所有结果，而是在每次需要时才计算并返回下一个结果。
def read_lines_as_processed_data(file_path):
"""一个生成器函数，用于从文件中逐行读取并进行简单处理"""
try:
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
for line_num, line in enumerate(file, 1):
# 假设我们只是想把每行数据转为大写，并返回行号和处理后的内容
processed_line = line.strip().upper()
yield line_num, processed_line # 使用yield关键字
except FileNotFoundError:
print(f"错误：文件 '{file_path}' 未找到。")
except UnicodeDecodeError:
print(f"错误：文件 '{file_path}' 编码不匹配。")
# 使用生成器
# for num, data in read_lines_as_processed_data('big_data.txt'):
# # 对data进行进一步操作
# # print(f"处理后的第 {num} 行: {data}")
# pass生成器在处理大型数据集时非常有用，它将数据的生成和消费解耦，使得代码更清晰、内存效率更高。
写入文件时如何避免数据丢失或覆盖？
写入文件时最怕的就是不小心把原有数据冲掉，或者在多进程/多线程环境下写入冲突。Python的
open()函数通过不同的模式来控制这种行为，理解它们是避免数据丢失的关键。
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'w'
(write) 模式： 这是最需要小心的模式。如果文件存在，它会截断文件（清空所有内容）然后写入；如果文件不存在，它会创建新文件。- 何时使用： 当你明确知道要创建一个全新的文件，或者要完全替换现有文件的内容时。
- 风险： 误用会导致原有数据彻底丢失。
# 第一次运行：创建文件并写入 with open('safe_write.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write("这是第一次写入的内容。\n") print("safe_write.txt (w模式) 第一次写入完成。") # 第二次运行：会覆盖第一次写入的内容 with open('safe_write.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write("这是第二次写入的内容，覆盖了第一次。\n") print("safe_write.txt (w模式) 第二次写入完成，内容已被覆盖。") -
'a'
(append) 模式： 这是最安全的写入模式之一。如果文件存在，它会在文件末尾追加内容；如果文件不存在，它会创建新文件。- 何时使用： 当你需要向日志文件添加记录、或在现有数据末尾追加新数据时。
- 优点： 不会覆盖原有数据。
# 第一次运行：创建文件并写入 with open('safe_append.txt', 'a', encoding='utf-8') as f: f.write("这是第一次追加的内容。\n") print("safe_append.txt (a模式) 第一次追加完成。") # 第二次运行：会在文件末尾添加新内容 with open('safe_append.txt', 'a', encoding='utf-8') as f: f.write("这是第二次追加的内容。\n") print("safe_append.txt (a模式) 第二次追加完成，内容已在末尾添加。") -
'x'
(exclusive creation) 模式： 这个模式是专门为防止覆盖而设计的。它要求文件必须不存在，如果文件已存在，open()
函数会抛出FileExistsError
异常。- 何时使用： 当你希望确保你正在创建一个全新的文件，并且不希望覆盖任何现有文件时。这在需要原子性操作（要么成功创建，要么失败，但绝不修改现有文件）的场景下非常有用。
- 优点： 提供了最强的数据安全保障，防止意外覆盖。
try: with open('safe_exclusive.txt', 'x', encoding='utf-8') as f: f.write("这是通过'x'模式创建并写入的内容。\n") print("safe_exclusive.txt (x模式) 创建并写入成功。") except FileExistsError: print("错误：文件 'safe_exclusive.txt' 已存在，'x'模式拒绝覆盖。") # 再次尝试运行，会触发FileExistsError try: with open('safe_exclusive.txt', 'x', encoding='utf-8') as f: f.write("这行内容永远不会被写入，因为文件已存在。\n") except FileExistsError: print("第二次尝试创建'safe_exclusive.txt'失败，因为文件已存在。")
确保数据写入磁盘：flush()
和close()
即便你使用了正确的模式，数据也可能不会立即写入物理磁盘。Python的文件操作通常会有内部缓冲区，数据会先写入缓冲区，达到一定量或文件关闭时才真正写入磁盘。
with语句会自动处理文件关闭（
close()），这会触发缓冲区刷新。如果你需要在文件关闭前强制数据写入磁盘，可以使用
file.flush()方法。
with open('flush_example.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write("这行内容可能还在缓冲区。\n")
f.flush() # 强制将缓冲区内容写入磁盘
print("数据已强制刷新到磁盘。")
# 即使程序此时崩溃，这行内容也应该已经写入了。
f.write("这行内容在flush之后写入。\n")
# 文件退出with块时会自动关闭和刷新。理解这些模式和机制，能让你在Python中进行文件操作时更加从容和安全。
