python之文件操作总结
open/文件操作
f=open('/tmp/hello','w')
#open(路径+文件名,读写模式)
#读写模式:r只读,r+读写,w新建(会覆盖原有文件),a追加,b二进制文件.常用模式
如:'rb','wb','r+b'等等
读写模式的类型有:
rU 或 Ua 以读方式打开, 同时提供通用换行符支持 (PEP 278)
w 以写方式打开,
a 以追加模式打开 (从 EOF 开始, 必要时创建新文件)
r+ 以读写模式打开
w+ 以读写模式打开 (参见 w )
a+ 以读写模式打开 (参见 a )
rb 以二进制读模式打开
wb 以二进制写模式打开 (参见 w )
ab 以二进制追加模式打开 (参见 a )
rb+ 以二进制读写模式打开 (参见 r+ )
wb+ 以二进制读写模式打开 (参见 w+ )
ab+ 以二进制读写模式打开 (参见 a+ )
注意:
1、使用'W',文件若存在,首先要清空,然后(重新)创建,
2、使用'a'模式 ,把所有要写入文件的数据都追加到文件的末尾,即使你使用了seek()指向文件的其他地方,如果文件不存在,将自动被创建。
f.read([size]) size未指定则返回整个文件,如果文件大小>2倍内存则有问题.f.read()读到文件尾时返回""(空字串)
file.readline() 返回一行
file.readline([size]) 返回包含size行的列表,size 未指定则返回全部行
for line in f: print line #通过迭代器访问
f.write("hello\n") #如果要写入字符串以外的数据,先将他转换为字符串.
f.tell() 返回一个整数,表示当前文件指针的位置(就是到文件头的比特数).
f.seek(偏移量,[起始位置])
用来移动文件指针
偏移量:单位:比特,可正可负
起始位置:0-文件头,默认值;1-当前位置;2-文件尾
f.close() 关闭文件
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文件:数据的抽象和集合
- 文件是存储在辅助存储器上的数据序列
- 文件是数据存储的一种形式
- 文件展现形态:文本文件和二进制文件
文本文件 VS. 二进制文件
- 文件文件和二进制文件只是文件的展示方式
- 本质上,所有文件都是二进制形式存储
- 形式上,所有文件采用两种方式展示
文本文件
- 由单一特定编码组成的文件,如UTF-8编码
- 由于存在编码,也被看成是存储着的长字符串
- 适用于例如:.txt文件、.py文件等
二进制文件
- 直接由比特0和1组成,没有统一字符编码
- 一般存在二进制0和1的组织结构,即文件格式
- 适用于例如:.png文件、.avi文件等
文件的打开关闭
文件处理的步骤: 打开
- 操作
- 关闭
file_object = open("filename", "openmode")
... #操作
file_object.close()
with open("filename", "openmode") as file_object:
... #操作
filename
:文件路径及名称,当与源文件同目录是可省略路径openmode
:打开模式,文本or二进制,读or写
打开模式
openmode | details |
---|---|
'r' | 只读模式,默认值,如果文件不存在,返回FileNotFoundError |
'w' | 覆盖写模式,文件不存在则创建,存在则完全覆盖 |
'x' | 创建写模式,文件不存在则创建,存在则返回FileExistsError |
'a' | 追加写模式,文件不存在则创建,存在则在文件最后追加内容 |
'b' | 二进制文件模式 |
't' | 文本文件模式,默认值 |
'+' | 与r/w/x/a一同使用,在原功能基础上增加同时读写功能 |
文件内容的读取
operation | details |
---|---|
f.read(size=-1) | 读入全部内容,如果给出参数,读入前size长度 |
f.readline(size=-1) | 读入一行内容,如果给出参数,读入该行前size长度 |
f.readlines(hint=-1) | 读入文件所有行,以每行为元素形成列表,如果给出参数,读入前hint行 |
f.write(s) | 向文件写入一个字符串或字节流 |
f.writelines(lines) | 将一个元素全为字符串的列表写入文件 |
f.seek(offset) | 改变当前文件操作指针的位置,offset含义如下:0 – 文件开头; 1 – 当前位置; 2 – 文件结尾 |
文件的全文本操作
一次读入,统一处理
fo = open(fname,"r")
txt = fo.read()
...#对全文txt进行处理
fo.close()
按数量读入,逐步处理
fo = open(fname,"r")
txt = fo.read(2)
while txt != "":
#对txt进行处理
txt = fo.read(2)
fo.close()
文件的逐行操作
一次读入,分行处理
fo = open(fname,"r")
for line in fo.readlines():
print(line)
fo.close()
分行读入,逐行处理
fo = open(fname,"r")
for line in fo:
print(line)
fo.close()
数据文件的写入
fo = open("output.txt","w+")
ls = ["China", "France", "America"]
fo.writelines(ls)
fo.seek(0)
for line in fo:
print(line)
fo.close()
使用json模块
.json 文件中存储的数据结构为列表
或字典
。
json.dump()
用来存储数据到json文件中,接受两个实参:要存储的数据和用于存储数据的文件对象
import json
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
filename = 'number.json'
with open(filename, 'w') as f_obj:
json.dump(numbers, f_obj)
则number.json文件中的内容的格式与python中一样,为列表[1, 2, 3, 4, 5, 6]
json.load()
用来从json文件读取数据到内存中
import json
filename = 'number.json'
with open(filename, 'r') as f_obj:
numbers = json.load(f_obj)
则numbers为列表[1, 2, 3, 4, 5, 6]
1. 初识文件操作
2. 只读(r, rb)
3. 只写(w, wb)
4. 追加(a, ab)
5. r+读写
6. w+写读
7. a+写读(追加写读)
8. 其他操作方法
9. 文件的修改以及另一种打开文件句柄的方式
< 完 >
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python中对文件、文件夹(文件操作函数)的操作需要涉及到os模块和shutil模块。
得到当前工作目录,即当前Python脚本工作的目录路径: os.getcwd()
返回指定目录下的所有文件和目录名:os.listdir()
函数用来删除一个文件:os.remove()
删除多个目录:os.removedirs(r“c:\python”)
检验给出的路径是否是一个文件:os.path.isfile()
检验给出的路径是否是一个目录:os.path.isdir()
判断是否是绝对路径:os.path.isabs()
检查是否快捷方式os.path.islink ( filename )
检验给出的路径是否真地存:os.path.exists()
返回一个路径的目录名和文件名:os.path.split() eg os.path.split('/home/swaroop/byte/code/poem.txt') 结果:('/home/swaroop/byte/code', 'poem.txt')
分离扩展名:os.path.splitext()
获取路径名:os.path.dirname()
获取文件名:os.path.basename()
运行shell命令: os.system()
读取和设置环境变量:os.getenv() 与os.putenv()
给出当前平台使用的行终止符:os.linesep Windows使用'\r\n',Linux使用'\n'而Mac使用'\r'
指示你正在使用的平台:os.name 对于Windows,它是'nt',而对于Linux/Unix用户,它是'posix'
重命名:os.rename(old, new)
创建多级目录:os.makedirs(r“c:\python\test”)
创建单个目录:os.mkdir(“test”)
获取文件属性:os.stat(file)
修改文件权限与时间戳:os.chmod(file)
终止当前进程:os.exit()
获取文件大小:os.path.getsize(filename)
文件操作:
os.mknod("test.txt") 创建空文件
fp = open("test.txt",w) 直接打开一个文件,如果文件不存在则创建文件
关于open 模式:
w 以写方式打开,
a 以追加模式打开 (从 EOF 开始, 必要时创建新文件)
r+ 以读写模式打开
w+ 以读写模式打开 (参见 w )
a+ 以读写模式打开 (参见 a )
rb 以二进制读模式打开
wb 以二进制写模式打开 (参见 w )
ab 以二进制追加模式打开 (参见 a )
rb+ 以二进制读写模式打开 (参见 r+ )
wb+ 以二进制读写模式打开 (参见 w+ )
ab+ 以二进制读写模式打开 (参见 a+ )
fp.read([size]) #size为读取的长度,以byte为单位
fp.readline([size]) #读一行,如果定义了size,有可能返回的只是一行的一部分
fp.readlines([size]) #把文件每一行作为一个list的一个成员,并返回这个list。其实它的内部是通过循环调用readline()来实现的。如果提供size参数,size是表示读取内容的总长,也就是说可能只读到文件的一部分。
fp.write(str) #把str写到文件中,write()并不会在str后加上一个换行符
fp.writelines(seq) #把seq的内容全部写到文件中(多行一次性写入)。这个函数也只是忠实地写入,不会在每行后面加上任何东西。
fp.close() #关闭文件。python会在一个文件不用后自动关闭文件,不过这一功能没有保证,最好还是养成自己关闭的习惯。 如果一个文件在关闭后还对其进行操作会产生ValueError
fp.flush() #把缓冲区的内容写入硬盘
fp.fileno() #返回一个长整型的”文件标签“
fp.isatty() #文件是否是一个终端设备文件(unix系统中的)
fp.tell() #返回文件操作标记的当前位置,以文件的开头为原点
fp.next() #返回下一行,并将文件操作标记位移到下一行。把一个file用于for … in file这样的语句时,就是调用next()函数来实现遍历的。
fp.seek(offset[,whence]) #将文件打操作标记移到offset的位置。这个offset一般是相对于文件的开头来计算的,一般为正数。但如果提供了whence参数就不一定了,whence可以为0表示从头开始计算,1表示以当前位置为原点计算。2表示以文件末尾为原点进行计算。需要注意,如果文件以a或a+的模式打开,每次进行写操作时,文件操作标记会自动返回到文件末尾。
fp.truncate([size]) #把文件裁成规定的大小,默认的是裁到当前文件操作标记的位置。如果size比文件的大小还要大,依据系统的不同可能是不改变文件,也可能是用0把文件补到相应的大小,也可能是以一些随机的内容加上去。
目录操作:
os.mkdir("file") 创建目录
复制文件:
shutil.copyfile("oldfile","newfile") oldfile和newfile都只能是文件
shutil.copy("oldfile","newfile") oldfile只能是文件夹,newfile可以是文件,也可以是目标目录
复制文件夹:
shutil.copytree("olddir","newdir") olddir和newdir都只能是目录,且newdir必须不存在
重命名文件(目录)
os.rename("oldname","newname") 文件或目录都是使用这条命令
移动文件(目录)
shutil.move("oldpos","newpos")
删除文件
os.remove("file")
删除目录
os.rmdir("dir")只能删除空目录
shutil.rmtree("dir") 空目录、有内容的目录都可以删
转换目录
os.chdir("path") 换路径
ps: 文件操作时,常常配合正则表达式:
img_dir = img_dir.replace('\\','/')
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存储对象
使用前一节中介绍的模块,可以实现在文件中对字符串的读写。
然而,有的时候,你可能需要传递其它类型的数据,如list、tuple、dictionary和其它对象。在Python中,你可以使用Pickling来完成。你可以使用Python标准库中的“pickle”模块完成数据编组。
下面,我们来编组一个包含字符串和数字的list:
1. import pickle
2.
3. fileHandle = open ( 'pickleFile.txt', 'w' )
4. testList = [ 'This', 2, 'is', 1, 'a', 0, 'test.' ]
5. pickle.dump ( testList, fileHandle )
6. fileHandle.close()
import pickle
fileHandle = open ( 'pickleFile.txt', 'w' )
testList = [ 'This', 2, 'is', 1, 'a', 0, 'test.' ]
pickle.dump ( testList, fileHandle )
fileHandle.close()
拆分编组同样不难:
1. import pickle
2.
3. fileHandle = open ( 'pickleFile.txt' )
4. testList = pickle.load ( fileHandle )
5. fileHandle.close()
import pickle
fileHandle = open ( 'pickleFile.txt' )
testList = pickle.load ( fileHandle )
fileHandle.close()
现在试试存储更加复杂的数据:
1. import pickle
2.
3. fileHandle = open ( 'pickleFile.txt', 'w' )
4. testList = [ 123, { 'Calories' : 190 }, 'Mr. Anderson', [ 1, 2, 7 ] ]
5. pickle.dump ( testList, fileHandle )
6. fileHandle.close()
import pickle
fileHandle = open ( 'pickleFile.txt', 'w' )
testList = [ 123, { 'Calories' : 190 }, 'Mr. Anderson', [ 1, 2, 7 ] ]
pickle.dump ( testList, fileHandle )
fileHandle.close()
1. import pickle
2.
3. fileHandle = open ( 'pickleFile.txt' )
4. testList = pickle.load ( fileHandle )
5. fileHandle.close()
import pickle
fileHandle = open ( 'pickleFile.txt' )
testList = pickle.load ( fileHandle )
fileHandle.close()
如上所述,使用Python的“pickle”模块编组确实很简单。众多对象可以通过它来存储到文件中。如果可以的话,“cPickle”同样胜任这个工作。它和“pickle”模块一样,但是速度更快:
1. import cPickle
2.
3. fileHandle = open ( 'pickleFile.txt', 'w' )
4. cPickle.dump ( 1776, fileHandle )
5. fileHandle.close()
import cPickle
fileHandle = open ( 'pickleFile.txt', 'w' )
cPickle.dump ( 1776, fileHandle )
fileHandle.close()
字符串匹配
对于简单的数据,使用流文本文件而不是数据库更简单明了,也就少不了文件操作和字符串匹配的需求。
re模块的search和match方法是匹配到就返回,而不是去匹配所有,而findall()则匹配所有返回数组。
>>> m=re.findall("^a\w+","abcdfa\na1b2c3",re.MULTILINE)
>>> m
['abcdfa', 'a1b2c3']