本篇文章給大家分享的是有關(guān)Python中怎么對文件進行處理，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學(xué)習(xí)，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。

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建議一：使用 pathlib 模塊

如果你需要在 Python 里進行文件處理，那么標(biāo)準(zhǔn)庫中的 os 和 os.path 兄弟倆一定是你無法避開的兩個模塊。在這兩個模塊里，有著非常多與文件路徑處理、文件讀寫、文件狀態(tài)查看相關(guān)的工具函數(shù)。

讓我用一個例子來展示一下它們的使用場景。有一個目錄里裝了很多數(shù)據(jù)文件，但是它們的后綴名并不統(tǒng)一，既有 .txt，又有 .csv。我們需要把其中以 .txt 結(jié)尾的文件都修改為 .csv 后綴名。

我們可以寫出這樣一個函數(shù)： 

import os     import os.path     def unify_ext_with_os_path(path):         """統(tǒng)一目錄下的 .txt 文件名后綴為 .csv         """         for filename in os.listdir(path):             basename, ext = os.path.splitext(filename)             if ext == '.txt':                 abs_filepath = os.path.join(path, filename)                 os.rename(abs_filepath, os.path.join(path, f'{basename}.csv'))

讓我們看看，上面的代碼一共用到了哪些與文件處理相關(guān)的函數(shù)：

•  os.listdir(path)：列出 path 目錄下的所有文件（含文件夾）

•  os.path.splitext(filename)：切分文件名里面的基礎(chǔ)名稱和后綴部分

•  os.path.join(path,filename)：組合需要操作的文件名為絕對路徑

•  os.rename(...)：重命名某個文件

上面的函數(shù)雖然可以完成需求，但說句實話，即使在寫了很多年 Python 代碼后，我依然覺得：這些函數(shù)不光很難記，而且最終的成品代碼也不怎么討人喜歡。

使用 pathlib 模塊改寫代碼

為了讓文件處理變得更簡單，Python 在 3.4 版本引入了一個新的標(biāo)準(zhǔn)庫模塊：pathlib。它基于面向?qū)ο笏枷朐O(shè)計，封裝了非常多與文件操作相關(guān)的功能。如果使用它來改寫上面的代碼，結(jié)果會大不相同。

使用 pathlib 模塊后的代碼： 

from pathlib import Path     def unify_ext_with_pathlib(path):         for fpath in Path(path).glob('*.txt'):             fpath.rename(fpath.with_suffix('.csv'))

和舊代碼相比，新函數(shù)只需要兩行代碼就完成了工作。而這兩行代碼主要做了這么幾件事：

1. 鴻蒙官方戰(zhàn)略合作共建——HarmonyOS技術(shù)社區(qū)

2.  首先使用 Path(path) 將字符串路徑轉(zhuǎn)換為 Path 對象

3.  調(diào)用 .glob('*.txt') 對路徑下所有內(nèi)容進行模式匹配并以生成器方式返回，結(jié)果仍然是 Path 對象，所以我們可以接著做后面的操作

4.  使用 .with_suffix('.csv') 直接獲取使用新后綴名的文件全路徑

5.  調(diào)用 .rename(target) 完成重命名

相比 os 和 os.path，引入 pathlib 模塊后的代碼明顯更精簡，也更有整體統(tǒng)一感。所有文件相關(guān)的操作都是一站式完成。

其他用法

除此之外，pathlib 模塊還提供了很多有趣的用法。比如使用 / 運算符來組合文件路徑： 

# ? 舊朋友：使用 os.path 模塊     >>> import os.path     >>> os.path.join('/tmp', 'foo.txt')     '/tmp/foo.txt'     # ? 新潮流：使用 / 運算符     >>> from pathlib import Path     >>> Path('/tmp') / 'foo.txt'     PosixPath('/tmp/foo.txt')

或者使用 .read_text() 來快速讀取文件內(nèi)容：

# 標(biāo)準(zhǔn)做法，使用 with open(...) 打開文件  >>> with open('foo.txt') as file:  ...     print(file.read())  ...  foo  # 使用 pathlib 可以讓這件事情變得更簡單  >>> from pathlib import Path  >>> print(Path('foo.txt').read_text())  foo

除了我在文章里介紹的這些，pathlib 模塊還提供了非常多有用的方法，強烈建議去 官方文檔 詳細(xì)了解一下。

如果上面這些都不足以讓你動心，那么我再多給你一個使用 pathlib 的理由：PEP-519 里定義了一個專門用于“文件路徑”的新對象協(xié)議，這意味著從該 PEP 生效后的 Python 3.6 版本起，pathlib 里的 Path 對象，可以和以前絕大多數(shù)只接受字符串路徑的標(biāo)準(zhǔn)庫函數(shù)兼容使用：

>>> p = Path('/tmp')   # 可以直接對 Path 類型對象 p 進行 join   >>> os.path.join(p, 'foo.txt')  '/tmp/foo.txt'

所以，無需猶豫，趕緊把 pathlib 模塊用起來吧。

Hint: 如果你使用的是更早的 Python 版本，可以嘗試安裝 pathlib2 模塊 。

建議二：掌握如何流式讀取大文件

幾乎所有人都知道，在 Python 里讀取文件有一種“標(biāo)準(zhǔn)做法”：首先使用 withopen(fine_name) 上下文管理器的方式獲得一個文件對象，然后使用 for 循環(huán)迭代它，逐行獲取文件里的內(nèi)容。

下面是一個使用這種“標(biāo)準(zhǔn)做法”的簡單示例函數(shù)：

def count_nine(fname):      """計算文件里包含多少個數(shù)字 '9'      """      count = 0      with open(fname) as file:          for line in file:              count += line.count('9')      return count

假如我們有一個文件 small_file.txt，那么使用這個函數(shù)可以輕松計算出 9 的數(shù)量。

# small_file.txt   feiowe9322nasd9233rl   aoeijfiowejf8322kaf9a   # OUTPUT: 3   print(count_nine('small_file.txt'))

為什么這種文件讀取方式會成為標(biāo)準(zhǔn)？這是因為它有兩個好處：

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2.  with 上下文管理器會自動關(guān)閉打開的文件描述符

3.  在迭代文件對象時，內(nèi)容是一行一行返回的，不會占用太多內(nèi)存

標(biāo)準(zhǔn)做法的缺點

但這套標(biāo)準(zhǔn)做法并非沒有缺點。如果被讀取的文件里，根本就沒有任何換行符，那么上面的第二個好處就不成立了。當(dāng)代碼執(zhí)行到 forlineinfile 時，line 將會變成一個非常巨大的字符串對象，消耗掉非?？捎^的內(nèi)存。

讓我們來做個試驗：有一個 5GB 大的文件 big_file.txt，它里面裝滿了和 small_file.txt 一樣的隨機字符串。只不過它存儲內(nèi)容的方式稍有不同，所有的文本都被放在了同一行里：

# FILE: big_file.txt   df2if283rkwefh... <剩余 5GB 大小> ...

如果我們繼續(xù)使用前面的 count_nine 函數(shù)去統(tǒng)計這個大文件里 9 的個數(shù)。那么在我的筆記本上，這個過程會足足花掉 65 秒，并在執(zhí)行過程中吃掉機器 2GB 內(nèi)存 [注1]。

使用 read 方法分塊讀取

為了解決這個問題，我們需要暫時把這個“標(biāo)準(zhǔn)做法”放到一邊，使用更底層的 file.read() 方法。與直接循環(huán)迭代文件對象不同，每次調(diào)用 file.read(chunk_size) 會直接返回從當(dāng)前位置往后讀取 chunk_size 大小的文件內(nèi)容，不必等待任何換行符出現(xiàn)。

所以，如果使用 file.read() 方法，我們的函數(shù)可以改寫成這樣:

def count_nine_v2(fname):       """計算文件里包含多少個數(shù)字 '9'，每次讀取 8kb       """       count = 0       block_size = 1024 * 8       with open(fname) as fp:           while True:               chunk = fp.read(block_size)               # 當(dāng)文件沒有更多內(nèi)容時，read 調(diào)用將會返回空字符串 ''               if not chunk:                   break               count += chunk.count('9')       return count

在新函數(shù)中，我們使用了一個 while 循環(huán)來讀取文件內(nèi)容，每次最多讀取 8kb 大小，這樣可以避免之前需要拼接一個巨大字符串的過程，把內(nèi)存占用降低非常多。

利用生成器解耦代碼

假如我們在討論的不是 Python，而是其他編程語言。那么可以說上面的代碼已經(jīng)很好了。但是如果你認(rèn)真分析一下 count_nine_v2 函數(shù)，你會發(fā)現(xiàn)在循環(huán)體內(nèi)部，存在著兩個獨立的邏輯：數(shù)據(jù)生成（read 調(diào)用與 chunk 判斷） 與 數(shù)據(jù)消費。而這兩個獨立邏輯被耦合在了一起。

正如我在《編寫地道循環(huán)》里所提到的，為了提升復(fù)用能力，我們可以定義一個新的 chunked_file_reader 生成器函數(shù)，由它來負(fù)責(zé)所有與“數(shù)據(jù)生成”相關(guān)的邏輯。這樣 count_nine_v3 里面的主循環(huán)就只需要負(fù)責(zé)計數(shù)即可。

def chunked_file_reader(fp, block_size=1024 * 8):        """生成器函數(shù)：分塊讀取文件內(nèi)容        """        while True:            chunk = fp.read(block_size)            # 當(dāng)文件沒有更多內(nèi)容時，read 調(diào)用將會返回空字符串 ''            if not chunk:                break            yield chunk    def count_nine_v3(fname):        count = 0        with open(fname) as fp:            for chunk in chunked_file_reader(fp):                count += chunk.count('9')        return count

進行到這一步，代碼似乎已經(jīng)沒有優(yōu)化的空間了，但其實不然。iter(iterable) 是一個用來構(gòu)造迭代器的內(nèi)建函數(shù)，但它還有一個更少人知道的用法。當(dāng)我們使用 iter(callable,sentinel) 的方式調(diào)用它時，會返回一個特殊的對象，迭代它將不斷產(chǎn)生可調(diào)用對象 callable 的調(diào)用結(jié)果，直到結(jié)果為 setinel 時，迭代終止。 

def chunked_file_reader(file, block_size=1024 * 8):         """生成器函數(shù)：分塊讀取文件內(nèi)容，使用 iter 函數(shù)         """         # 首先使用 partial(fp.read, block_size) 構(gòu)造一個新的無需參數(shù)的函數(shù)         # 循環(huán)將不斷返回 fp.read(block_size) 調(diào)用結(jié)果，直到其為 '' 時終止         for chunk in iter(partial(file.read, block_size), ''):             yield chunk

最終，只需要兩行代碼，我們就完成了一個可復(fù)用的分塊文件讀取函數(shù)。那么，這個函數(shù)在性能方面的表現(xiàn)如何呢？

和一開始的 2GB 內(nèi)存/耗時 65 秒 相比，使用生成器的版本只需要 7MB 內(nèi)存 / 12 秒 就能完成計算。效率提升了接近 4 倍，內(nèi)存占用更是不到原來的 1%。

建議三：設(shè)計接受文件對象的函數(shù)

統(tǒng)計完文件里的 “9” 之后，讓我們換一個需求?，F(xiàn)在，我想要統(tǒng)計每個文件里出現(xiàn)了多少個英文元音字母（aeiou）。只要對之前的代碼稍作調(diào)整，很快就可以寫出新函數(shù) count_vowels。 

def count_vowels(filename):         """統(tǒng)計某個文件中，包含元音字母(aeiou)的數(shù)量         """         VOWELS_LETTERS = {'a', 'e', 'i', 'o', 'u'}         count = 0         with open(filename, 'r') as fp:             for line in fp:                 for char in line:                     if char.lower() in VOWELS_LETTERS:                         count += 1         return count    # OUTPUT: 16   print(count_vowels('small_file.txt'))

和之前“統(tǒng)計 9”的函數(shù)相比，新函數(shù)變得稍微復(fù)雜了一些。為了保證程序的正確性，我需要為它寫一些單元測試。但當(dāng)我準(zhǔn)備寫測試時，卻發(fā)現(xiàn)這件事情非常麻煩，主要問題點如下：

1. 鴻蒙官方戰(zhàn)略合作共建——HarmonyOS技術(shù)社區(qū)

2.  函數(shù)接收文件路徑作為參數(shù)，所以我們需要傳遞一個實際存在的文件

3.  為了準(zhǔn)備測試用例，我要么提供幾個樣板文件，要么寫一些臨時文件

4.  而文件是否能被正常打開、讀取，也成了我們需要測試的邊界情況

如果，你發(fā)現(xiàn)你的函數(shù)難以編寫單元測試，那通常意味著你應(yīng)該改進它的設(shè)計。上面的函數(shù)應(yīng)該如何改進呢？答案是：讓函數(shù)依賴“文件對象”而不是文件路徑。

修改后的函數(shù)代碼如下：

def count_vowels_v2(fp):       """統(tǒng)計某個文件中，包含元音字母(aeiou)的數(shù)量       """       VOWELS_LETTERS = {'a', 'e', 'i', 'o', 'u'}       count = 0       for line in fp:           for char in line:               if char.lower() in VOWELS_LETTERS:                   count += 1       return count   # 修改函數(shù)后，打開文件的職責(zé)被移交給了上層函數(shù)調(diào)用者   with open('small_file.txt') as fp:       print(count_vowels_v2(fp))

這個改動帶來的主要變化，在于它提升了函數(shù)的適用面。因為 Python 是“鴨子類型”的，雖然函數(shù)需要接受文件對象，但其實我們可以把任何實現(xiàn)了文件協(xié)議的 “類文件對象（file-like object）” 傳入 count_vowels_v2 函數(shù)中。

而 Python 中有著非常多“類文件對象”。比如 io 模塊內(nèi)的 StringIO 對象就是其中之一。它是一種基于內(nèi)存的特殊對象，擁有和文件對象幾乎一致的接口設(shè)計。

利用 StringIO，我們可以非常方便的為函數(shù)編寫單元測試。

# 注意：以下測試函數(shù)需要使用 pytest 執(zhí)行   import pytest   from io import StringIO   @pytest.mark.parametrize(       "content,vowels_count", [           # 使用 pytest 提供的參數(shù)化測試工具，定義測試參數(shù)列表           # (文件內(nèi)容, 期待結(jié)果)           ('', 0),           ('Hello World!', 3),           ('HELLO WORLD!', 3),           ('你好，世界', 0),       ]   )   def test_count_vowels_v2(content, vowels_count):       # 利用 StringIO 構(gòu)造類文件對象 "file"       file = StringIO(content)       assert count_vowels_v2(file) == vowels_count

使用 pytest 運行測試可以發(fā)現(xiàn)，函數(shù)可以通過所有的用例： 

? pytest vowels_counter.py      ====== test session starts ======      collected 4 items      vowels_counter.py ... [100%]      ====== 4 passed in 0.06 seconds ======

而讓編寫單元測試變得更簡單，并非修改函數(shù)依賴后的唯一好處。除了 StringIO 外，subprocess 模塊調(diào)用系統(tǒng)命令時用來存儲標(biāo)準(zhǔn)輸出的 PIPE 對象，也是一種“類文件對象”。這意味著我們可以直接把某個命令的輸出傳遞給 count_vowels_v2 函數(shù)來計算元音字母數(shù)：

import subprocess    # 統(tǒng)計 /tmp 下面所有一級子文件名（目錄名）有多少元音字母    p = subprocess.Popen(['ls', '/tmp'], stdout=subprocess.PIPE, encoding='utf-8')    # p.stdout 是一個流式類文件對象，可以直接傳入函數(shù)    # OUTPUT: 42    print(count_vowels_v2(p.stdout))

正如之前所說，將函數(shù)參數(shù)修改為“文件對象”，最大的好處是提高了函數(shù)的 適用面 和 可組合性。通過依賴更為抽象的“類文件對象”而非文件路徑，給函數(shù)的使用方式開啟了更多可能，StringIO、PIPE 以及任何其他滿足協(xié)議的對象都可以成為函數(shù)的客戶。

不過，這樣的改造并非毫無缺點，它也會給調(diào)用方帶來一些不便。假如調(diào)用方就是想要使用文件路徑，那么就必須得自行處理文件的打開操作。

如何編寫兼容二者的函數(shù)

有沒有辦法即擁有“接受文件對象”的靈活性，又能讓傳遞文件路徑的調(diào)用方更方便？答案是：有，而且標(biāo)準(zhǔn)庫中就有這樣的例子。

打開標(biāo)準(zhǔn)庫里的 xml.etree.ElementTree 模塊，翻開里面的 ElementTree.parse 方法。你會發(fā)現(xiàn)這個方法即可以使用文件對象調(diào)用，也接受字符串的文件路徑。而它實現(xiàn)這一點的手法也非常簡單易懂： 

def parse(self, source, parser=None):         """*source* is a file name or file object, *parser* is an optional parser         """         close_source = False         # 通過判斷 source 是否有 "read" 屬性來判定它是不是“類文件對象”         # 如果不是，那么調(diào)用 open 函數(shù)打開它并負(fù)擔(dān)起在函數(shù)末尾關(guān)閉它的責(zé)任         if not hasattr(source, "read"):             source = open(source, "rb")             close_source = True

以上就是Python中怎么對文件進行處理，小編相信有部分知識點可能是我們?nèi)粘９ぷ鲿姷交蛴玫降?。希望你能通過這篇文章學(xué)到更多知識。更多詳情敬請關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。