Python中文件的读取和写入操作
从文件中读取数据
读取整个文件
这里假设在当前目录下有一个文件名为'pi_digits.txt'的文本文件,里面的数据如下:
3.1415926535
8979323846
2643383279
with open('pi_digits.txt') as f: # 默认模式为‘r',只读模式 contents = f.read() # 读取文件全部内容 print contents # 输出时在最后会多出一行(read()函数到达文件末会返回一个空字符,显示出空字符就是一个空行) print '------------' print contents.rstrip() # rstrip()函数用于删除字符串末的空白
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逐行读取
可以通过循环来实现逐行读取数据:
with open('pi_digits.txt') as f: for line1 in f: print line1 # 每行末尾会有一个换行符 print '------------' for line2 in f: print line2.rstrip() # 此时文件已经读完,line2指向文本末尾,因此不会有输出
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读取文件时相当于有一个指针在记录读取的位置,数据读到哪,这个指针就指到哪边,继续读取数据时会从该位置继续读取,因此上面代码中第二个循环中输出为空。将上述代码稍加修改如下:
with open('pi_digits.txt') as f: for line1 in f: print line1 print '------------' with open('pi_digits.txt') as f: # 需要重新打开文本进行读取 for line2 in f: print line2.rstrip() # 删除字符串末尾的空白
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上述代码相当于第一次读取完后关闭该文件又重新打开进行读取。逐行读取数据也可以用readline()函数,如下:
with open('pi_digits.txt') as f: # readline()每一次读取一行数据,并指向该行末尾 line1 = f.readline() # 读取第一行数据(此时已经指向第一行末尾) line2 = f.readline() # 从上一次读取末尾开始读取(第二行) print line1.rstrip() print line2.rstrip()
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有时候我们想要一次性读取全部数据并且按分开存储以便于后续的操作,当然用上面的循环可以实现,但python提供了更简单的方法readlines():
with open('pi_digits.txt') as f: lines = f.readlines() # 读取文本中所有内容,并保存在一个列表中,列表中每一个元素对应一行数据 print lines # 每一行数据都包含了换行符 print '------------' for line in lines: print line.rstrip() print '------------' pi_str = '' # 初始化为空字符 for line in lines: pi_str += line.rstrip() #字符串连接 print pi_str
['3.1415926535\n', '8979323846\n', '2643383279\n']
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3.1415926535
8979323846
2643383279
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3.141592653589793238462643383279
写数据到文件
写数据有几种不同的模式,最常用的是w', ‘a', 分别表示擦除原有数据再写入和将数据写到原数据之后:
filename = 'write_data.txt' with open(filename,'w') as f: # 如果filename不存在会自动创建, 'w'表示写数据,写之前会清空文件中的原有数据! f.write("I am Meringue.\n") f.write("I am now studying in NJTECH.\n")
此时会在当前路径下创建一个'write_data.txt'的文本文件,并向文件中写入数据如下:
I am Meringue.
I am now studying in NJTECH.
下面继续在该文件中加入新数据:
with open(filename,'a') as f: # 'a'表示append,即在原来文件内容后继续写数据(不清楚原有数据) f.write("I major in Machine learning and Computer vision.\n")
此时的文件内容为:
I am Meringue.
I am now studying in NJTECH.
I major in Machine learning and Computer vision.
总结