python文件的写入和读取

本文详细介绍了Python中常见的文件操作方法,包括txt、xls、doc等文件的读写,pickle模块的数据保存与读取,以及文件对象的各种属性与方法。通过本文,读者可以全面了解如何在Python中高效地进行文件操作。

1、txt,xls,doc等文件的使用

       f=open(“filename”,”w”)   打开一个用于写入的文件,要写入内容时使用f.write(“内容”)
       f=open(“filename”,”r”)         打开一个用于读的文件,读时使用f.read(),返回读取的到的字符串;
       f=open(“filename”,”a”)        打开的文件既可用于读,也可用于写;

注:以上方式打开的文件读取出来的内容是字符串,写入的时候也必须全都是字符串;

 

2、pickle模块

pickle提供了从python程序中保存数据最简单的方法,原理是直接将数据以二进制进行保存,可以将数据原封不动的保存和读取;但如果加载不可信源有安全危险;

以gzip压缩的文件都以一个特定的魔数引导。

f=open(filename,"wb")  #读取用"rb",追加用"ab",还有"rb+","wb+","ab+"表示可读可写;

pickle.dump(data,fh,pickle.HIGHEST_PROTOCOL)#pickle文件的写入方法

读取可用pickle.load(fh)

 

3、文件对象属性与方法

复制代码
 1 f.close()      关闭文件对象f,并将属性f.close设置为True;
 2 f.close        文件已关闭,则返回True;
 3 f.encoding     byte与str之间进行转换时使用的编码;
 4 f.fileno()     返回底层文件的文件描述符;
 5 f.flush()      清空文件对象;
 6 f.isatty()     如果文件对象与控制台关联,就返回True;
 7 f.mode         文件对象打开时使用的模式;
 8 f.name         文件对象f的文件名(如果有);
 9 f.newlines     文本文件f中的换行字符串的类型;
10 f.__next__()   返回文件对象f的下一行;
11 f.peek(n)      返回n个字节,而不移动文件指针的位置;
12 f.readable()   如果f已经打开等待读取,则返回True;
13 f.read(count)  文件对象f中读取至多count个字节,如果没有指定count,就读取从当前文件指针直到最后的每个字节,以二进制模式时,返回bytes对象;以文件模式时,返回str对象;
14 f.readinto(ba) 将至多len(ba)个字节读入到bytearray ba中,并返回读入字节数,如果在文件结尾,就为0;
15 f.readline(count)      读取下一行,包括\n;
16 f.readlines(sizehint)     读入到文件结尾之前的所有行,并以列表形式返回;
17 f.seek(offset,whence)     如果没有给定whence,或其为os.SEEK_SET,就按给定的offset移动文件指针...
18 f.seekable()    如果f支持随机存取,就返回True;
19 f.tell()      返回当前指针位置;
20 f.truncate(size)截取文件到当前文件指针所在位置,如果给定size,就到size大小处;
21 f.writable()    如果f是为写操作而打开的,就返回True;
22 f.write(s)      将文本对象s写入到文件;
23 f.writelines(seq)将对象序列写入到文件;

转载于:https://www.cnblogs.com/kongbai1314/p/10979767.html

### 如何使用Python读取写入CSV文件Python中,可以使用多种方法来读取写入CSV文件。以下是两种常用的方法:Pandas库内置的`csv`模块。 #### 使用Pandas库读取CSV文件 Pandas是一个功能强大的数据处理库,适用于快速读取写入CSV文件。以下是一个示例代码,展示如何使用Pandas读取CSV文件并显示其前几行内容[^1]: ```python import pandas as pd # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('data.csv') # 显示数据的前几行 print(df.head()) ``` #### 使用Pandas库写入CSV文件 同样,Pandas也提供了简单的方法将数据写入CSV文件。以下是一个示例代码,展示如何创建一个DataFrame并将它保存为CSV文件[^3]: ```python import pandas as pd # 创建数据 a = ["a", "b", "c"] b = ["d", "e", "f"] # 构建DataFrame dataframe = pd.DataFrame({'one_name': a, 'two_name': b}) # 将DataFrame保存为CSV文件,不包含行索引 dataframe.to_csv("test.csv", index=False, sep=',') ``` #### 使用内置`csv`模块读取CSV文件 如果不想依赖外部库,也可以使用Python内置的`csv`模块来读取CSV文件。以下是一个示例代码,展示如何逐行读取CSV文件的内容[^2]: ```python import csv # 打开CSV文件 with open('data.csv', mode='r', encoding='utf-8') as file: # 创建一个csv.reader对象 csv_reader = csv.reader(file) # 遍历每一行数据 for row in csv_reader: print(row) ``` #### 使用内置`csv`模块写入CSV文件 同样地,`csv`模块也可以用来写入CSV文件。以下是一个示例代码,展示如何将数据写入CSV文件[^4]: ```python import csv # 数据列表 data = [ ['Name', 'Age', 'City'], ['Alice', '30', 'New York'], ['Bob', '25', 'Los Angeles'] ] # 打开CSV文件 with open('output.csv', mode='w', encoding='utf-8', newline='') as file: # 创建一个csv.writer对象 csv_writer = csv.writer(file) # 写入数据 for row in data: csv_writer.writerow(row) ``` 以上是使用Pandas库内置`csv`模块读取写入CSV文件的示例代码。根据具体需求选择合适的方法即可。
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