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Python文件操作核心是open()函数和with语句，通过指定模式（如'r'、'w'、'a'）和编码（如'utf-8'、'gbk'）实现安全读写；使用with可自动关闭文件，避免资源泄漏；处理大文件时应逐行迭代或分块读取，防止内存溢出；需注意路径、权限和编码一致性，防止乱码或文件丢失。

Python读写文本文件，核心在于使用内置的open()函数。它就像是文件操作的大门，通过不同的模式参数，我们可以告诉Python是要读取文件内容、写入新内容、追加内容，还是做更复杂的操作。理解这个函数及其搭配的上下文管理器with语句，是高效且安全地处理文本文件的关键。

解决方案

在Python里，处理文本文件通常围绕着open()函数展开。这个函数返回一个文件对象，我们通过它来执行读写操作。

最基础的用法是这样的：

# 写入文件
# 'w' 模式会创建新文件或覆盖已有文件
try:
    with open('my_document.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write("这是我写的第一行文本。\n")
        f.write("第二行内容也来了。\n")
    print("文件写入成功。")
except IOError as e:
    print(f"写入文件时发生错误: {e}")

# 读取文件
# 'r' 模式用于读取文件，如果文件不存在会抛出FileNotFoundError
try:
    with open('my_document.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
        content = f.read() # 读取所有内容
        print("\n读取到的文件内容:")
        print(content)
except FileNotFoundError:
    print("文件不存在，无法读取。")
except IOError as e:
    print(f"读取文件时发生错误: {e}")

# 追加内容
# 'a' 模式会在文件末尾追加内容
try:
    with open('my_document.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
        f.write("这是追加的新内容。\n")
    print("\n内容追加成功。")
except IOError as e:
    print(f"追加文件时发生错误: {e}")

# 逐行读取
try:
    print("\n逐行读取文件内容:")
    with open('my_document.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
        for line_num, line in enumerate(f, 1):
            print(f"第{line_num}行: {line.strip()}") # strip() 去掉行尾的换行符
except FileNotFoundError:
    print("文件不存在，无法读取。")
except IOError as e:
    print(f"读取文件时发生错误: {e}")

这里我强调一下with open(...) as f:这种写法。它真的太重要了！它保证了文件无论在读写过程中是否发生错误，最终都会被正确关闭，释放系统资源。我早期写代码时，经常忘记f.close()，结果就是文件句柄泄露，尤其是在循环里操作大量文件时，那真是个灾难。with语句完美解决了这个问题，让代码更健壮、更简洁。

Python文件读写中的编码问题：为什么我的文本文件读出来是乱码？

这个问题，老实说，我一开始也踩过不少坑，尤其是和不同操作系统、不同语言环境打交道的时候。文件编码问题，本质上是字符和字节之间转换的“翻译”问题。我们看到的文本是字符，但计算机存储的是字节序列。如果编码和解码使用的规则不一致，那自然就成了乱码。

最常见的场景是：你在Windows系统用记事本保存了一个GBK编码的文本文件，然后用Python在Linux环境下，默认以UTF-8去读取它。结果就是一堆看不懂的字符。

解决办法其实很简单，就是明确指定open()函数中的encoding参数。

# 假设有一个GBK编码的文件 'gbk_test.txt'
# 你可以手动创建一个，比如在Windows记事本里输入中文，然后“另存为”选择GBK编码
# gbk_test.txt 的内容可能是 "你好，世界！"

# 错误示范：不指定编码或指定错误编码
try:
    with open('gbk_test.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
        content = f.read()
        print("尝试用UTF-8读取GBK文件（通常会乱码）:")
        print(content)
except UnicodeDecodeError as e:
    print(f"解码错误发生：{e}")
except FileNotFoundError:
    print("文件不存在，请确保创建了gbk_test.txt")

# 正确示范：指定正确的编码
try:
    with open('gbk_test.txt', 'r', encoding='gbk') as f:
        content = f.read()
        print("\n用GBK编码正确读取GBK文件:")
        print(content)
except FileNotFoundError:
    print("文件不存在，请确保创建了gbk_test.txt")
except Exception as e:
    print(f"读取时发生其他错误: {e}")

# 写入文件时也同样重要，确保写入的编码和你期望的一致
try:
    with open('output_utf8.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write("这是一个UTF-8编码的文本。\n")
    print("\n成功写入UTF-8文件。")

    with open('output_gbk.txt', 'w', encoding='gbk') as f:
        f.write("这是一个GBK编码的文本。\n")
    print("成功写入GBK文件。")
except Exception as e:
    print(f"写入文件时发生错误: {e}")

常用的编码有'utf-8'（推荐，跨平台兼容性最好）、'gbk'（中文Windows系统常见）、'latin-1'（单字节编码，处理一些特殊字符或二进制数据时可能用到）。如果你不确定文件的编码，可以尝试一些库，比如chardet，它能帮你猜测文件的编码，但这也不是100%准确的。最好的做法还是在文件创建时就约定好编码，或者在文档中明确指出。

Python大文件读写优化：如何高效处理TB级数据？

处理大文件，特别是那种GB甚至TB级别的文件，直接f.read()把所有内容加载到内存里，那绝对是个糟糕的主意，分分钟内存溢出，程序崩溃。高效处理大文件的核心思想是：分块读取，流式处理，避免一次性加载全部内容。

Python的文件对象本身就是可迭代的（iterable），这意味着我们可以直接在for循环中迭代它，每次读取一行内容，而不是一次性读取整个文件。

def process_large_file(filepath):
    line_count = 0
    word_count = 0
    char_count = 0
    print(f"开始处理大文件: {filepath}")
    try:
        with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
            for line in f: # 每次只读取一行
                line_count += 1
                char_count += len(line)
                word_count += len(line.split()) # 简单统计单词
                # 这里可以对每一行进行具体的处理，比如解析、过滤、写入到另一个文件等
                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"\n文件处理完成。总行数: {line_count}, 总字数: {char_count}, 总词数: {word_count}")
    except FileNotFoundError:
        print(f"错误: 文件 '{filepath}' 不存在。")
    except Exception as e:
        print(f"处理文件时发生错误: {e}")

# 示例：创建一个模拟的大文件
# 注意：实际生成一个GB级别的文件可能需要一些时间
# with open('large_data.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
#     for i in range(5000000): # 500万行
#         f.write(f"这是第 {i+1} 行数据，包含一些随机的文本内容，用于测试大文件处理。\n")
# print("模拟大文件 'large_data.txt' 创建完成。")

# process_large_file('large_data.txt') # 实际运行时请取消注释

这种逐行读取的方式，内存占用非常小，因为它每次只在内存中保留一行数据。对于需要对文件内容进行复杂处理，但又不能一次性加载的情况，这无疑是最佳实践。

除了逐行读取，如果文件是结构化的，比如CSV或JSON，可以考虑使用相应的库（如csv模块、json模块）来流式解析，它们通常也提供了迭代器接口，避免一次性加载。

Python文件操作的常见陷阱与最佳实践：避免数据丢失和资源泄漏

文件操作看似简单，但实际开发中，一不小心就可能踩坑，导致数据丢失、程序崩溃，甚至系统资源耗尽。

1. 忘记关闭文件句柄（或不使用with语句）：这是最常见也最危险的错误。如果文件没有正确关闭，操作系统会一直认为这个文件被占用，可能导致其他程序无法访问，甚至文件损坏。在某些系统上，未关闭的文件句柄数量达到上限，程序会崩溃。

   • 最佳实践：始终使用with open(...) as f:语句。 它是Python处理文件I/O的黄金法则，能自动处理文件关闭，即使在读写过程中发生异常。

2. 路径问题：相对路径与绝对路径的混淆： 当你使用相对路径时，Python会相对于当前工作目录（current working directory）来查找文件。如果你从不同的位置运行脚本，或者脚本被其他程序调用，当前工作目录可能不是你预期的，导致FileNotFoundError。

   • 最佳实践：对于脚本依赖的固定文件，考虑使用绝对路径，或者基于脚本文件自身的路径来构建路径。os.path模块是你的好帮手。

     import os

   获取当前脚本文件所在的目录

   script_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(file))

   构建相对于脚本目录的文件路径

   file_path = os.path.join(script_dir, 'data', 'my_data.txt') print(f"文件将查找或创建在: {file_path}")

   确保目录存在

   os.makedirs(os.path.dirname(file_path), exist_ok=True)

3. 权限问题：在尝试写入文件到受保护的目录（如/root或C:\Program Files）时，如果没有足够的权限，会遇到PermissionError。

   • 最佳实践：确保程序运行的用户有足够的权限去读写目标文件或目录。或者，将文件保存到用户有权限的目录，如用户的主目录、临时目录或程序数据目录。

4. 编码不一致导致乱码：前面已经详细讨论过。

   • 最佳实践：在open()函数中明确指定encoding参数，并尽量统一使用'utf-8'编码。

5. 覆盖文件而非追加：不小心使用'w'模式打开一个已存在的文件，会清空原有内容，造成数据丢失。

   • 最佳实践：在需要追加内容时，使用'a'模式。如果确实需要覆盖，确保这是你期望的行为，或者在覆盖前备份原文件。对于创建新文件，如果文件已存在则报错的场景，可以使用'x'模式。

这些看似细枝末节的地方，往往是导致程序不稳定、数据错误的关键。养成良好的文件操作习惯，能省去后期大量的调试时间。

今天关于《Python文本文件读写技巧详解》的内容介绍就到此结束，如果有什么疑问或者建议，可以在golang学习网公众号下多多回复交流；文中若有不正之处，也希望回复留言以告知！