python 读。写文件（read，readline，readlines）

最新推荐文章于 2022-03-11 15:28:22 发布
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本文详细介绍了Python中文件操作的基本方法，包括read、readline和readlines的区别及使用场景。通过实例展示了如何按行读取文件内容，并讨论了不同读取方式的特点。
f = open("file")
---------------------------
read 读取 整个文件
re = f.read()
----------------------------
readline 读取一行

res = f.readline() ;f.readline()[:] 行首到行尾

eg: 按行遍历整个文件，到文件尾则 结束，空行不会结束。
done = 0
while not done:
line = f.readline()[0:6]
if line != '':
print line.strip()
else:
done = 1

--------------------------------
readlines 读取整个文件，以行来遍历
res =f.readlines()
for re in res:
action
Python中如何使用`read`、`readline`和`readlines`读取文件内容？
wang15510689957的博客
01-19 1633
read()：一次性读取整个文件内容，适用于需要处理整个文件内容的场景，但对大文件可能导致内存不足。readline()：逐行读取文件内容，适用于逐行处理文件的场景，适合处理大文件而不会占用过多内存。：一次性读取文件中所有行，并将它们作为字符串列表返回，适用于需要处理文件所有行但操作较简单的场景，但面对大文件时同样需要小心内存问题。通过合理选择这三种方法，可以灵活地读取文本文件的内容，满足不同的需求。使用with语句可以更加安全和方便地处理文件操作，避免资源泄漏。5。
Python语言之文件操作详解（open、close、write、read、readline、readlines等）
weixin_44411385的博客
04-15 2756
计算机系统为要处理的文件在内存中单独开辟出来的一个存储区间，在读写该文件时，做为数据交换的临时“存储中转站”，这就是文件缓冲区。读操作不会直接对磁盘进行读取，而是先打开数据流，将磁盘上的文件信息拷贝到缓冲区内，然后程序再从缓冲区中读取所需数据。写操作不会马上写入磁盘中，而是先写入缓冲区，只有在缓冲区已满或“关闭文件”时，才会将数据写入磁盘。
python读写read(),readline,readlines
狮子王的专栏
03-25 1207
1.read() 每次读取整个文件，通常用于将一个文件内容放到一个字符串中。但是当文件内容过大时，则不可行，并且当按行读取文件时也不适合。 2.readline() 每次读取一行，占用内存小，适合读大文件。 #coding:utf-8 #python2.7 f = open('1.txt','r') result = list() for line in f: line = f.read
22.python-- 写入文件
lzmlc0109的博客
02-26 1274
file.readline([size]) 读取整行，包括 "\n" 字符。 size-- 从文件中读取的字节数。 test.txt文件中的内容: 1.readline()该方法每次读出一行内容，所以，读取时占用内存小，比较适合大文件，该方法返回一个字符串对象。 代码： A = open('test.txt') reanLine = A.readlin...
python中的三个读read(),readline()和readlines()
wjcq8455的博客
04-09 447
我们谈到“文本处理”时，我们通常是指处理的内容。Python 将文本文件的内容读入可以操作的字符串变量非常容易。文件对象提供了三个“读”方法： .read()、.readline() 和 .readlines()。每种方法可以接受一个变量以限制每次读取的数据量，但它们通常不使用变量。 .read() 每次读取整个文件，它通常用于将文件内容放到一个字符串变量中。然而 .read() 生成文件内容
python文件读read()、readline()、readlines()对比
dodott的专栏
01-11 528
正文 　　读取文件的三个方法：read()、readline()、readlines()。均可接受一个变量用以限制每次读取的数据量，但通常不使用。本章目的是分析和总结三种读取方式的使用方法和特点。 回到顶部 一、read方法 　　特点是：读取整个文件，将文件内容放到一个字符串变量中。 　　劣势是：如果文件非常大，尤其是大于内存时，无法使用read()方法。 file = open...
精选资源
详谈python read readline readlines的区别
01-01
file 对象使用 open 函数来创建，下表列出了 file 对象常用函数read、readline、readlines区别： 1.从文件读取指定的字节数，size如果未给定或为负则读取所有。 file.read([size]) 2.读取整行，包括 “\n” 字符。 ...
Python中read()、readline()和readlines()三者间的区别和用法
12-25
众所周知在python中读取文件常用的三种方法：read(),readline(),readlines()，今天看项目是又忘记他们的区别了。以前看书的时候觉得这东西很简单，一眼扫过，待到用时却也只知道有这么几个方法，不懂得它的原理与...
python如何处理inp文件_python文件处理
weixin_39621695的博客
02-03 693
r模式：r只读模式：在文件不存在时报错，文件存在文件内指针直接跳到文件开头with open('db.txt',mode='r',encoding='utf-8') as f:res=f.read() #会将文件的内容由硬盘全部读入内存，赋值给resprint(res)inp_name=input('请输入你的名字：').strip()inp_pwd=input('请输入你的密码：').strip...
python中读取txt文件--read/readline/readlines方法
二哈
03-16 1万+
在很多时候都会遇到读取一个txt文件的需求，在蓝桥杯的填空题中很多时候都是需要读入一个文本文件，计算文本文件中的某些内容。对于python语言来说，常见的读取txt文件一般有三种方法，分别为read/readline/readlines ① read方法读取的是整个文件，并且方法的返回值为str字符串类型 ② readline方法读取的是文件的一行内容，并且方法的返回值为str字符串类型 ③ readlines方法读取的是整个文件，并且方法的返回值为list列表，读取文件的每一行作为list中的一个元
python中readlines函数用法,python中read() readline()以及readlines()用法
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03-25 2万+
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Python中文件的读取与写入以及read（），readline（），readlines（）区别
互联网学习中的小白
03-07 8358
在处理数据时，免不了要从文件中读取数据并将处理结果写入到文件中，因此，在Python中学会文件的读取和写入是非常重要的。主要从以下进行学习 目录 一、读取整个文件 1. with方式 2. open方式 3. open（）函数和with open（）的异同点 4. 文件路径 5. 读取文件常用的三种方法的区别 二、文件的写入 一、读取整个文件 读取文件主要用到两个方式，即： ...
python中read(),readline(),readlines()的用法
Pichairen
05-18 2302
不好意思我是来搬砖的，转自：http://www.jb51.net/article/119907.htm我们先创建一个.txt文件,比如我创建的就是readline.txt,输入以下内容：Hello,line1 Welcome,line2 I am fine,line3一、 read(size)方法从文件中读取size个字节，如果不设置size参数，表示全部读取，该方法返回的是字符串格式① 不设置...
不详的解 Python 中的 lambda 与匿名函数
超级超级小天才的博客
08-20 380
其他关于Python的总结文章请访问：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38962621/category_10299380.html Python 中的 lambda 与匿名函数 Python中使用 lambda 创建一个匿名函数，匿名函数不需要使用 def 来定义函数了，是另一种比较简单的方式，但是由于只能书写一行，所以所能支持的逻辑较少，而且不能访问自己参数列表之外的或全局名称空间中的其他参数，同时也不同于C++中的内联函数，内联函数的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率，而
12.8 Python write()和writelines()：向文件中写入数据
小董老师的博客
02-07 2519
前面章节中学习了如何使用 read()、readline() 和 readlines() 这 3 个函数读取文件，如果我们想把一些数据保存到文件中，又该如何实现呢？ Python中的文件对象提供了 write() 函数，可以向文件中写入指定内容。该函数的语法格式如下： file.write(string) 其中，file 表示已经打开的文件对象；string 表示要写入文件的字符串（或字节串，仅适用写入二进制文件中）。 注意，在使用 write() 向文件中写入数据，需保证使用 open() 函数是以
python遍历读取txt文件夹，正则匹配获取目标字段，去除重复写入txt文档
weixin_46361294的博客
03-11 3415
思路：首先遍历循环文件夹，输出地址判断是否读对了文件，读取出文件中的内容，用正则匹配的模式匹配匹配出对应的字段，将两个匹配出来的列表字段合并，去重，写入目标文件夹中。 import re # 导入正则包 import os path = "D:\腾讯QQ\QQ下载\资源" # 文件夹目录 files = os.listdir(path) # 读取文件夹目录 allresult = [] # 定义空列表 for file in files: # 遍历文件夹 position = path +.
Python文件处理之文件写入方式与写缓存（三）
diwen7957的博客
06-19 974
Python的open的写入方式有： 　　write(str):将str写入文件 　　writelines(sequence of strings):写多行到文件，参数为可迭代对象 首先来看下writelines()这个方法： 1 f = open('blogCblog.txt', 'w') #首先先创建一个文件对象，打开方式为w 2 f.writelines('1...
python读文件read和readlines耗时有什么差别
最新发布
03-28
<think>好的，我现在需要回答用户关于Python中read和readlines方法在读取文件时的性能差异的问题。用户还提到了性能对比和耗时分析，所以我需要详细比较这两个方法，并结合用户提供的引用资料来支持我的回答。 首先，我需要回忆一下这两个方法的基本工作原理。根据引用资料，read()方法一次性读取整个文件内容并返回一个字符串，而readlines()则是读取所有行并返回一个列表，每个元素是一行内容[^4]。两者的主要区别在于返回的数据结构不同，但都是将整个文件内容加载到内存中。 接下来，性能方面，用户提供的引用5中的实验数据显示，read()方法耗时7.41秒，readline()是16.03秒，而readlines()用了21.48秒[^5]。这个结果看起来有点矛盾，因为readlines()应该和read()一样是一次性读取整个文件，但耗时更长。可能的原因是什么？ 我需要分析可能的因素。首先，虽然两者都是一次性读取整个文件，但readlines()需要将内容按行分割成列表，这会增加额外的处理时间。而read()只是将内容作为一个字符串返回，处理步骤更少。因此，即使都读取整个文件，readlines()因为分割行的操作会更慢。这点在引用5的数据中得到体现。 另外，用户提到的引用3指出在处理大文件时，一次性读取可能会导致内存问题，这时候可能需要逐行处理或分块读取[^3]。虽然这主要是关于内存优化的，但性能方面，如果文件非常大，read()和readlines()都会占用大量内存，可能影响性能，甚至导致程序崩溃。但用户的问题更关注耗时对比，所以内存问题可能需要提及，但不是核心。 还有，引用2提到readlines()有一个可选参数sizeint，可以指定读取的字节数，但通常还是读取整个文件[^2]。而引用4强调readlines()自动将内容分析成行的列表。这说明额外的处理步骤确实存在，导致时间增加。 那么，总结起来，read()更快，因为它只读取内容不进行行分割；readlines()稍慢，因为需要分割行并生成列表。而readline()最慢，因为它是逐行读取，每次调用都需要I/O操作，导致更多的时间消耗[^5]。 用户可能的应用场景是处理大文件，这时候需要权衡内存和速度。如果内存足够，read()更快；如果需要逐行处理且内存有限，可能需要其他方法，如迭代文件对象。 最后，根据用户的要求，生成相关问题，需要围绕性能差异、优化方法、应用场景等方面提问。</think>### Python中read()与readlines()性能差异分析 #### 一、核心区别 1. **$read()$方法** 一次性读取整个文件内容到内存，返回单个字符串。 特点：无额外行分割处理，内存占用与文件大小成正比[^3]。 2. **$readlines()$方法** 一次性读取文件并按行分割，返回包含所有行的列表。 特点：自动添加换行符`\n`，需要额外的内存存储列表结构[^4]。 #### 二、性能对比 通过实验数据（文件大小约10GB）： - `read()`耗时：$7.41s$ - `readlines()`耗时：$21.48s$[^5] **差异原因**： 1. **处理步骤差异** - `read()`直接将二进制流转换为字符串。 - `readlines()`需要遍历文件内容并执行行分割操作，时间复杂度为$O(n)$。 2. **内存分配开销** 列表结构需要为每行分配独立内存空间，而字符串是连续存储的[^4]。 #### 三、适用场景 | 方法 | 适用场景 | 注意事项 | |---------------|----------------------------------|---------------------------| | `read()` | 需要整体处理文本（如正则匹配） | 大文件可能导致内存溢出[^3] | | `readlines()` | 需要按行随机访问 | 内存充足时使用 | #### 四、优化建议 1. **大文件处理** 推荐逐行迭代（非`readline()`）： ```python with open("large.txt") as f: for line in f: # 惰性读取，内存友好 process(line) ``` 2. **分块读取** 结合`read(size)`控制内存占用： ```python chunk_size = 4096 while chunk := f.read(chunk_size): process(chunk) ``` #### 五、实验复现 测试代码框架： ```python import time def test_read(): start = time.time() with open("test.txt", "r") as f: data = f.read() print(f"read()耗时: {time.time() - start:.2f}s") def test_readlines(): start = time.time() with open("test.txt", "r") as f: lines = f.readlines() print(f"readlines()耗时: {time.time() - start:.2f}s") ```
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