Python教程:读取文件有三种方法:(read、readline、readlines)详细用法


python3中,读取文件有三种方法:read()、readline()、readlines()。

此三种方法,均支持接收一个变量,用于限制每次读取的数据量,但是,通常不会使用。

本文的目的:分析、总结上述三种读取方式的使用方法及特点。

一、read方法

  • 特点:读取整个文件,将文件内容放到一个字符串变量中。

  • 缺点:如果文件非常大,尤其是大于内存时,无法使用read()方法。

file = open('部门同事联系方式.txt', 'r')  # 创建的这个文件,是一个可迭代对象

try:
    text = file.read()  # 结果为str类型
    print(type(text))   #打印text的类型
    print(text)
finally:
    file.close()    #关闭文件file
"""
<class 'str'>
李飞 177 70 13888888
王超 170 50 13988888
白净 167 48 13324434
黄山 166 46 13828382
"""

read()直接读取字节到字符串中,包括了换行符

>>> file = open('兼职模特联系方式.txt', 'r')
>>> a = file.read()
>>> a
'李飞 177 70 13888888/n王超 170 50 13988888/n白净 167 48 13324434/n黄山 166 46 13828382'

二、readline方法

  • 特点:readline()方法每次读取一行;返回的是一个字符串对象,保持当前行的内存

  • 缺点:比readlines慢的多

file = open('部门同事联系方式.txt', 'r')

try:
    while True:
        text_line = file.readline()
        if text_line:
            print(type(text_line), text_line)
        else:
            break
finally:
    file.close()
"""
<class 'str'> 李飞 177 70 13888888

<class 'str'> 王超 170 50 13988888

<class 'str'> 白净 167 48 13324434

<class 'str'> 黄山 166 46 13828382
"""

readline()读取整行,包括行结束符,并作为字符串返回

>>> file = open('兼职模特联系方式.txt', 'r')
>>> a = file.readline()
>>> a
'李飞 177 70 13888888/n'

三、readlines方法

特点:一次性读取整个文件;自动将文件内容分析成一个行的列表

'''
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寻找有志同道合的小伙伴,互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书!
'''
file = open('部门同事联系方式.txt', 'r')

try:
    text_lines = file.readlines()
    print(type(text_lines), text_lines)
    for line in text_lines:
        print(type(line), line)
finally:
    file.close()
"""
<class 'list'> ['李飞 177 70 13888888/n', '王超 170 50 13988888/n', '白净 167 48 13324434/n', '黄山 166 46 13828382']
<class 'str'> 李飞 177 70 13888888

<class 'str'> 王超 170 50 13988888

<class 'str'> 白净 167 48 13324434

<class 'str'> 黄山 166 46 13828382
"""

readlines()读取所有行,然后把它们作为一个字符串列表返回。

>>> file = open('兼职模特联系方式.txt', 'r')
>>> a = file.readlines()
>>> a
['李飞 177 70 13888888/n', '王超 170 50 13988888/n', '白净 167 48 13324434/n', 
'黄山 166 46 13828382']

原创文章,作者:kirin,如若转载,请注明出处:https://blog.ytso.com/tech/python/272882.html

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