小編給大家分享一下Python中處理文件的方式有哪些，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！
建議一：使用 pathlib 模塊
如果你需要在 Python 里進(jìn)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(gè)模塊。在這兩個(gè)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(gè)例子來展示一下它們的使用場(chǎng)景。有一個(gè)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(gè)函數(shù)：
重慶分公司
重慶分公司
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(duì)路徑
os.rename(...)：重命名某個(gè)文件
上面的函數(shù)雖然可以完成需求，但說句實(shí)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(jiǎn)單，Python 在 3.4 版本引入了一個(gè)新的標(biāo)準(zhǔn)庫模塊：pathlib。它基于面向?qū)ο笏枷朐O(shè)計(jì)，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(huì)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：
首先使用 Path(path) 將字符串路徑轉(zhuǎn)換為 Path 對(duì)象
調(diào)用 .glob('*.txt') 對(duì)路徑下所有內(nèi)容進(jìn)行模式匹配并以生成器方式返回，結(jié)果仍然是 Path 對(duì)象，所以我們可以接著做后面的操作
使用 .with_suffix('.csv') 直接獲取使用新后綴名的文件全路徑
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(jiǎn)，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(yùn)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(yùn)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(jiǎn)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(qiáng)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(dòng)心，那么我再多給你一個(gè)使用 pathlib 的理由：PEP-519 里定義了一個(gè)專門用于“文件路徑”的新對(duì)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(duì)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(duì) Path 類型對(duì)象 p 進(jìn)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(gè)文件對(duì)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(gè)使用這種“標(biāo)準(zhǔn)做法”的簡(jiǎn)單示例函數(shù)：
def count_nine(fname):
"""計(jì)算文件里包含多少個(gè)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(gè)文件 small_file.txt，那么使用這個(gè)函數(shù)可以輕松計(jì)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(huì)成為標(biāo)準(zhǔn)？這是因?yàn)樗袃蓚€(gè)好處：
with 上下文管理器會(huì)自動(dòng)關(guān)閉打開的文件描述符
在迭代文件對(duì)象時(shí)，內(nèi)容是一行一行返回的，不會(huì)占用太多內(nèi)存
標(biāo)準(zhǔn)做法的缺點(diǎn)
但這套標(biāo)準(zhǔn)做法并非沒有缺點(diǎn)。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(gè)好處就不成立了。當(dāng)代碼執(zhí)行到 forlineinfile 時(shí)，line 將會(huì)變成一個(gè)非常巨大的字符串對(duì)象，消耗掉非?？捎^的內(nèi)存。
讓我們來做個(gè)試驗(yàn)：有一個(gè) 5GB 大的文件 big_file.txt，它里面裝滿了和 small_file.txt 一樣的隨機(jī)字符串。只不過它存儲(chǔ)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(jì)這個(gè)大文件里 9 的個(gè)數(shù)。那么在我的筆記本上，這個(gè)過程會(huì)足足花掉 65 秒，并在執(zhí)行過程中吃掉機(jī)器 2GB 內(nèi)存 [注1]。
使用 read 方法分塊讀取
為了解決這個(gè)問題，我們需要暫時(shí)把這個(gè)“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(duì)象不同，每次調(diào)用 file.read(chunk_size) 會(huì)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(jì)算文件里包含多少個(gè)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(shí)，read 調(diào)用將會(huì)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(gè) 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(gè)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?cè)谟懻摰牟皇?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(huì)發(fā)現(xiàn)在循環(huán)體內(nèi)部，存在著兩個(gè)獨(dú)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(fèi)。而這兩個(gè)獨(dú)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(gè)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(jì)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(shí)，read 調(diào)用將會(huì)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(jìn)行到這一步，代碼似乎已經(jīng)沒有優(yōu)化的空間了，但其實(shí)不然。iter(iterable) 是一個(gè)用來構(gòu)造迭代器的內(nèi)建函數(shù)，但它還有一個(gè)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(shí)，會(huì)返回一個(gè)特殊的對(duì)象，迭代它將不斷產(chǎn)生可調(diào)用對(duì)象 callable 的調(diào)用結(jié)果，直到結(jié)果為 setinel 時(shí)，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(gè)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(shí)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(gè)可復(fù)用的分塊文件讀取函數(shù)。那么，這個(gè)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(shí) 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(jì)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(jì)接受文件對(duì)象的函數(shù)
統(tǒng)計(jì)完文件里的 “9” 之后，讓我們換一個(gè)需求?，F(xiàn)在，我想要統(tǒng)計(jì)每個(gè)文件里出現(xiàn)了多少個(gè)英文元音字母（aeiou）。只要對(duì)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(jì)某個(gè)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(jì) 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(cè)試。但當(dāng)我準(zhǔn)備寫測(cè)試時(shí)，卻發(fā)現(xiàn)這件事情非常麻煩，主要問題點(diǎn)如下：
函數(shù)接收文件路徑作為參數(shù)，所以我們需要傳遞一個(gè)實(shí)際存在的文件
為了準(zhǔn)備測(cè)試用例，我要么提供幾個(gè)樣板文件，要么寫一些臨時(shí)文件
而文件是否能被正常打開、讀取，也成了我們需要測(cè)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(cè)試，那通常意味著你應(yīng)該改進(jìn)它的設(shè)計(jì)。上面的函數(shù)應(yīng)該如何改進(jìn)呢？答案是：讓函數(shù)依賴“文件對(duì)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(jì)某個(gè)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(gè)改動(dòng)帶來的主要變化，在于它提升了函數(shù)的適用面。因?yàn)?Python 是“鴨子類型”的，雖然函數(shù)需要接受文件對(duì)象，但其實(shí)我們可以把任何實(shí)現(xiàn)了文件協(xié)議的 “類文件對(duì)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(duì)象”。比如 io 模塊內(nèi)的 StringIO 對(duì)象就是其中之一。它是一種基于內(nèi)存的特殊對(duì)象，擁有和文件對(duì)象幾乎一致的接口設(shè)計(jì)。
利用 StringIO，我們可以非常方便的為函數(shù)編寫單元測(cè)試。
# 注意：以下測(cè)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(cè)試工具，定義測(cè)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(duì)象 "file"
file = StringIO(content)
assert count_vowels_v2(file) == vowels_count使用 pytest 運(yùn)行測(cè)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(cè)試變得更簡(jiǎn)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(shí)用來存儲(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)輸出的 PIPE 對(duì)象，也是一種“類文件對(duì)象”。這意味著我們可以直接把某個(gè)命令的輸出傳遞給 count_vowels_v2 函數(shù)來計(jì)算元音字母數(shù)：
import subprocess # 統(tǒng)計(jì) /tmp 下面所有一級(jí)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(gè)流式類文件對(duì)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(duì)象”，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(duì)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(duì)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(diǎn)，它也會(huì)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(duì)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(huì)發(fā)現(xiàn)這個(gè)方法即可以使用文件對(duì)象調(diào)用，也接受字符串的文件路徑。而它實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)的手法也非常簡(jiǎn)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(duì)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
使用這種基于“鴨子類型”的靈活檢測(cè)方式， count_vowels_v2 函數(shù)也同樣可以被改造得更方便，我在這里就不再重復(fù)啦。
以上是“Python中處理文件的方式有哪些”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對(duì)大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道！
