Posted in Python onJuly 30, 2017
前言
众所周知在python中读取文件常用的三种方法:read(),readline(),readlines(),今天看项目是又忘记他们的区别了。以前看书的时候觉得这东西很简单,一眼扫过,待到用时却也只知道有这么几个方法,不懂得它的原理与用法。也许吧,没有永远的记忆,况且根本没有用心去记它。话不多说,来一起看看详细的介绍:
准备
假设a.txt的内容如下所示:
Hello Welcome What is the fuck...
一、read([size])方法
read([size])
方法从文件当前位置起读取size个字节,若无参数size,则表示读取至文件结束为止,它范围为字符串对象
f = open("a.txt") lines = f.read() print lines print(type(lines)) f.close()
输出结果:
Hello Welcome What is the fuck... <type 'str'> #字符串类型
二、readline()方法
从字面意思可以看出,该方法每次读出一行内容,所以,读取时占用内存小,比较适合大文件,该方法返回一个字符串对象。
f = open("a.txt") line = f.readline() print(type(line)) while line: print line, line = f.readline() f.close()
输出结果:
<type 'str'> Hello Welcome What is the fuck...
三、readlines()方法读取整个文件所有行,保存在一个列表(list)变量中,每行作为一个元素,但读取大文件会比较占内存。
f = open("a.txt") lines = f.readlines() print(type(lines)) for line in lines: print line, f.close()
输出结果:
<type 'list'> Hello Welcome What is the fuck...
四、linecache模块
当然,有特殊需求还可以用linecache模块,比如你要输出某个文件的第n行:
# 输出第2行 text = linecache.getline(‘a.txt',2) print text,
对于大文件效率还可以。
下面是其他网友的补充
""" 1、读取文件的三个方法:read()、readline()、readlines() 2、三个方法均可接受一个变量用以限制每次读取的数据量,通常不使用该变量。 """ """ 关于read()方法: 1、读取整个文件,将文件内容放到一个字符串变量中 2、如果文件大于可用内存,不可能使用这种处理 """ file_object = open("test.py",'r') #创建一个文件对象,也是一个可迭代对象 try: all_the_text = file_object.read() #结果为str类型 print type(all_the_text) print "all_the_text=",all_the_text finally: file_object.close() """ 关于readline()方法: 1、readline()每次读取一行,比readlines()慢得多 2、readline()返回的是一个字符串对象,保存当前行的内容 """ file_object1 = open("test.py",'r') try: while True: line = file_object1.readline() if line: print "line=",line else: break finally: file_object1.close() """ 关于readlines()方法: 1、一次性读取整个文件。 2、自动将文件内容分析成一个行的列表。 """ file_object2 = open("test.py",'r') try: lines = file_object2.readlines() print "type(lines)=",type(lines) #type(lines)= <type 'list'> for line in lines: print "line=",line finally: file_object2.close()
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对三水点靠木的支持
Python中read()、readline()和readlines()三者间的区别和用法
- Author -
大阿拉伯人声明:登载此文出于传递更多信息之目的,并不意味着赞同其观点或证实其描述。
Reply on: @reply_date@
@reply_contents@