处理文件是我们几乎每天都躲不开的任务之一。Python中含有几个用于执行文件操作的内置模块，例如读取文件，移动文件，获取文件属性等。本文总结了许多值得了解的函数，这些函数可用于进行一些Python中最常见的文件操作，可以极大地提高我们处理文件的效率。
打开&关闭文件
读取或写入文件前，首先要做的就是打开文件，Python的内置函数open可以打开文件并返回文件对象。文件对象的类型取决于打开文件的模式，可以是文本文件对象，也可以是原始二进制文件，或是缓冲二进制文件对象。每个文件对象都有诸如 read()和write()之类的方法。
你能看出以下代码块中存在的问题吗？我们稍后来揭晓答案。
file = open("test_file.txt","w+")
file.read()
file.write("a new line")
Python文档列出了所有可能的文件模式，其中最常见的模式可见下表。但要注意一个重要规则，即：如果某一文件存在，那么任何与w相关的模式都会截断该文件，并再创建一个新文件。如果你不想覆盖原文件，请谨慎使用此模式，或尽量使用追加模式 a。
上一个代码块中的问题是打开文件后未关闭。在处理文件后关闭文件很重要，因为打开的文件对象可能会出现诸如资源泄漏等不可预测的风险，以下两种方式可以确保正确关闭文件。
1.使用 close()
第一种方法是显式使用close()。但较好的做法是将该代码放在最后，因为这样的话就可以确保在任何情况下都能关闭该文件，而且会使代码更加清晰。但开发人员也应负起责任，记得关闭文件。
try:
file =open("test_file.txt","w+")
file.write("a new line")
exception Exception as e:
logging.exception(e)
finally:
file.close()
2.使用上下文管理器，with open(...) as f
第二种方法是使用上下文管理器。若你对此不太熟悉，还请查阅Dan Bader用Python编写的上下文管理器和“ with”语句。用withopen() as f实现了使用__enter__ 和 __exit__ 方法来打开和关闭文件。此外，它将try / finally语句封装在上下文管理器中，这样我们就不会忘记关闭文件啦。
with open("test_file","w+") as file:
file.write("a new line")
两种方法哪个更优？这要看你使用的场景。以下示例实现了将50000条记录写入文件的3种不同方式。从输出中可见，use_context_manager_2()函数与其他函数相比性能极低。这是因为with语句在一个单独函数中，基本上会为每条记录打开和关闭文件，这种繁琐的I / O操作会极大地影响性能。
def_write_to_file(file, line):
withopen(file, "a") as f:
f.write(line)
def_valid_records():
for i inrange(100000):
if i %2==0:
yield i
defuse_context_manager_2(file):
for line in_valid_records():
_write_to_file(file, str(line))
defuse_context_manager_1(file):
withopen(file, "a") as f:
for line in_valid_records():
f.write(str(line))
defuse_close_method(file):
f =open(file, "a")
for line in_valid_records():
f.write(str(line))
f.close()
use_close_method("test.txt")
use_context_manager_1("test.txt")
use_context_manager_2("test.txt")
# Finished'use_close_method' in 0.0253 secs
# Finished 'use_context_manager_1'in 0.0231 secs
# Finished'use_context_manager_2' in 4.6302 secs
对比close()和with语句两种方法
读写文件
文件打开后，开始读取或写入文件。文件对象提供了三种读取文件的方法，分别是 read()、readline() 和readlines()。
· 默认情况下，read(size=-1)返回文件的全部内容。但若文件大于内存，则可选参数 size 能帮助限制返回的字符(文本模式)或字节(二进制模式)的大小。
· readline(size=-1) 返回整行，最后包括字符\ n。如果 size 大于0，它将从该行返回最大字符数。
· readlines(hint=-1) 返回列表中文件的所有行。若返回的字符数超过了可选参数hint，则将不返回任何行。
在以上三种方法中，由于read() 和readlines()在默认情况下以字符串或列表形式返回完整的文件，所以这两种方法的内存效率较低。一种更有效的内存迭代方式是使用readline()并使其停止读取，直到返回空字符串。空字符串“”表示指针到达文件末尾。
withopen('test.txt', 'r') as reader:
line = reader.readline()
while line !="":
line = reader.readline()
print(line)
以节省内存的方式读取文件
编写方式有两种：write()和writelines()。顾名思义，write()能编写一个字符串，而writelines()可编写一个字符串列表。开发人员须在末尾添加\ n。
withopen("test.txt", "w+") as f:
f.write("hi\n")
f.writelines(["this is aline\n", "this is another line\n"])
# >>>cat test.txt
# hi
# this is a line
# this is anotherline
在文件中写入行
若要将文本写入特殊的文件类型(例如JSON或csv)，则应在文件对象顶部使用Python内置模块json或csv。
import csv
import json
withopen("cities.csv", "w+") as file:
writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=["city", "country"])
writer.writeheader()
writer.writerow({"city": "Amsterdam", "country": "Netherlands"})
writer.writerows(
[
{"city": "Berlin", "country": "Germany"},
{"city": "Shanghai", "country": "China"},
]
)
# >>> cat cities.csv
# city,country
# Amsterdam,Netherlands
# Berlin,Germany
# Shanghai,China
withopen("cities.json", "w+") as file:
json.dump({"city": "Amsterdam", "country": "Netherlands"}, file)
# >>>cat cities.json
# { "city":"Amsterdam", "country": "Netherlands" }
在文件内移动指针
图源：unsplash
当打开文件时，会得到一个指向特定位置的文件处理程序。在r和w模式下，处理程序指向文件的开头。在a模式下，处理程序指向文件的末尾。
tell() 和 seek()
当读取文件时，若没有移动指针，那么指针将自己移动到下一个开始读取的位置。以下2种方法可以做到这一点：tell()和seek()。
tell()以文件开头的字节数/字符数的形式返回指针的当前位置。seek(offset，whence = 0)将处理程序移至远离wherece的offset字符处。wherece可以是：
· 0: 从文件开头开始
· 1：从当前位置开始
· 2：从文件末尾开始
在文本模式下，wherece仅应为0，offset应≥0。
withopen("text.txt", "w+") as f:
f.write("0123456789abcdef")
f.seek(9)
print(f.tell()) # 9 (pointermoves to 9, next read starts from 9)
print(f.read()) # 9abcdef
了解文件状态
操作系统中的文件系统具有许多有关文件的实用信息，例如：文件的大小，创建和修改的时间。要在Python中获取此信息，可以使用os或pathlib模块。实际上，os和pathlib之间有很多共同之处。但后者更面向对象。
os
使用os.stat(“ test.txt”)可以获取文件完整状态。它能返回具有许多统计信息的结果对象，例如st_size(文件大小，以字节为单位)，st_atime(最新访问的时戳)，st_mtime(最新修改的时戳)等。
print(os.stat("text.txt"))
>>> os.stat_result(st_mode=33188, st_ino=8618932538,st_dev=16777220, st_nlink=1, st_uid=501, st_gid=20, st_size=16,st_atime=1597527409, st_mtime=1597527409, st_ctime=1597527409)
单独使用os.path可获取统计信息。
os.path.getatime()
os.path.getctime()
os.path.getmtime()
os.path.getsize()
Pathlib
使用pathlib.Path("text.txt").stat()也可获取文件完整状态。它能返回与os.stat()相同的对象。
print(pathlib.Path("text.txt").stat())
>>>os.stat_result(st_mode=33188, st_ino=8618932538, st_dev=16777220, st_nlink=1,st_uid=501, st_gid=20, st_size=16, st_atime=1597528703, st_mtime=1597528703,st_ctime=1597528703)
下文将在诸多方面比较os和pathlib的异同。
复制，移动和删除文件
Python有许多处理文件移动的内置模块。你在信任Google返回的第一个答案之前，应该明白：模块选择不同，性能也会不同。有些模块会阻塞线程，直到文件移动完成；而其他模块则可能异步执行。
图源：unsplash
shutil
shutil是用于移动、复制和删除文件(夹)的最著名的模块。它有3种仅供复制文件的方法：copy()，copy2()和copyfile()。
copy() v.s. copy2()：copy2()与copy()非常相似。但不同之处在于前者还能复制文件的元数据，例如最近的访问时间和修改时间等。不过由于Python文档操作系统的限制，即使copy2()也无法复制所有元数据。
copy() v.s. copy2()shutil.copy("1.csv", "copy.csv")
shutil.copy2("1.csv", "copy2.csv")
print(pathlib.Path("1.csv").stat())
print(pathlib.Path("copy.csv").stat())
print(pathlib.Path("copy2.csv").stat())
# 1.csv
# os.stat_result(st_mode=33152, st_ino=8618884732,st_dev=16777220, st_nlink=1, st_uid=501, st_gid=20, st_size=11,st_atime=1597570395, st_mtime=1597259421, st_ctime=1597570360)
# copy.csv
# os.stat_result(st_mode=33152, st_ino=8618983930,st_dev=16777220, st_nlink=1, st_uid=501, st_gid=20, st_size=11,st_atime=1597570387, st_mtime=1597570395, st_ctime=1597570395)
#copy2.csv
# os.stat_result(st_mode=33152, st_ino=8618983989, st_dev=16777220,st_nlink=1, st_uid=501, st_gid=20, st_size=11, st_atime=1597570395,st_mtime=1597259421, st_ctime=1597570395)
copy() v.s. copy2()
copy() v.s. copyfile()：copy()能将新文件的权限设置为与原文件相同，但是copyfile()不会复制其权限模式。其次，copy()的目标可以是目录。如果存在同名文件，则将覆盖原文件或创建新文件。但是，copyfile()的目标必须是目标文件名。
shutil.copy("1.csv", "copy.csv")
shutil.copyfile("1.csv", "copyfile.csv")
print(pathlib.Path("1.csv").stat())
print(pathlib.Path("copy.csv").stat())
print(pathlib.Path("copyfile.csv").stat())
# 1.csv
#os.stat_result(st_mode=33152, st_ino=8618884732, st_dev=16777220, st_nlink=1,st_uid=501, st_gid=20, st_size=11, st_atime=1597570395, st_mtime=1597259421,st_ctime=1597570360)
# copy.csv
#os.stat_result(st_mode=33152, st_ino=8618983930, st_dev=16777220, st_nlink=1,st_uid=501, st_gid=20, st_size=11, st_atime=1597570387, st_mtime=1597570395,st_ctime=1597570395)
# copyfile.csv
# permission(st_mode) is changed
#os.stat_result(st_mode=33188, st_ino=8618984694, st_dev=16777220, st_nlink=1,st_uid=501, st_gid=20, st_size=11, st_atime=1597570387, st_mtime=1597570395,st_ctime=1597570395)
shutil.copyfile("1.csv", "./source")
#IsADirectoryError: [Errno 21] Is a directory: './source'
copy() v.s. copyfile()
os
os 模块内含system()函数，可在subshell中执行命令。你需要将该命令作为参数传递给system()，这与在操作系统上执行命令效果相同。为了移动和删除文件，还可以在os模块中使用专用功能。
# copy
os.system("cp 1.csvcopy.csv")
# rename/move
os.system("mv 1.csvmove.csv")
os.rename("1.csv", "move.csv")
# delete
os.system("rmmove.csv")
异步复制/移动文件
到目前为止，解决方案始终是同步执行的，这意味着如果文件过大，需要更多时间移动，那么程序可能会终止运行。如果要异步执行程序，则可以使用threading，multiprocessing或subprocess模块，这三个模块能使文件操作在单独的线程或进程中运行。
import threading
import subprocess
import multiprocessing
src ="1.csv"
dst ="dst_thread.csv"
thread = threading.Thread(target=shutil.copy,args=[src, dst])
thread.start()
thread.join()
dst ="dst_multiprocessing.csv"
process = multiprocessing.Process(target=shutil.copy,args=[src, dst])
process.start()
process.join()
cmd ="cp 1.csv dst_subprocess.csv"
status = subprocess.call(cmd, shell=True)
异步执行文件操作
搜索文件
复制和移动文件后，你可能需要搜索与特定模式匹配的文件名，Python提供了许多内置函数可以选择。
Glob
glob模块根据Unix shell使用的规则查找与指定模式匹配的所有路径名，它支持使用通配符。
glob.glob(“ *。csv”)搜索当前目录中所有具有csv扩展名的文件。使用glob模块，还可以在子目录中搜索文件。
>>>import glob
>>> glob.glob("*.csv")
['1.csv', '2.csv']
>>> glob.glob("**/*.csv",recursive=True)
['1.csv', '2.csv', 'source/3.csv']
os
os模块功能十分强大，它基本上可以执行所有文件操作。我们可以简单地使用os.listdir()列出目录中的所有文件，并使用file.endswith()和file.startswith()来检测模式，还可使用os.walk()来遍历目录。
import os
for file in os.listdir("."):
if file.endswith(".csv"):
print(file)
for root, dirs, files in os.walk("."):
for file in files:
if file.endswith(".csv"):
print(file)
搜索文件名——os
pathlib
pathlib 的功能与glob模块类似。它也可以递归搜索文件名。与上文基于os的解决方案相比，pathlib代码更少，并且提供了更多面向对象的解决方案。
from pathlib importPath
p =Path(".")
for name in p.glob("**/*.csv"): # recursive
print(name)
搜索文件名——pathlib
管理文件路径
图源：unsplash
管理文件路径是另一项常见的执行任务。它可以获取文件的相对路径和绝对路径，也可以连接多个路径并找到父目录等。
相对路径和绝对路径
os和pathlib都能获取文件或目录的相对路径和绝对路径。
import os
import pathlib
print(os.path.abspath("1.txt")) # absolute
print(os.path.relpath("1.txt")) # relative
print(pathlib.Path("1.txt").absolute()) # absolute
print(pathlib.Path("1.txt")) # relative
文件的相对和绝对路径
联接路径
这是我们可以独立于环境连接os和pathlib中的路径的方式。pathlib使用斜杠创建子路径。
import os
import pathlib
print(os.path.join("/home", "file.txt"))
print(pathlib.Path("/home") /"file.txt")
获取父目录
dirname()是在os中获取父目录的函数，而在pathlib中，只需使用Path().parent函数，就能获取父文件夹。
import os
import pathlib
# relative path
print(os.path.dirname("source/2.csv"))
# source
print(pathlib.Path("source/2.csv").parent)
# source
# absolute path
print(pathlib.Path("source/2.csv").resolve().parent)
# /Users/
获取父文件夹
最后简单介绍一下os和pathlib。如Python文档所述，pathlib是比os更面向对象的解决方案。它将每个文件路径表示为适当的对象，而不是字符串。这对于开发人员来讲非常便利：可以直接访问对象，简化了连接多个路径的过程，而且能使在不同操作系统上的操作变得更加一致。
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