python简单读取文件案例二

最新推荐文章于 2025-06-20 19:45:23 发布
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分类专栏： Python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/GXSeveryday/article/details/83038953
本文介绍了如何在Python中向现有文件追加文本的方法。通过使用open()函数以'a'模式打开文件，可以实现在原有内容后添加新信息。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在原来文本的基础上添加新的信息

text  = "新添加的内容"
my_file = open('my file.txt','a')
my_file.write(text)
my_file.close()

结果：

在这里插入图片描述

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<think>好的，我现在需要处理用户关于Python文件读取综合案例的请求。首先，用户希望看到综合性的示例代码，可能涉及多种文件操作或结合其他Python功能。根据提供的引用，用户可能对文本、JSON、XML、INI等文件类型感兴趣，但这次重点是综合案例，可能需要涵盖多个方面。 首先，回顾用户提供的引用内容。引用[1]提到了多种文件类型的读写，包括txt、json、xml、ini，但用户现在需要的是综合案例，可能涉及多个操作步骤。引用[2]和[3]提供了基础的文本文件读写示例，引用[4]是协程的代码，可能相关性不大。因此，我需要综合这些信息，设计一个涵盖多种操作的案例。 用户可能需要一个实际应用场景，例如日志处理。例如，读取多个日志文件，分析数据，生成报告，并将结果保存。这样的案例可以整合文件读取、数据处理、结果输出等步骤，符合“综合”的要求。 接下来，我需要确保代码符合Python最佳实践，比如使用with语句处理文件，处理异常情况，以及可能的数据解析。例如，日志文件可能包含时间戳和事件信息，需要解析每行内容，统计错误或警告的数量，并输出汇总报告。 另外，考虑到用户可能对高效处理大文件感兴趣，可以引入分批读取或使用生成器来优化内存使用，如引用[3]中提到的复制文件时逐行读写，避免内存溢出。这可能是一个值得注意的点，尤其是在处理大文件时。 还需要考虑代码的可读性和结构，例如将不同功能封装成函数，如读取文件、解析内容、生成报告等。这样不仅使代码模块化，也方便用户理解各部分的作用。 此外，可能需要加入异常处理，比如文件不存在时的错误捕获，确保代码的健壮性。例如，使用try-except块来捕捉FileNotFoundError，并给出友好提示。 最后，生成相关问题，帮助用户进一步学习。问题可能涉及性能优化、异常处理扩展、与其他文件格式结合等，引导用户深入探索。 总结步骤： 1. 设计一个日志分析的案例，涉及读取多个日志文件。 2. 展示如何逐行处理，提取关键信息。 3. 统计日志中的错误类型，生成报告文件。 4. 使用with语句确保文件正确关闭。 5. 加入异常处理机制。 6. 提供扩展建议，如处理大文件或添加日期过滤。 7. 生成相关问题，促进深入学习。</think>以下是一个Python文件读取的综合案例，结合日志分析、数据统计和异常处理，包含详细代码注释和扩展场景说明： ### 综合案例：服务器日志分析系统 ```python import json from collections import defaultdict def analyze_logs(log_files, output_report=&#39;report.json&#39;): """ 综合日志分析函数 功能：读取多个日志文件，统计错误类型，生成JSON格式报告 """ error_stats = defaultdict(int) total_lines = 0 for file_path in log_files: try: with open(file_path, &#39;r&#39;, encoding=&#39;utf-8&#39;) as log_file: print(f"正在分析文件：{file_path}") # 逐行读取处理（内存优化） for line_number, line in enumerate(log_file, 1): total_lines += 1 # 解析日志内容 if &#39;[ERROR]&#39; in line: error_type = extract_error_type(line) error_stats[error_type] += 1 elif &#39;[WARNING]&#39; in line: error_stats[&#39;Warnings&#39;] += 1 except FileNotFoundError: print(f"⚠️ 文件未找到：{file_path}") except UnicodeDecodeError: print(f"⛔ 编码错误：{file_path}，请确认文件编码格式") # 生成统计报告 report = { &#39;analyzed_files&#39;: len(log_files), &#39;total_lines&#39;: total_lines, &#39;error_types&#39;: dict(error_stats), &#39;error_rate&#39;: round(sum(error_stats.values())/total_lines*100, 2) if total_lines else 0 } # 写入JSON报告 with open(output_report, &#39;w&#39;) as report_file: json.dump(report, report_file, indent=2) print(f"✅ 分析完成，报告已保存至：{output_report}") return report def extract_error_type(log_line): """从日志行提取错误类型（示例解析逻辑）""" if &#39;Timeout&#39; in log_line: return &#39;TimeoutError&#39; elif &#39;Connection&#39; in log_line: return &#39;ConnectionError&#39; elif &#39;Memory&#39; in log_line: return &#39;MemoryError&#39; return &#39;GeneralError&#39; if __name__ == &#39;__main__&#39;: # 示例文件列表（实际使用时替换为真实路径） sample_logs = [ &#39;server_log_20231101.txt&#39;, &#39;server_log_20231102.txt&#39;, &#39;missing_file.log&#39; # 测试异常情况 ] analysis_result = analyze_logs(sample_logs) print("分析结果预览：") print(json.dumps(analysis_result, indent=2)) ``` ### 功能亮点说明 1. **多文件处理**：支持批量分析多个日志文件 2. **内存优化**：使用生成器逐行读取（适合大文件处理）[^3] 3. **异常处理**： - `FileNotFoundError`处理：文件不存在提示 - `UnicodeDecodeError`处理：编码错误捕获 4. **数据统计**： - 错误类型分类统计 - 总行数统计 - 错误率计算 5. **结果输出**：生成结构化JSON报告[^1] ### 扩展建议 1. **添加日期过滤**：通过文件名识别日期范围 2. **性能监控**：添加执行时间统计 3. **大文件支持**：使用分块读取处理超大文件 4. **邮件通知**：分析完成后自动发送报告 5. **数据可视化**：集成Matplotlib生成统计图表
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