python 读取文件注意事项

Python文件读取与输出详解
本文介绍了Python中三种文件读取方式:`f.read()`返回字符串类型,`f.readline()`返回一行内容的字符串,`f.readlines()`返回包含所有行的列表。同时,展示了如何将信息同时输出到控制台和文件,以及使用`f.write()`写入文件的方法。

  • python三种读写方式:

        f.read():每次读取整个文件,它通常将读取到底文件内容放到一个字符串变量中,也就是说 .read() 生成文件内容是一个字符串类型

        f.readline():每只读取文件的一行,通常也是读取到的一行内容放到一个字符串变量中,返回str类型

        f.readlines():每次按行读取整个文件内容,将读取到的内容放到一个列表中,返回list类型

  • python文件打开方式:


  • python 信息同时输出到控制台与文件(输出两次的方法---py3.6/2.7)

    import os
    # 第一句输出到consle:
    print("filepath:",__file__,"\nfilename:",os.path.basename(__file__))
    # 第二句输出到txt:
    with open("outputlog.txt","a+") as f:
        print("filepath:",__file__,"\nfilename:",\
              os.path.basename(__file__),file=f)
        #当然 也可以用f.write("info")的方式写入文件
    import os
    #coding=utf-8  
    import sys  
    import os  
    print "%s version is %.1f" %("python",2.7)  
    output=open('output','a')  
    print >>output,'Fatal error:invalid input!'  
    output.close()




<think> 我们被要求提供读取UTF-16编码的CSV文件的程序以及注意事项。 根据引用[1]和[3]中的经验,我们知道读取不同编码的文件需要指定正确的编码方式。对于UTF-16,由于它是双字节编码,我们需要在读取时明确指定编码为'utf-16'。 同时,引用[2]和[3]提到了BOM(字节顺序标记)的问题。UTF-16编码的文件通常会在文件开头包含BOM(例如FE FF或FF FE)来指示字节顺序(大端序或小端序)。在Python中,使用'utf-16'编码读取时,会自动处理BOM。但是,如果文件没有BOM,可能需要明确指定字节顺序(如'utf-16le'或'utf-16be')。 注意事项: 1. 指定正确的编码:使用'utf-16',它会自动处理BOM和字节顺序。如果自动处理失败,可以尝试明确指定为'utf-16le'(小端序)或'utf-16be'(大端序)。 2. 文件路径:确保文件路径正确,最好使用原始字符串或双反斜杠(在Windows下)以避免转义问题。 3. 分隔符:CSV文件的分隔符可能不是逗号,需要根据实际情况指定(如制表符'\t')。 4. 内存问题:UTF-16编码的文件通常比UTF-8大,注意大文件可能占用较多内存。 5. 异常处理:在读取文件时添加异常处理,以便在编码错误时能够捕获并处理。 程序示例(使用pandas): 如果使用pandas库,可以使用read_csv函数并指定encoding='utf-16'。 程序示例(使用csv模块): 如果不使用pandas,可以使用Python内置的csv模块。 下面分别给出两种方法的代码。 方法一:使用pandas ```python import pandas as pd try: # 指定编码为'utf-16',pandas会自动处理BOM df = pd.read_csv('file.csv', encoding='utf-16') # 如果自动处理失败,可以尝试明确指定字节顺序 # df = pd.read_csv('file.csv', encoding='utf_16_le') # 小端序 # df = pd.read_csv('file.csv', encoding='utf_16_be') # 大端序 print(df.head()) except Exception as e: print(f"读取文件时出错: {e}") ``` 方法二:使用csv模块 ```python import csv try: # 以二进制模式打开文件,然后使用utf-16解码 # 但是,csv模块要求文件以文本模式打开,并指定编码 with open('file.csv', 'r', encoding='utf-16') as f: # 如果文件有BOM,则读取器会自动跳过 reader = csv.reader(f) for row in reader: print(row) except Exception as e: print(f"读取文件时出错: {e}") ``` 注意事项补充: - 如果文件是使用UTF-16编码并且包含BOM,使用'utf-16'编码打开时,Python会自动跳过BOM。如果没有BOM,可能会出现问题,此时需要明确字节顺序。 - 在Windows系统下,有时使用记事本保存的UTF-16文件会带有BOM,而其他工具可能不带。因此,最好先确认文件是否包含BOM。 - 如果使用上述方法读取后出现乱码,可以尝试用二进制模式打开并检查前两个字节(BOM)来判断字节顺序: - FE FF: 大端序(UTF-16BE) - FF FE: 小端序(UTF-16LE) 检查BOM的示例代码: ```python with open('file.csv', 'rb') as f: bom = f.read(2) if bom == b'\xff\xfe': encoding = 'utf-16le' elif bom == b'\xfe\xff': encoding = 'utf-16be' else: encoding = 'utf-16' # 或者默认使用一种,但可能有风险 print(f"检测到的编码: {encoding}") ``` 然后根据检测到的编码重新打开文件。 总结:读取UTF-16编码的CSV文件的关键是正确指定编码,并注意BOM和字节顺序的问题[^1][^2][^3]。 §§相关问题§§ 1. 如何检测一个文件的编码是否是UTF-16? 2. 使用Python处理大容量UTF-16编码文件时如何优化内存? 3. 如何将其他编码的CSV文件转换为UTF-16编码? </think> ### 读取UTF-16编码CSV文件Python程序及注意事项 #### 一、Python读取UTF-16编码CSV的程序 以下是两种常用方法(使用pandas库和csv模块): **方法1:使用pandas库(推荐)** ```python import pandas as pd # 关键参数:encoding='utf-16' try: df = pd.read_csv( 'your_file.csv', # 文件路径 encoding='utf-16', # 指定UTF-16编码 sep=',', # 分隔符(根据实际情况调整) engine='python' # 避免某些解析问题 ) print(df.head()) except UnicodeDecodeError: # 如果utf-16失败,尝试带BOM的版本 df = pd.read_csv('your_file.csv', encoding='utf_16_le') ``` **方法2:使用csv模块(标准库)** ```python import csv with open('your_file.csv', 'r', encoding='utf-16') as f: reader = csv.reader(f) for row in reader: # 处理每行数据 print(row) ``` #### 二、关键注意事项 1. **编码指定** - UTF-16有子类型差异: - `utf-16`:自动处理字节序标记(BOM) - `utf_16_le`:小端序(无BOM) - `utf_16_be`:大端序(无BOM) - 如果遇到`UnicodeDecodeError`,尝试`utf_16_le`(最常见)[^1][^3] 2. **BOM处理** - 带BOM的文件:使用`encoding='utf-16'`(Python会自动跳过BOM) - 无BOM文件:明确指定`utf_16_le`或`utf_16_be` - 验证BOM:用二进制模式查看文件前2字节 ```python with open('file.csv', 'rb') as f: print(f.read(2)) # b'\xff\xfe'表示UTF-16 LE BOM ``` 3. **分隔符问题** - UTF-16的CSV可能使用非常规分隔符(如`\t`) - 解决方案:明确指定`sep`参数 ```python pd.read_csv(..., sep='\t') # 制表符分隔 ``` 4. **内存优化** - UTF-16文件体积通常是UTF-8的2倍 - 大文件处理建议: ```python # 分块读取 chunk_iter = pd.read_csv(..., chunksize=10000) for chunk in chunk_iter: process(chunk) ``` 5. **写入UTF-16文件** - 保存时需明确指定编码: ```python df.to_csv('output.csv', encoding='utf_16_le', index=False) ``` #### 三、常见错误解决方案 | 错误类型 | 原因 | 解决方法 | |---------|------|---------| | `UnicodeDecodeError` | 编码不匹配 | 尝试`utf_16_le`或`utf_16_be` | | `ParserError` | 错误的分隔符 | 明确指定`sep`参数 | | 首行乱码 | BOM处理不当 | 使用`encoding='utf-16'`自动处理BOM | | 内存溢出 | 文件过大 | 分块读取(`chunksize`) | > **最佳实践**:先用文本编辑器(如VS Code)确认文件编码,右下角状态栏会显示编码类型(如"UTF-16 LE")[^1][^3]。
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