python 基础之文件读操作

创建一个名为‘尘曦’的文件内容如下

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Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 [1]  Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。 Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算

　　文件读操作

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x=open('尘曦','r',encoding='utf8')#定义文件对象及字符集 cx=x.read()#读取文件 print(cx) x.close()#关闭文件

　　测试

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D:\python\python.exe D:/untitled/dir/for.py Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 [1]  Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。 Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算   Process finished with exit code 0

　　读取文件前9个字符

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x=open('尘曦','r',encoding='utf8')#定义文件对象及字符集 cx=x.read(9)#读取文件的前9个字符 print(cx) x.close()#关闭文件

　　测试

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D:\python\python.exe D:/untitled/dir/for.py Hadoop是一个   Process finished with exit code 0

　　写文件操作

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h=open('尘曦','r',encoding='utf8')# 先读 ch=h.read() print(ch) h.close() x=open('尘曦','w',encoding='utf8')#定义文件的操作对象及字符集，w写；注意它写之前把文件清空 x.write('fghgfhh') x.close()<br>print('修改成功') c=open('尘曦','r',encoding='utf8')#改完后去读，查看内容 cc = c.read() print(cc) c.close()

　　测试

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Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 [1]  Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。 Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算 修改成功 fghgfhh

　　新建一个文件与文件追加操作

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c = open('尘曦-2','w',encoding='utf8') c.write('哈哈哈') c.write('尘曦')

　　查看新文件

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哈哈哈尘曦

　　查看打开的文件句柄

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c = open('尘曦-2','w',encoding='utf8') print(c.fileno())  #打印文件句柄 c.write('哈哈哈') c.write('尘曦')

　　测试

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D:\python\python.exe D:/untitled/dir/for.py 3   Process finished with exit code 0

　　对文件追加内容

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d = open('尘曦','r',encoding='utf8') xd = d.read() print(xd) f = open('尘曦','a',encoding='utf8') f.write('\n chenxi hahqa') f.write('\n dff') f.close() x = open('尘曦','r',encoding='utf8') cx = x.read() print(cx) x.close()

　　测试

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D:\python\python.exe D:/untitled/dir/for.py Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 [1]  Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。 Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算   Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 [1]  Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。 Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算    chenxi hahqa  dff

　 以列表格式显示

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d = open('尘曦','r',encoding='utf8') print(d.readline()) print(d.readlines())  #以列表形式显示所有内容

　　测试

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D:\python\python.exe D:/untitled/dir/for.py Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。   ['用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。\n', '[1]  Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。\n', 'Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算\n', '\n', ' chenxi hahqa\n', ' dff']

　　正常查看

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d = open('尘曦','r',encoding='utf8') for i in d.readlines():     print(i.strip())

　　测试

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Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 [1]  Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。 Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算   chenxi hahqa dff

　　第三行打印的时候加一个字符串

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d = open('尘曦','r',encoding='utf8') nu=0 for i in d.readlines():     nu += 1     if nu == 3:         print(i.strip(),'chenxi')     else:         print(i.strip()) d.close()

　　测试

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Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 [1]  Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。 chenxi Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算   chenxi hahqa dff

　　原文

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1 2	漫作年时别泪看。西窗蜡炬尚澜。不堪重梦十年间。 斗柄又垂天直北，客愁坐逼岁将阑。更无人解忆长安。

　　一行一行取文件内容

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d = open('尘曦','r',encoding='utf8') for i in d:     print(i.strip()) d.close()

　　测试

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D:\python\python.exe D:/untitled/dir/for.py 漫作年时别泪看。西窗蜡炬尚澜。不堪重梦十年间。 斗柄又垂天直北，客愁坐逼岁将阑。更无人解忆长安。

　 原文

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nihao chenxi haha woai ni 漫作年时别泪看。西窗蜡炬尚澜。不堪重梦十年间。 斗柄又垂天直北，客愁坐逼岁将阑。更无人解忆长安。

　　现在光标所在字符下标；一个中文字符是三个

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d = open('尘曦','r',encoding='utf8') print(d.tell()) print(d.read(4)) print(d.tell())

　　测试

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D :\python\python.exe D:/untitled/dir/for.py 0 niha 4   Process finished with exit code 0

　　调整光标位置

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d = open('尘曦','r',encoding='utf8') print(d.tell())  #查看当前光标所在位置 print(d.read(4)) # 读取四个字符 print(d.tell())  #查看当前光标所在位置 print(d.read(5)) #从光标所在的位置向后读取5个字符 print(d.tell())# 显示光标所在位置 print(d.seek(0))#将光标移至文件收字符 print(d.read(2))#从首字符向后读取2个字符 print(d.tell())# 查看光标所在位置

　　测试

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D:\python\python.exe D:/untitled/dir/for.py 0 niha 4 o che 9 0 ni 2