异常教程
Python 文件I/O（长文讲解）
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在编程的世界中，文件输入输出（File I/O）如同一座桥梁，连接着程序与外部数据世界。无论是读取配置文件、解析日志信息，还是生成报告文档，掌握 Python 文件I/O 的核心技能，都是开发者构建实用应用程序的基石。对于编程初学者和中级开发者而言，理解文件操作的底层逻辑与最佳实践，不仅能提升代码的健壮性，还能为后续学习数据处理、网络编程等进阶主题奠定扎实基础。本文将从基础概念逐步深入，结合生动的比喻与真实案例，系统化讲解 Python 文件I/O 的核心知识点，并提供可直接复用的代码示例。
一、基础概念：文件操作的底层逻辑
1.1 文件路径与模式
在 Python 中，文件操作的核心是 open() 函数，其语法为：
file = open(filename, mode='r', encoding=None, ...)
其中，filename 是文件路径，可以是绝对路径（如 /home/user/data.txt）或相对路径（如 ./data.txt）。而 mode 参数则决定了文件的打开模式，常见的模式包括：
r：只读模式（默认），若文件不存在则报错。w：写入模式，若文件存在则清空内容，否则新建文件。a：追加模式，文件指针定位到末尾，不会覆盖原有内容。b：二进制模式，用于处理非文本文件（如图片、可执行文件）。
比喻：可以将文件模式理解为快递运输方式。例如，选择 r 模式就像要求快递员“只送包裹不取件”，而 w 模式则如同“清空原有包裹后放入新包裹”。
1.2 编码与换行符
文本文件的编码（如 UTF-8、GBK）决定了字符的存储方式。在 open() 中显式指定 encoding 参数可避免乱码问题。此外，不同操作系统对换行符的处理也不同：
- Windows 使用
\r\n - Linux/macOS 使用
\n
Python 的 newline 参数允许统一处理换行符，例如：
with open('data.txt', mode='w', newline='\n') as f:
f.write("Hello\nWorld")
此代码在 Windows 环境下会写入 \n 而非默认的 \r\n，确保跨平台兼容性。
二、核心操作：读写文件的实用技巧
2.1 读取文本文件
2.1.1 逐行读取
逐行读取是处理大文件的高效方法，避免一次性加载全部内容占用内存：
with open('log.txt', 'r') as f:
for line in f:
print(line.strip()) # 去除换行符
比喻：这如同用吸管逐滴饮用一杯水，而非一口吞下整杯。
2.1.2 一次性读取
若文件较小，可直接读取全部内容：
with open('data.txt', 'r') as f:
content = f.read() # 返回字符串
lines = f.readlines() # 返回列表，包含换行符
注意：read() 和 readlines() 方法会移动文件指针，后续读取需重置位置：
f.seek(0) # 将指针移至文件开头
2.2 写入文本文件
2.2.1 覆盖写入
使用 w 模式会清空原文件内容：
with open('output.txt', 'w') as f:
f.write("Hello, Python!\n")
2.2.2 追加写入
使用 a 模式可保留原内容：
with open('log.txt', 'a') as f:
f.write(f"[{datetime.now()}] 记录新事件\n")
三、进阶技巧：处理复杂场景
3.1 二进制文件操作
对于图片、视频等非文本文件，需使用 b 模式：
with open('image.jpg', 'rb') as src, open('copy.jpg', 'wb') as dst:
dst.write(src.read())
此代码通过 read() 直接复制二进制数据，无需考虑编码问题。
3.2 CSV 文件处理
Python 的 csv 模块简化了表格数据操作：
import csv
with open('users.csv', 'w', newline='') as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(['ID', 'Name', 'Age'])
writer.writerow([1, 'Alice', 24])
with open('users.csv', 'r') as f:
reader = csv.DictReader(f)
for row in reader:
print(f"Name: {row['Name']}, Age: {row['Age']}")
表格：CSV 模块常用方法对照表
| 方法/类 | 用途 | 示例代码 |
|-----------------|--------------------------|------------------------------|
| csv.writer() | 创建写入对象 | writer.writerow(data) |
| csv.DictWriter| 以字典形式写入CSV | writer.writeheader() |
| csv.reader() | 逐行读取CSV内容 | for row in reader: ... |
| csv.DictReader| 以字典形式读取CSV | row['Column Name'] |
四、异常处理：让代码更健壮
文件操作中常见的错误包括：
- 文件不存在
- 权限不足
- 内容格式错误
通过 try-except 块捕获异常可避免程序崩溃：
try:
with open('nonexistent.txt', 'r') as f:
content = f.read()
except FileNotFoundError:
print("文件不存在，请检查路径！")
except PermissionError:
print("无权访问该文件！")
except Exception as e:
print(f"未知错误：{str(e)}")
五、实战案例：日志分析工具
5.1 案例背景
假设需统计 access.log 中的错误代码（如 404、500），并生成报告。
5.2 步骤分解
- 读取日志文件：逐行扫描日志内容。
- 解析日志行：提取错误代码（如
404 Not Found）。 - 统计结果：使用字典记录错误次数。
- 写入报告：将统计结果保存为文本文件。
5.3 完整代码
import re
error_counts = {}
with open('access.log', 'r') as log_file:
for line in log_file:
match = re.search(r'\[(\d{3})\]', line)
if match:
code = match.group(1)
error_counts[code] = error_counts.get(code, 0) + 1
with open('error_report.txt', 'w') as report:
report.write("错误代码统计：\n")
for code, count in error_counts.items():
report.write(f"代码 {code}: {count} 次\n")
代码解释：
- 正则表达式
r'\[(\d{3})\]'匹配类似[404]的模式，提取错误代码。 error_counts字典通过.get()方法安全地统计计数。
结论
通过本文的讲解，读者应能掌握 Python 文件I/O 的核心操作、异常处理技巧，以及实际应用场景的实现方法。从基础的读写模式选择，到高级的二进制处理与 CSV 操作，每个知识点都通过代码示例与比喻进行了直观呈现。对于开发者而言，熟练运用文件I/O技术不仅能提升数据处理效率，更能为构建复杂系统（如日志分析工具、数据爬虫）打下坚实基础。建议读者结合本文代码，在本地环境中实践修改，逐步深化理解。记住，编程能力的提升源于不断尝试与迭代——每一次打开文件，都是一次与数据对话的旅程。
通过系统化学习 Python 文件I/O，开发者能够从容应对从简单文本处理到复杂数据流管理的各类挑战。希望本文提供的知识框架与案例，能成为您技术成长路上的可靠指南。