【 Python 全栈开发 ⑯ 】文件操作

---

一、文本文件（.txt）

文本文件是计算机中最常见的文件类型之一，通常包含简单的文本信息，比如日志、配置文件、代码等。在 Python 中，操作文本文件是必不可少的技能之一。

（1）打开文件

在 Python 中，可以使用 open() 函数打开一个文件，并返回一个文件对象。open()函数需要传入两个参数，第一个参数是要打开的文件的路径和文件名，第二个参数是文件操作模式，包括读取模式（r）、写入模式（w）、追加模式（a）等。

语法：

file = open(filename, mode)

其中，filename 表示要打开的文件路径和文件名，mode 表示文件的操作模式。

例如，打开一个名为 test.txt 的文件，使用读取模式，代码如下：

file = open("test.txt", "r")

---

（2）读取文件内容

读取文件内容通常使用 read() 方法，该方法可以一次性读取整个文件的内容，并将内容作为一个字符串返回。同时，还可以使用 readline() 方法每次读取一行内容，使用 readlines() 方法一次性读取整个文件的内容，并将每一行作为一个字符串存储到一个列表中返回。

例如，读取 test.txt 文件中的内容，代码如下：

file = open("test.txt", "r")
content = file.read()
print(content)

（3）写入文件内容

写入文件内容通常使用 write() 方法，该方法可以向文件中写入指定的文本，如果文件不存在，则会自动创建。如果文件已经存在，在写入内容的同时，原有的内容会被覆盖。

例如，向 test.txt 文件中写入一行文本，代码如下：

file = open("test.txt", "w")
file.write("Hello, World!")
file.close()

（4）关闭文件

打开文件后，要及时关闭文件，以释放系统资源。可以使用close()方法来关闭文件。

例如，关闭 test.txt 文件，代码如下：

file = open("test.txt", "r")
content = file.read()
print(content)
file.close()

以上就是 Python 文本文件操作的基本方法，熟练掌握这些技能，可以使我们更加方便地使用Python 处理各种文本文件。

---

二、CSV文件（.csv）

CSV（Comma Separated Values，逗号分隔值文件）是一种常见的电子表格文件格式，通常用于存储结构化数据。在 Python 中，可以使用 csv 模块进行 CSV 文件的读写操作。

（1）读取 CSV 文件

要读取 CSV 文件，首先需要导入 csv 模块。然后，使用 csv.reader() 方法可以创建一个Reader 对象，该对象可以用于逐行读取 CSV 文件的内容。

具体方法如下：

import csv

with open('test.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        print(row)

在读取 CSV 文件时，每一行数据将被解析为一个列表（List）返回，列表中的每个元素表示一列数据。通过遍历列表的方式，可以读取整个 CSV 文件。

（2）写入CSV文件

要写入 CSV 文件，同样需要导入 csv 模块。然后，使用 csv.writer() 方法可以创建一个 Writer 对象，该对象可以用于写入 CSV 文件的内容。

具体方法如下：

import csv

header = ["姓名", "年龄", "性别"]
rows = [
    ["Tom", 20, "男"],
    ["Lily", 18, "女"],
    ["John", 22, "男"]
]

with open('test.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(header)
    writer.writerows(rows)

在写入 CSV 文件时，先使用 writerow() 方法写入表头，再使用 writerows() 方法写入多行数据。需要注意的是，在 Windows 系统中，换行符为 '\r\n'，因此需要将 newline 参数设置为空字符串。

（3）使用字典读写CSV文件

除了使用列表的方式读写 CSV 文件外，还可以使用字典的方式读写 CSV 文件。具体方法是，使用 csv.DictReader() 方法创建一个 DictReader 对象，通过遍历该对象可以逐行读取 CSV 文件的内容，并将每一行数据解析为一个字典。同样地，使用 csv.DictWriter() 方法可以创建一个 DictWriter 对象，该对象可以用于写入 CSV 文件的内容。

具体方法如下：

import csv

header = ["姓名", "年龄", "性别"]
rows = [
    {"姓名": "Tom", "年龄": 20, "性别": "男"},
    {"姓名": "Lily", "年龄": 18, "性别": "女"},
    {"姓名": "John", "年龄": 22, "性别": "男"}
]

with open('test.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=header)
    writer.writeheader()
    writer.writerows(rows)

with open('test.csv', 'r') as file:
    reader = csv.DictReader(file)
    for row in reader:
        print(row)

在使用 DictWriter 对象写入 CSV 文件时，需要指定表头字段名，即 fieldnames 参数。在使用 DictReader 对象读取CSV文件时，每一行数据将被解析为一个字典，字典的键（key）即为表头字段名，字典的值（value）即为该行数据对应的值。

以上就是 Python 操作 CSV 文件的基本方法，熟练掌握这些技能，可以使我们更加方便地使用 Python 处理结构化数据。

---

三、JSON文件（.json）

JSON（JavaScript Object Notation，JavaScript对象表示法）是一种轻量级的数据交换格式，具有易于阅读和编写、便于解析和生成、支持多种语言等优点，通常用于网络数据传输和配置文件的存储。

在 Python 中，可以通过 json 模块进行 JSON 文件的读写操作。

（1）读取 JSON 文件

要读取 JSON 文件，首先需要导入 json 模块。然后，可以使用 json.load() 方法将 JSON 文件中的内容加载到 Python 数据结构中。

具体方法如下：

import json

with open('test.json', 'r') as file:
    data = json.load(file)
    print(data)

在读取 JSON 文件时，JSON 文件中的内容将被解析为 Python 数据结构，可以直接使用该数据结构进行后续的操作。

（2）写入JSON文件

要写入 JSON 文件，同样需要导入 json 模块。然后，可以使用 json.dump() 方法将 Python 数据结构中的内容写入到 JSON 文件中。

具体方法如下：

import json

data = {
    "姓名": "Tom",
    "年龄": 20,
    "性别": "男"
}

with open('test.json', 'w') as file:
    json.dump(data, file)

在写入 JSON 文件时，Python 数据结构中的内容将被解析为 JSON 格式，然后写入到 JSON文件中。

（3）使用字典读写JSON文件

除了使用普通的 Python 数据结构读写 JSON 文件外，还可以使用字典的方式读写 JSON 文件。具体方法是，使用 json.load() 方法将 JSON 文件中的内容加载到字典中，然后使用字典的方式进行读写操作。同样地，使用 json.dump() 方法可以将字典中的内容写入到 JSON 文件中。

具体方法如下：

import json

with open('test.json', 'r') as file:
    data = json.load(file)
    print(data["姓名"])

data = {
    "姓名": "Tom",
    "年龄": 20,
    "性别": "男"
}

with open('test.json', 'w') as file:
    json.dump(data, file)

以上就是 Python 操作 JSON 文件的基本方法，熟练掌握这些技能，可以使我们更加方便地使用 Python 进行数据交换和配置文件的存储。

---

四、Excel文件（.xlsx/.xls）

Excel文件是一种广泛使用的电子表格类型文件，以下是 Excel 文件操作的方法：

1. 读取 Excel 文件：可以使用 Python 中的 openpyxl、pandas 等库来读取 Excel 文件。使用 openpyxl 库可以读取 Excel 文件中的工作表、单元格、表格等数据，并进行操作和处理。使用 pandas 库可以读取 Excel 文件中的表格数据，并进行数据转换和处理。

2. 写入 Excel 文件：可以使用 openpyxl、pandas 等库来写入 Excel 文件。使用 openpyxl 库可以将 Python 中的数据写入 Excel 文件中的工作表、单元格、表格等位置。使用 pandas 库可以将 Python 中的数据写入 Excel 文件中的表格中。

3. 处理 Excel 文件数据：使用 Python 中的 pandas 库可以对 Excel 文件中的数据进行各种处理，如数据过滤、数据排序、数据分组、数据透视等。

4. 自动化处理 Excel 文件：可以使用 Python 中的 win32com 库或 openpyxl 库和 pyautogui 库等来实现自动化处理 Excel 文件的操作，如打开文件、读取数据、修改数据、保存文件等。

总之，通过使用 Python 中的各种库，可以方便地对 Excel 文件进行各种操作和处理，提高工作效率。