Python 读取文件

在 Python 编程中，读取文件是一个非常常见的操作。Python 提供了多种方法来读取文件，如下所示：

以普通方式读取文件

使用 Python 内置的 open 函数以普通方式读取文件。

with open('file.txt', 'r') as f:
    content = f.read()
    print(content)

在上面的代码中，我们使用了 with 语句来打开文件。’file.txt’ 是文件的路径，’r’ 是以只读模式打开文件。最后使用 f.read() 读取文件内容。

逐行读取文件

使用 Python 的内置函数 open 和 readline 可以实现逐行读取文件。

with open('file.txt', 'r') as f:
    for line in f:
        print(line)

在上面的代码中，我们使用了 with 语句来打开文件。’file.txt’ 是文件的路径，’r’ 是以只读模式打开文件。然后使用 for 循环逐行读取文件内容。

读取大文件

有时候我们需要读取非常大的文件，并且一次性读取所有内容可能会造成内存溢出。可以使用 Python 的内置模块 itertools 实现对大文件的迭代访问。

import itertools

with open('file.txt', 'r') as f:
    for line in itertools.islice(f, 100, None):
        print(line)

在上面的代码中，我们使用了 with 语句来打开文件。’file.txt’ 是文件的路径，’r’ 是以只读模式打开文件。然后使用 itertools.islice 迭代读取文件内容。

使用 Pandas 读取文件

Pandas 是 Python 中非常常用的数据分析库，它的 read_csv 函数可以轻松地读取和处理大型 CSV 文件。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv')
print(df)

在上面的代码中，我们使用了 Pandas 的 read_csv 函数读取 CSV 文件。’file.csv’ 是文件的路径。

使用 NumPy 读取二进制文件

NumPy 是 Python 中非常常用的科学计算库，可以轻松地读取和处理二进制数据文件。

import numpy as np

data = np.fromfile('file.dat', dtype=np.int16)
print(data)

在上面的代码中，我们使用了 NumPy 的 fromfile 函数读取二进制文件。’file.dat’ 是文件的路径，np.int16 是数据类型。

使用 JSON 读取文件

JSON 是一种轻量级的数据交换格式，它常用于网络通信和各种系统之间的数据传输。

import json

with open('file.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)
    print(data)

在上面的代码中，我们使用了 json.load 函数将 JSON 文件中的数据读取为 Python 对象。’file.json’ 是文件的路径。

使用 YAML 读取文件

YAML 是一种轻量级的数据序列化格式，它常用于少量数据的存储或传输。

import yaml

with open('file.yaml', 'r') as f:
    data = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)
    print(data)

在上面的代码中，我们使用了 yaml.load 函数将 YAML 文件中的数据读取为 Python 对象。’file.yaml’ 是文件的路径。

结论

Python 提供了多种方法来读取文件，包括普通方式和逐行读取方式。此外，使用 pandas 和 numpy 可以轻松地读取和处理大型 CSV 和二进制文件，而使用 json 和 yaml 可以读取和处理 JSON 和 YAML 格式的数据。