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如何使用 Python 进行文件读写操作？

news 2025/7/20 6:29:22

大家好，我是 V 哥。今天的内容来介绍 Python 中进行文件读写操作的方法，这在学习 Python 时是必不可少的技术点，希望可以帮助到正在学习 python的小伙伴。

以下是 Python 中进行文件读写操作的基本方法：

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(data, 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.csv')
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('data_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)