1.文件txt读写标准用法


1.1写入文件

要读取文件，首先得使用 open() 函数打开文件。

1. file = open(file_path, mode='r', encoding=None)

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file_path：文件的路径，可以是绝对路径或者相对路径。
mode：文件打开模式，'r' 代表以只读模式打开文件，这是默认值，‘w’表示写入模式。
encoding：文件的编码格式，像 'utf-8'、'gbk' 等，默认值是 None。
下面写入文件的示例：

1. #写入文件,当open(file_name,'w')时清除文件内容写入新内容，当open(file_name,'a')时直接在文件结尾加入新内容
   
2. file_name = 'text.txt'
   
3. try:
   
4.     with open(file_name,'w',encoding='utf-8') as file:
   
5.         file.write("你好！我是老叶爱吃鱼")
   
6.         file.write("\n你好呀，老叶，很高兴认识你")
   
7. except Exception as e:
   
8.     print(f'出错{e}')

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系统会判断时候会有text.txt文件，没有的话会创建文件，加入写入内容，示例如下

1.2读取文件

下面是读取文件示例：

1. #读取文件
   
2. try:
   
3.     with open(file_name,'r',encoding='utf-8') as file:
   
4.         print(file.read())
   
5. except Exception as e:
   
6.     print(f'出错时输出{e}')
   
7. #打印出：你好！我是老叶爱吃鱼     你好呀，老叶，很高兴认识你

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1.2.1 readline() 方法
readline() 方法每次读取文件的一行内容，返回一个字符串。

1. # 打开文件
   
2. file = open('example.txt', 'r', encoding='utf-8')
   
3. # 读取第一行
   
4. line = file.readline()
   
5. while line:
   
6.     print(line.strip())  # strip() 方法用于去除行尾的换行符
   
7.     line = file.readline()
   
8. # 关闭文件
   
9. file.close()

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1.2.2 readlines() 方法
readlines() 方法会读取文件的所有行，并将每行内容作为一个元素存储在列表中返回。

1. # 打开文件
   
2. file = open('example.txt', 'r', encoding='utf-8')
   
3. # 读取所有行
   
4. lines = file.readlines()
   
5. for line in lines:
   
6.     print(line.strip())
   
7. # 关闭文件
   
8. file.close()

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1.2.3 迭代文件对象
可以直接对文件对象进行迭代，每次迭代会返回文件的一行内容。

1. # 打开文件
   
2. file = open('example.txt', 'r', encoding='utf-8')
   
3. # 迭代文件对象
   
4. for line in file:
   
5.     print(line.strip())
   
6. # 关闭文件
   
7. file.close()

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2. 二进制文件读取

若要读取二进制文件，需将 mode 参数设置为 'rb'。

1. # 以二进制只读模式打开文件
   
2. with open('example.jpg', 'rb') as file:
   
3.     # 读取文件全部内容
   
4.     content = file.read()
   
5.     # 可以对二进制数据进行处理，如保存到另一个文件
   
6.     with open('copy.jpg', 'wb') as copy_file:
   
7.         copy_file.write(content)

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3. 大文件读取

对于大文件，不建议使用 read() 方法一次性读取全部内容，因为这可能会导致内存不足。可以采用逐行读取或者分块读取的方式。

3.1 逐行读取

1. # 逐行读取大文件
   
2. with open('large_file.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
   
3.     for line in file:
   
4.         # 处理每行内容
   
5.         print(line.strip())

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3.2 分块读取

1. # 分块读取大文件
   
2. chunk_size = 1024  # 每次读取 1024 字节
   
3. with open('large_file.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
   
4.     while True:
   
5.         chunk = file.read(chunk_size)
   
6.         if not chunk:
   
7.             break
   
8.         # 处理每个数据块
   
9.         print(chunk)

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4.Excel表格文件的读写


4.1读取excel

1. import xlrd
   
2. import xlwt
   
3. from datetime import date,datetime
   
4. 
   
5. 
   
6. # 打开文件
   
7. workbook = xlrd.open_workbook(r"D:\python_file\request_files\excelfile.xlsx", formatting_info=False)
   
8. # 获取所有的sheet
   
9. print("所有的工作表：",workbook.sheet_names())
   
10. sheet1 = workbook.sheet_names()[0]
    
11. 
    
12. # 根据sheet索引或者名称获取sheet内容
    
13. sheet1 = workbook.sheet_by_index(0)
    
14. sheet1 = workbook.sheet_by_name("Sheet1")
    
15. 
    
16. # 打印出所有合并的单元格
    
17. print(sheet1.merged_cells)
    
18. for (row,row_range,col,col_range) in sheet1.merged_cells:
    
19.     print(sheet1.cell_value(row,col))
    
20. 
    
21. # sheet1的名称、行数、列数
    
22. print("工作表名称：%s，行数：%d，列数：%d" % (sheet1.name, sheet1.nrows, sheet1.ncols))
    
23. 
    
24. # 获取整行和整列的值
    
25. row = sheet1.row_values(1)
    
26. col = sheet1.col_values(4)
    
27. print("第2行的值：%s" % row)
    
28. print("第5列的值：%s" % col)
    
29. 
    
30. # 获取单元格的内容
    
31. print("第一行第一列：%s" % sheet1.cell(0,0).value)
    
32. print("第一行第二列：%s" % sheet1.cell_value(0,1))
    
33. print("第一行第三列：%s" % sheet1.row(0)[2])
    
34. 
    
35. # 获取单元格内容的数据类型
    
36. # 类型 0 empty,1 string, 2 number, 3 date, 4 boolean, 5 error
    
37. print("第二行第三列的数据类型：%s" % sheet1.cell(3,2).ctype)
    
38. 
    
39. # 判断ctype类型是否等于data，如果等于，则用时间格式处理
    
40. if sheet1.cell(3,2).ctype == 3:
    
41.     data_value = xlrd.xldate_as_tuple(sheet1.cell_value(3, 2),workbook.datemode)
    
42.     print(data_value)
    
43.     print(date(*data_value[:3]))
    
44.     print(date(*data_value[:3]).strftime("%Y\%m\%d"))

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4.2 设置单元格样式

1. style = xlwt.XFStyle()    # 初始化样式
   
2. font = xlwt.Font()    # 为样式创建字体
   
3. font.name = name    # 设置字体名字对应系统内字体
   
4. font.bold = bold    # 是否加粗
   
5. font.color_index = 5    # 设置字体颜色
   
6. font.height = height    # 设置字体大小
   
7. 
   
8. # 设置边框的大小
   
9. borders = xlwt.Borders()
   
10. borders.left = 6
    
11. borders.right = 6
    
12. borders.top = 6
    
13. borders.bottom = 6
    
14. 
    
15. style.font = font    # 为样式设置字体
    
16. style.borders = borders
    
17. 
    
18. return style

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4.3写入excel

1. writeexcel = xlwt.Workbook()    # 创建工作表
   
2. sheet1 = writeexcel.add_sheet(u"Sheet1", cell_overwrite_ok = True)    # 创建sheet
   
3. 
   
4. row0 = ["编号", "姓名", "性别", "年龄", "生日", "学历"]
   
5. num = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
   
6. column0 = ["a1", "a2", "a3", "a4", "a5", "a6", "a7", "a8"]
   
7. education = ["小学", "初中", "高中", "大学"]
   
8. 
   
9. # 生成合并单元格
   
10. i,j = 1,0
    
11. while i < 2*len(education) and j < len(education):
    
12.     sheet1.write_merge(i, i+1, 5, 5, education[j], set_style("Arial", 200, True))
    
13.     i += 2
    
14.     j += 1
    
15. 
    
16. # 生成第一行
    
17. for i in range(0, 6):
    
18.     sheet1.write(0, i, row0[i])
    
19. 
    
20. # 生成前两列
    
21. for i in range(1, 9):
    
22.     sheet1.write(i, 0, i)
    
23.     sheet1.write(i, 1, "a1")
    
24. 
    
25. # 添加超链接
    
26. n = "HYPERLINK"
    
27. sheet1.write_merge(9,9,0,5,xlwt.Formula(n + '("https://www.baidu.com")'))
    
28. 
    
29. # 保存文件
    
30. writeexcel.save("demo.xls")

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5.cvs文件的读写操作


5.1读取cvs文件

1. # 读取 CSV 文件
   
2. def read_from_csv(file_path):
   
3.     try:
   
4.         with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as csvfile:
   
5.             reader = csv.reader(csvfile)
   
6.             print("读取到的 CSV 文件内容如下:")
   
7.             for row in reader:
   
8.                 print(row)
   
9.     except FileNotFoundError:
   
10.         print(f"错误: 文件 {file_path} 未找到!")
    
11.     except Exception as e:
    
12.         print(f"读取文件时出错: {e}")
    

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5.2写入cvs文件

1. # 写入 CSV 文件
   
2. def write_to_csv(file_path, data):
   
3.     try:
   
4.         with open(file_path, 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
   
5.             writer = csv.writer(csvfile)
   
6.             # 写入表头
   
7.             writer.writerow(['Name', 'Age', 'City'])
   
8.             # 写入数据行
   
9.             for row in data:
   
10.                 writer.writerow(row)
    
11.         print(f"数据已成功写入 {file_path}")
    
12.     except Exception as e:
    
13.         print(f"写入文件时出错: {e}")

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6.SQL文件读取

1. import sqlite3
   
2. import pandas as pd
   
3. 
   
4. # 连接到SQLite数据库
   
5. conn = sqlite3.connect('example.db')
   
6. 
   
7. # 读取数据库表
   
8. query = "SELECT * FROM table_name"
   
9. data = pd.read_sql(query, conn)
   
10. print(data.head())
    
11. 
    
12. # 关闭连接
    
13. conn.close()

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7.cvs、xls、txt文件相互转换

一般情况下python只会对cvs文件进行数据处理，那么对于很多文件属于二进制文件不能直接处理，那么需要将二进制转为cvs文件后才能处理，如xls是二进制文件需要对xls文件转为cvs文件，操作数据后再转成xls文件即可

7.1xls文件转cvs文件

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. def xls_to_csv(xls_file_path, csv_file_path):
   
4.     try:
   
5.         df = pd.read_excel(xls_file_path)
   
6.         df.to_csv(csv_file_path, index=False)
   
7.         print(f"成功将 {xls_file_path} 转换为 {csv_file_path}")
   
8.     except Exception as e:
   
9.         print(f"转换过程中出现错误: {e}")
   
10. 
    
11. # 示例调用
    
12. xls_file = 'example.xls'
    
13. csv_file = 'example.csv'
    
14. xls_to_csv(xls_file, csv_file)

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7.2cvs文件转xls文件

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. def csv_to_xls(csv_file_path, xls_file_path):
   
4.     try:
   
5.         df = pd.read_csv(csv_file_path)
   
6.         df.to_excel(xls_file_path, index=False)
   
7.         print(f"成功将 {csv_file_path} 转换为 {xls_file_path}")
   
8.     except Exception as e:
   
9.         print(f"转换过程中出现错误: {e}")
   
10. 
    
11. # 示例调用
    
12. csv_file = 'example.csv'
    
13. xls_file = 'example.xls'
    
14. csv_to_xls(csv_file, xls_file)

复制代码

7.3txt文件转cvs文件

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. def txt_to_csv(txt_file_path, csv_file_path):
   
4.     try:
   
5.         # 假设 txt 文件以空格分隔，根据实际情况修改 sep 参数
   
6.         df = pd.read_csv(txt_file_path, sep=' ', header=None)
   
7.         df.to_csv(csv_file_path, index=False, header=False)
   
8.         print(f"成功将 {txt_file_path} 转换为 {csv_file_path}")
   
9.     except Exception as e:
   
10.         print(f"转换过程中出现错误: {e}")
    
11. 
    
12. # 示例调用
    
13. txt_file = 'example.txt'
    
14. csv_file = 'example.csv'
    
15. txt_to_csv(txt_file, csv_file)

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7.4csv文件转txt文件

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. def csv_to_txt(csv_file_path, txt_file_path):
   
4.     try:
   
5.         df = pd.read_csv(csv_file_path)
   
6.         df.to_csv(txt_file_path, sep=' ', index=False, header=False)
   
7.         print(f"成功将 {csv_file_path} 转换为 {txt_file_path}")
   
8.     except Exception as e:
   
9.         print(f"转换过程中出现错误: {e}")
   
10. 
    
11. # 示例调用
    
12. csv_file = 'example.csv'
    
13. txt_file = 'example.txt'
    
14. csv_to_txt(csv_file, txt_file)

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以上就是python中各种常见文件的读写操作与类型转换详细指南的详细内容，更多关于python文件读写与类型转换的资料请关注脚本之家其它相关文章！

来源：https://www.jb51.net/python/339975dtt.htm
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