python 读取文本及 read()、readline() 和 readlines()区别

本文详细介绍Python中文件的读写操作,包括使用with语句安全打开文件、读取和写入不同类型的文件内容、处理文件编码问题等核心技能。

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读文件

1.打开一个文件用open()方法   (open()返回一个文件对象,它是可迭代的):

>>> f = open('test.txt', 'r')

注意:r表示是文本文件,rb是二进制文件。(这个mode参数默认值就是r)

如果文件不存在,open()函数就会抛出一个IOError的错误,并且给出错误码和详细的信息告诉你文件不存在:

>>> f=open('test.txt', 'r')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'test.txt'

文件使用完毕后必须关闭,因为文件对象会占用操作系统的资源,并且操作系统同一时间能打开的文件数量也是有限的

>>> f.close()

由于文件读写时都有可能产生IOError,一旦出错,后面的f.close()就不会调用。所以,为了保证无论是否出错都能正确地关闭文件,我们可以使用try ... finally来实现:

复制代码
try:
    f = open('/path/to/file', 'r')
    print(f.read())
finally:
    if f:
        f.close()
复制代码

但是每次都这么写实在太繁琐,所以,Python引入了with语句来自动帮我们调用close()方法:

with open('/path/to/file', 'r') as f:
    print(f.read())

2. python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。

  • 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。如果文件大于可用内存,为了保险起见,可以反复调用read(size)方法,每次最多读取size个字节的内容。
  • readlines() 之间的差异是后者一次读取整个文件,象 .read() 一样。.readlines() 自动将文件内容分析成一个行的列表,该列表可以由 Python 的 for ... in ... 结构进行处理。
  • readline() 每次只读取一行,通常比readlines() 慢得多。仅当没有足够内存可以一次读取整个文件时,才应该使用 readline()。

注意:这三种方法是把每行末尾的'\n'也读进来了,它并不会默认的把'\n'去掉,需要我们手动去掉。

In[2]: with open('test1.txt', 'r') as f1:
    list1 = f1.readlines()
In[3]: list1
Out[3]: ['111\n', '222\n', '333\n', '444\n', '555\n', '666\n']    

去掉'\n'

复制代码
In[4]: with open('test1.txt', 'r') as f1:
    list1 = f1.readlines()
for i in range(0, len(list1)):
    list1[i] = list1[i].rstrip('\n')
In[5]: list1
Out[5]: ['111', '222', '333', '444', '555', '666']
复制代码

对于read()和readline()也是把'\n'读入了,但是print的时候可以正常显示(因为print里的'\n'被认为是换行的意思)

复制代码
In[7]: with open('test1.txt', 'r') as f1:
    list1 = f1.read()
In[8]: list1
Out[8]: '111\n222\n333\n444\n555\n666\n'
In[9]: print(list1)
111
222
333
444
555
666

In[10]: with open('test1.txt', 'r') as f1:
    list1 = f1.readline()
In[11]: list1
Out[11]: '111\n'
In[12]: print(list1)
111
复制代码

一个python面试题的例子:

有两个文件,每个都有很多行ip地址,求出两个文件中相同的ip地址:

复制代码
# coding:utf-8
import bisect

with open('test1.txt', 'r') as f1:
    list1 = f1.readlines()
for i in range(0, len(list1)):
    list1[i] = list1[i].strip('\n')
with open('test2.txt', 'r') as f2:
    list2 = f2.readlines()
for i in range(0, len(list2)):
    list2[i] = list2[i].strip('\n')

list2.sort()
length_2 = len(list2)
same_data = []
for i in list1:
    pos = bisect.bisect_left(list2, i)
    if pos < len(list2) and list2[pos] == i:
        same_data.append(i)
same_data = list(set(same_data))
print(same_data)
复制代码

要点就是:(1)用with (2)处理行末的'\n' (3)使用二分查找提高算法效率。(4)使用set快速去重。

 

3. 写文件

写文件和读文件是一样的,唯一区别是调用open()函数时,传入标识符'w'或者'wb'表示写文本文件或写二进制文件:

>>> f = open('test.txt', 'w') # 若是'wb'就表示写二进制文件
>>> f.write('Hello, world!')
>>> f.close()

注意:'w'这个模式是酱紫:如果没有这个文件,就创建一个;如果有,那么就会先把原文件的内容清空再写入新的东西。所以若不想清空原来的内容而是直接在后面追加新的内容,就用'a'这个模式。

我们可以反复调用write()来写入文件,但是务必要调用f.close()来关闭文件。当我们写文件时,操作系统往往不会立刻把数据写入磁盘,而是放到内存缓存起来,空闲的时候再慢慢写入。只有调用close()方法时,操作系统才保证把没有写入的数据全部写入磁盘。忘记调用close()的后果是数据可能只写了一部分到磁盘,剩下的丢失了。所以,还是用with语句来得保险:

with open('test.txt', 'w') as f:
    f.write('Hello, world!')

python文件对象提供了两个“写”方法: write() 和 writelines()。

  • write()方法和read()、readline()方法对应,是将字符串写入到文件中。
  • writelines()方法和readlines()方法对应,也是针对列表的操作。它接收一个字符串列表作为参数,将他们写入到文件中,换行符不会自动的加入,因此,需要显式的加入换行符。
复制代码
f1 = open('test1.txt', 'w')
f1.writelines(["1", "2", "3"])
#    此时test1.txt的内容为:123

f1 = open('test1.txt', 'w')
f1.writelines(["1\n", "2\n", "3\n"])
#    此时test1.txt的内容为:
#    1
#    2        
#    3
复制代码

 

4. 关于open()的mode参数

'r':读

'w':写

'a':追加

'r+' == r+w(可读可写,文件若不存在就报错(IOError))

'w+' == w+r(可读可写,文件若不存在就创建)

'a+' ==a+r(可追加可写,文件若不存在就创建)

对应的,如果是二进制文件,就都加一个b就好啦:

'rb'  'wb'  'ab'  'rb+'  'wb+'  'ab+'

 

file_obj.seek(offset,whence=0)

file_obj.seek(offset,whence=0)方法用来在文件中移动文件指针。offset表示偏移多少。可选参数whence表示从哪里开始偏移,默认是0为文件开头,1为当前位置,2为文件尾部。举例:

复制代码
f = open("test1.txt", "a+")
print(f.read())
f.write('1')
f.seek(0, 0)# 把文件指针从末尾移到开头,没有这句话下面的read()就读不到正确的东西
print(f.read())
f.close()
复制代码

注意:这个文件指针的改变只是作用于'r',对'w'和'a'不会起作用,如果是'w',那么write()永远都是从开头写(会覆盖后面对应位置的内容),是'a'的话write()就永远都是从最后开始追加。

5. 字符编码

要读取非UTF-8编码的文本文件,需要给open()函数传入encoding参数,例如,读取GBK编码的文件:

>>> f = open('test.txt', 'r', encoding='gbk')
>>> f.read()
'测试'

遇到有些编码不规范的文件,你可能会遇到UnicodeDecodeError,因为在文本文件中可能夹杂了一些非法编码的字符。遇到这种情况,open()函数还接收一个errors参数,表示如果遇到编码错误后如何处理。最简单的方式是直接忽略:

>>> f = open('test.txt', 'r', encoding='gbk', errors='ignore')
<think>嗯,用户问的是Pythonreadreadlinereadlines区别。首先,我需要回忆这三个方法的具体用法区别。记得它们都是用来读取文件内容的,但具体行为不同。 首先,read()方法应该是读取整个文件内容,返回一个字符串。如果指定了size参数,就读取指定大小的数据。对吧?比如f.read(10)会读10个字节。 然后是readline(),这个应该是每次读取一行,保留行尾的换行符。如果文件很大,逐行读取可以节省内存。不过如果反复调用的话,会不会自动移动到下一行?是的,因为文件对象会记录当前位置。 接下来是readlines(),它会把所有行读到一个列表里,每个元素是一行内容,包括换行符。可能需要注意内存问题,因为大文件的话列表会很大。不过现在用户可能更关心基本区别。 用户可能需要实际例子来理解它们的区别。比如用同一个文件分别展示三个方法的输出结果。还要提醒他们文件指针的位置变化,比如调用read()后,再调用readline()会不会返回空,因为已经读到文件末尾了。 可能用户在处理日志文件、配置文件时,需要逐行处理,这时候用readline或者循环文件对象更高效。而readlines适合需要所有行的情况,比如处理每一行后存储起来。 还要注意,在Python中,通常推荐直接用for循环迭代文件对象,这样更高效,因为不会一次性加载所有内容到内存。这点可能也值得提到,作为最佳实践。 有没有特殊情况需要注意?比如文件没有换行符时,readline的行为?或者不同操作系统下的换行符处理?不过用户的问题可能更基础,暂时不需要深入这些细节。 总结的话,应该分点说明每个方法的功能、返回值类型、适用场景,以及注意事项。结构要清晰,让用户容易理解。</think>在Python中,`read`、`readline``readlines`是文件读取的三种常用方法,它们的核心区别在于**读取方式****返回值类型**。以下是逐步说明: --- ### 1. **`read([size])`** - **功能** 一次性读取文件的**全部内容**(或指定字节数),返回**字符串类型**。 - **参数** `size`(可选):指定读取的字节数。若省略或为负数,则读取整个文件。 - **示例** ```python with open("test.txt", "r") as f: content = f.read() # 读取整个文件 partial = f.read(10) # 读取前10个字符(若未到文件末尾) ``` - **适用场景** 适合小文件或需要一次性处理全部内容的场景。 - **注意事项** 大文件可能占用过高内存。 --- ### 2. **`readline([size])`** - **功能** 逐行读取文件内容,返回**字符串类型**(包含换行符`\n`)。 - **参数** `size`(可选):限制单行读取的字节数。若省略,则读取整行。 - **示例** ```python with open("test.txt", "r") as f: line1 = f.readline() # 读取第一行(包含换行符) line2 = f.readline() # 读取第二行 ``` - **适用场景** 逐行处理大文件(如日志分析),节省内存。 - **注意事项** 需手动循环读取所有行,或结合`while`使用。 --- ### 3. **`readlines([hint])`** - **功能** 读取文件的**所有行**,返回**列表类型**,每行内容为列表元素(含换行符)。 - **参数** `hint`(可选):限制读取的总字节数。若省略,读取全部。 - **示例** ```python with open("test.txt", "r") as f: lines = f.readlines() # 返回列表,如["line1\n", "line2\n"] ``` - **适用场景** 需要按行操作且文件不大的情况。 - **注意事项** 大文件可能导致内存溢出。 --- ### 对比总结 | 方法 | 返回值类型 | 内存占用 | 适用场景 | |-------------|------------|----------|------------------| | `read()` | 字符串 | 高 | 小文件整体读取 | | `readline()`| 字符串 | 低 | 逐行处理大文件 | | `readlines()`| 列表 | 高 | 需要按行操作小文件 | --- ### 扩展建议 - **更高效的逐行读取方式** 直接遍历文件对象(无需`readlines`): ```python with open("test.txt", "r") as f: for line in f: # 逐行迭代,内存友好 print(line.strip()) ``` - **文件指针位置** 每次调用这些方法后,文件指针会移动到已读取内容的末尾,影响后续操作。可通过`f.seek(0)`重置指针位置。 希望这个对比能帮助您合理选择文件读取方法!
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