当前位置： 首页 > news >正文

lesson15：Python的文件操作

news 2025/7/17 8:07:52

目录

一、文件操作基础：open方法详解

1.1 基本语法与参数

1.2 文件读写的三种方式

1.2.1 文本文件读取

1.2.2 文本文件写入

1.2.3 二进制文件操作（如图片、视频）

1.3 上下文管理器（with语句）的优势

二、文件系统交互：os与os.path模块

2.1 路径处理核心函数

2.2 目录管理操作

2.3 文件属性与权限

三、数据序列化与反序列化：json模块

3.1 核心概念

3.2 基本用法示例

3.2.1 Python对象转JSON（序列化）

3.2.2 JSON转Python对象（反序列化）

3.3 高级：自定义数据类型处理

四、实战案例：文件操作综合应用

案例1：批量处理文本文件

案例2：JSON配置文件读写

五、避坑指南与最佳实践

总结

前言

文件操作是Python编程中不可或缺的基础技能，无论是数据处理、配置管理还是日志记录，都离不开对文件的读写与管理。本文将系统讲解Python文件操作的核心知识，包括open方法的使用、os模块的文件系统交互，以及json模块的数据序列化与反序列化技巧，帮助你轻松掌握文件操作的方方面面。

一、文件操作基础：open方法详解

open函数是Python操作文件的入口，它负责创建文件对象（file object），并提供对文件的读写接口。掌握其参数与用法是文件操作的第一步。

1.1 基本语法与参数

file = open(file, mode='r', buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None)

核心参数解析：

  • file：文件路径（绝对路径或相对路径）
  • mode：打开模式（决定文件的读写方式），常用值如下：
    • 'r'：只读模式（默认），文件不存在则报错
    • 'w'：写入模式，覆盖原有内容，文件不存在则创建
    • 'a'：追加模式，在文件末尾添加内容，文件不存在则创建
    • 'r+'：读写模式，可同时读写
    • 'b'：二进制模式（如'rb'、'wb'），用于非文本文件（图片、音频等）
    • 't'：文本模式（默认，如'rt'、'wt'），用于文本文件

1.2 文件读写的三种方式

1.2.1 文本文件读取
# 读取整个文件
with open('example.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
content = f.read() # 读取全部内容
print(content)# 逐行读取（适合大文件）
with open('example.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
print(line.strip()) # 去除换行符
1.2.2 文本文件写入
# 覆盖写入
with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write('Hello, Python!\n') # 写入单行
f.writelines(['First line\n', 'Second line\n']) # 写入多行# 追加写入
with open('output.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
f.write('This line is appended.\n')
1.2.3 二进制文件操作（如图片、视频）
# 读取二进制文件
with open('image.jpg', 'rb') as f:
data = f.read() # 字节流数据# 写入二进制文件
with open('copy.jpg', 'wb') as f:
f.write(data) # 复制图片

1.3 上下文管理器（with语句）的优势

使用with语句操作文件无需手动调用close()方法，会自动处理文件关闭，避免因忘记关闭导致的资源泄露，是推荐的最佳实践。

二、文件系统交互：os与os.path模块

os模块提供了与操作系统交互的接口，可用于文件路径处理、目录管理、权限控制等；os.path则专注于路径字符串的解析与拼接，跨平台兼容性更强。

2.1 路径处理核心函数

import os
from os.path import join, abspath, exists, basename, dirname# 路径拼接（自动处理斜杠，跨平台兼容）
path = join('data', 'files', 'report.txt') # Windows: data\files\report.txt; Linux: data/files/report.txt# 获取绝对路径
abs_path = abspath(path) # 如：/home/user/data/files/report.txt# 判断路径是否存在
is_exist = exists(abs_path) # True/False# 分离文件名与目录
filename = basename(abs_path) # 'report.txt'
dirname = dirname(abs_path) # '/home/user/data/files'

2.2 目录管理操作

# 创建目录（单级）
os.mkdir('new_dir') # 目录已存在会报错# 创建多级目录
os.makedirs('parent/child/grandchild', exist_ok=True) # exist_ok=True避免目录存在时报错# 列出目录内容
files = os.listdir('parent') # 返回文件名列表# 删除文件/目录
os.remove('file.txt') # 删除文件
os.rmdir('empty_dir') # 删除空目录（非空目录需用shutil.rmtree）

2.3 文件属性与权限

# 获取文件大小（字节）
file_size = os.path.getsize('example.txt')# 获取修改时间（时间戳）
modify_time = os.path.getmtime('example.txt')
from datetime import datetime
print(datetime.fromtimestamp(modify_time)) # 转换为可读时间# 修改文件权限（Unix系统）
os.chmod('script.sh', 0o755) # 赋予执行权限

三、数据序列化与反序列化：json模块

json（JavaScript Object Notation）是一种轻量级数据交换格式，json模块提供了Python数据结构与JSON格式之间的转换功能，广泛用于配置文件、API数据传输等场景。

3.1 核心概念

  • 序列化（Serialization）：将Python对象（如字典、列表）转换为JSON字符串（dumps/dump）
  • 反序列化（Deserialization）：将JSON字符串转换为Python对象（loads/load）

3.2 基本用法示例

3.2.1 Python对象转JSON（序列化）
import jsondata = {
'name': 'Alice',
'age': 30,
'hobbies': ['reading', 'coding'],
'is_student': False,
'address': None
}# 转换为JSON字符串（dumps = dump string）
json_str = json.dumps(data, indent=4, ensure_ascii=False)
print(json_str)
# 输出：
# {
# "name": "Alice",
# "age": 30,
# "hobbies": [
# "reading",
# "coding"
# ],
# "is_student": false,
# "address": null
# }# 直接写入文件（dump）
with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(data, f, indent=4, ensure_ascii=False)

常用参数：

  • indent：缩进空格数，美化输出
  • ensure_ascii：False保留非ASCII字符（如中文）
  • sort_keys：True按字典键排序
3.2.2 JSON转Python对象（反序列化）
# 从JSON字符串解析（loads = load string）
json_str = '{"name": "Bob", "age": 25, "scores": [90.5, 88, 95]}'
data = json.loads(json_str)
print(type(data)) # <class 'dict'>
print(data['scores'][0]) # 90.5# 从文件读取并解析（load）
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
data = json.load(f)
print(data['hobbies']) # ['reading', 'coding']

3.3 高级：自定义数据类型处理

JSON仅支持有限的数据类型（dict、list、str、int、float、bool、None），对于datetime、set等类型，需自定义编码器和解码器。

from datetime import datetime# 自定义编码器：处理datetime类型
class CustomEncoder(json.JSONEncoder):
def default(self, obj):
if isinstance(obj, datetime):
return obj.isoformat() # 转换为ISO格式字符串
return super().default(obj)data = {'event_time': datetime(2023, 10, 1, 14, 30)}
json_str = json.dumps(data, cls=CustomEncoder)
print(json_str) # {"event_time": "2023-10-01T14:30:00"}# 自定义解码器：解析datetime字符串
def custom_decoder(obj):
if 'event_time' in obj:
obj['event_time'] = datetime.fromisoformat(obj['event_time'])
return objdata = json.loads(json_str, object_hook=custom_decoder)
print(type(data['event_time'])) # <class 'datetime.datetime'>

四、实战案例：文件操作综合应用

案例1：批量处理文本文件

需求：读取docs目录下所有.txt文件，统计总字符数并生成报告。

import os
from os.path import join, splitextdef count_text_files(directory):
total_chars = 0
report = []
for root, _, files in os.walk(directory):
for file in files:
if splitext(file)[1].lower() == '.txt':
path = join(root, file)
with open(path, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') as f:
content = f.read()
char_count = len(content)
total_chars += char_count
report.append(f"{path}: {char_count} characters")
report.append(f"\nTotal characters across all .txt files: {total_chars}")
return '\n'.join(report)# 执行并保存报告
result = count_text_files('docs')
with open('text_report.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(result)

案例2：JSON配置文件读写

需求：创建并读取一个包含程序配置的JSON文件。

import json# 保存配置
config = {
'database': {
'host': 'localhost',
'port': 5432,
'timeout': 30
},
'log_level': 'INFO',
'features': ['auto_save', 'cloud_sync']
}with open('config.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(config, f, indent=4)# 加载配置
with open('config.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
loaded_config = json.load(f)print(f"Database host: {loaded_config['database']['host']}")
print(f"Enabled features: {', '.join(loaded_config['features'])}")

五、避坑指南与最佳实践

  1. 路径处理：始终使用os.path.join或Python 3.4+的pathlib模块拼接路径，避免硬编码斜杠（/或\）导致的跨平台问题。

  2. 编码规范：读写文本文件时显式指定encoding='utf-8'，避免因系统默认编码不一致导致的乱码。

  3. 异常处理：文件操作可能抛出FileNotFoundError、PermissionError等异常，建议使用try-except捕获：

    try:
with open('sensitive_data.txt', 'r') as f:
content = f.read()
except FileNotFoundError:
print("文件不存在")
except PermissionError:
print("没有读取权限")

  4. 大文件处理：读取大文件时避免使用read()一次性加载，应采用逐行读取（for line in f）或分块读取（f.read(1024)）。

  5. JSON注意事项：

    • 字典的键必须为字符串类型（JSON规范）
    • 不支持set、tuple等类型，需转换为list后再序列化
    • 浮点数序列化可能存在精度问题（如0.1在JSON中会转为0.10000000149011612）

总结

Python的文件操作功能强大且灵活，通过open方法可以轻松读写各种文件，os模块实现文件系统的高效管理，json模块则解决了数据序列化与跨平台交换的问题。掌握这些工具不仅能提升日常开发效率，也是处理数据持久化、配置管理等场景的基础。建议在实践中结合上下文管理器、异常处理等机制，写出更健壮、可维护的代码。

希望本文对你理解Python文件操作有所帮助！如果有任何疑问或补充，欢迎在评论区交流讨论。

http://www.dtcms.com/a/282742.html

相关文章：

  • Java-数构栈与队列
  • 第三次mysql作业
  • C# 8.0 创建一个简单的控制台应用程序
  • Python 进阶学习之全栈开发学习路线
  • 电力名词通俗解析5：计量系统
  • 电力名词通俗解析4：电网DCS与SCADA系统通俗解释
  • adb性能测试命令
  • State
  • PXE实现Ubuntu，rockylinux，almalinux全自动安装
  • Apache CXF 漏洞曝光：存在拒绝服务与数据泄露双重风险
  • HTTP性能优化汇总
  • 分布式光伏气象站：光伏产业的智慧守护者
  • linux系统离线升级git版本 git-2.36.1
  • [特殊字符] CentOS 7 离线安装 MySQL 5.7 实验
  • 【PTA数据结构 | C语言版】列出叶结点
  • vivo S30评测：用设计诠释科技，以性能书写情怀
  • MybatisPlus-11.IService的批量新增
  • 坐标系和相机标定介绍，张正友标定法原理，opencv标定
  • keepalived+Haproxy 高可用配置
  • 中科米堆CASAIM-IM自动化3D扫描系统扫描电脑主机背板产品外观尺寸
  • Apache RocketMQ + “太乙” = 开源贡献新体验
  • Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据分布式存储在云计算数据中心数据管理与调度中的应用（348）
  • Web前端：JavaScript和CSS实现的基础登录验证功能
  • k8s集群搭建
  • 【AI智能体】Dify 基于知识库搭建智能客服问答应用详解
  • Redis分布式锁深度剖析：从原理到高可用实践
  • MongoDB复杂查询 聚合框架
  • 个人笔记（linux/sort与uniq命令）
  • ETL还是ELT，大数据处理怎么选更靠谱？
  • GIT : early EOF invalid index-pack output