对于初学者来说，一份详尽又清晰明白的指南很重要。今天，猫猫跟大家一起，好好学习Python文件读写的内容，这部分内容特别常用，掌握后对工作和实战都大有益处。学习是循序渐进的过程，欲速则不达。文章较长，建议大家收藏，以备复习查阅哦。

1、如何将列表数据写入文件？
2、如何从文件中读取内容？
3、多样需求的读写任务
4、从with语句到上下文管理器

如何将列表数据写入文件？

首先，我们来看看下面这段代码，并思考：这段代码有没有问题，如果有问题的话，要怎么改？

li = ['python',' is',' a',' cat']with open('test.txt','w') as f: f.write(li)

现在公布答案，这段代码会报错：

TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-57e0c2f5a453> in <module>()
1 with open('test.txt','w') as f:
----> 2 f.write(li)

TypeError: write() argument must be str, not list

以上代码的想法是将list列表内容写入txt文件中，但是报错 TypeError: write() argument must be str。就是说，write()方法必须接受字符串（str）类型的参数。

Python中内置了str()方法，可以返回字符串版本的对象（Return a string version of object）。所以，上面的例子中，我们试试把 f.write(li) 改为 f.write(str(li)) ，先做一下字符串类型的转化看看。代码略。

这次没有报错了，但是打开文件就傻眼了吧，写入的内容是“['python',' is',' a',' cat']”。怎么才能写成“python is a cat”呢？

文件写操作还有一个writelines()方法，它接收的参数是由字符串组成的序列（sequence），实际写入的效果是将全部字符串拼接在一起。字符串本身也是一种序列，所以当参数是字符串的时候，writelines()方法等价于write()。

# 以下3种写法等价，都是写入字符串“python is a cat”In [20]: with open('test.txt','w') as f: ...: f.writelines(['python',' is',' a',' cat']) ...: f.writelines('python is a cat') ...: f.write('python is a cat')# 以下2种写法等价，都是写入列表的字符串版本“['python',' is',' a',' cat']”In [21]: with open('test.txt','w') as f: ...: f.write(str(['python',' is',' a',' cat'])) ...: f.writelines(str(['python',' is',' a',' cat']))# 作为反例，以下写法都是错误的：In [22]: with open('test.txt','w') as f: ...: f.writelines([2018,'is','a','cat']) # 含非字符串 ...: f.write(['python','is','a','cat']) # 非字符串

由上可知，当多段分散的字符串存在于列表中的时候，要用writelines()方法，如果字符串是一整段，那直接使用write()方法。如果要以整个列表的形式写入文件，就使用str()方法做下转化。

这个问题还没结束，如果列表中就是有元素不是字符串，而且要把全部元素取出来，怎么办呢？

那就不能直接使用write()和writelines()了，需要先用for循环，把每个元素取出来，逐一str()处理。

In [37]: content=[1,' is',' everything']In [38]: with open('test.txt','w') as f: ...: for i in content: ...: f.write(str(i))

需要注意的是，writelines()不会自动换行。如果要实现列表元素间的换行，一个办法是在每个元素后面加上换行符“\n”，如果不想改变元素，最好是用for循环，在写入的时候加在末尾：for i in content: f.writelines(str(i)+“\n”).

引申一下，经过实验，数字及元祖类型也可以作为write()的参数，不需转化。但是dict字典类型不可以，需要先用str()处理一下。字典类型比较特殊，最好是用json.dump()方法写到文件，具体操作方法以及注意事项，请看喵喵之前发的《假期玩得开心也不忘充电，学习Python操作JSON，网络数据交换不用愁》.

总结一下，write()接收字符串参数，适用于一次性将全部内容写入文件；writelines()接收参数是由字符串组成的序列，适用于将列表内容逐行写入文件。str()返回Python对象的字符串版本，使用需注意。

如何从文件中读取内容？

从文件中读取内容有如下方法：

file.read([size])
从文件读取指定的字节数，如果未给定或为负则读取所有。

file.readline([size])
读取整行，包括 "\n" 字符。

file.readlines([sizeint])
读取所有行并返回列表，若给定sizeint>0，则是设置一次读多少字节，这是为了减轻读取压力。

简而言之，在不传参数的情况下，read()对应write()，读取全部内容；readlines()对应writelines()，读取全部内容（含换行符）并以列表形式返回，每个换行的内容作为列表的一个元素。

In [47]: with open('test.txt','r') as f:
...: print(f.read())
1 is everything.
python is a cat.
this is the end.

In [48]: with open('test.txt','r') as f:
...: print(f.readlines())
['1 is everything.\n', 'python is a cat.\n', 'this is the end.']

但是，以上两个方法有个缺点，当文件过大的时候，一次性读取太多内容，会对内存造成极大压力。读操作还有一个readline()方法，可以逐行读取。

In [49]: with open('test.txt','r') as f:
...: print(f.readline())
1 is everything.

readline()读取第一行就返回，再次调用f.readline()，会读取下一行。

喵喵，是否感觉跟《超强汇总：学习Python列表，只需这篇文章就够了》学习过的生成器很像，需要不停调用next()获取下一行。

这么看来，readline()太笨拙了。那么，有什么办法可以优雅地读取文件内容呢？

回过头来看readlines()方法，它返回的是一个列表。这不奇怪么，好端端的内容为啥要返回成列表呢？

再想想writelines()方法，把字符串列表写入文件正是这家伙干的事，readlines()方法恰恰是它的逆操作！而writelines()方法要配合for循环，所以我们把readlines()与for循环结合，看看会怎样。

In [61]: with open('test.txt','r') as f: ...: for line in f.readlines(): ...: print(line)1 is everything.python is a cat.this is the end.# 读取内容包含换行符，所以要strip()去掉换行符In [62]: with open('test.txt','r') as f: ...: for line in f.readlines(): ...: print(line.strip())1 is everything.python is a cat.this is the end.

总结一下，readline()比较鸡肋，不咋用；read()适合读取内容较少的情况，或者是需要一次性处理全部内容的情况；而readlines()用的较多，比较灵活，因为for循环是一种迭代器，每次加载部分内容，既减少内存压力，又方便逐行对数据处理。

多样需求的读写任务

前两部分讲了文件读写的几大核心方法，它们能够起作用的前提就是，需要先打开一个文件对象，因为只有在文件操作符的基础上才可以进行读或者写的操作。

打开文件用的是open()方法，所以我们再继续讲讲这个方法。open() 方法用于打开一个文件，并返回文件对象，在对文件进行处理过程都需要使用到这个函数，如果该文件无法被打开，会抛出 OSError。

open(file, mode='r', buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None)

open()方法的参数里file（文件）是必需的，其它参数最常用的是mode（模式）和encoding（编码）。

先说说encoding，一般来说，打开文件的编码方式以操作系统的默认编码为准，中文可能会出现乱码，需要加encoding='utf-8'。

In [63]: with open('test.txt','r') as f: ...: for line in f.readlines(): ...: print(line.strip())-----------------------UnicodeDecodeError Traceback (most recent call last)<ipython-input-63-731a4f9cf707> in <module>() 1 with open('test.txt','r') as f:----> 2 for line in f.readlines(): 3 print(line.strip())UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xa4 in position 26: illegal multibyte sequenceIn [65]: with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as f: ...: for line in f.readlines(): ...: print(line.strip())爱猫猫python is a cat.

再说mode，它指定文件打开的模式。

'r'： 以只读模式打开（缺省模式，必须保证文件存在）
'w'：以只写模式打开。若文件存在，则清空文件，然后重新创建；若不存在，则新建
'a'：以追加模式打开。若文件存在，则会追加到文件的末尾；若文件不存在，则新建

常见的mode组合
'r'或'rt'： 默认模式，文本读模式
'w'或'wt'：以文本写模式打开（打开前文件被清空）
'rb'： 以二进制读模式打开
'ab'： 以二进制追加模式打开
'wb'： 以二进制写模式打开（打开前文件被清空）
'r+'： 以文本读写模式打开，默认写的指针开始指在文件开头, 因此会覆写文件
'w+'： 以文本读写模式打开（打开前文件被清空）
'a+'： 以文本读写模式打开（只能写在文件末尾）
'rb+'： 以二进制读写模式打开
'wb+'： 以二进制读写模式打开（打开前被清空）
'ab+'： 以二进制读写模式打开

喵喵，初看起来，模式很多，但是，它们只是相互组合罢了。建议记住最基本的w、r、a，遇到特殊场景，再翻看一下就好了。

从with语句到上下文管理器

基础部分讲完了，下面是进阶部分。知其然，更要知其所以然。

1、with语句是初学者必会常识

首先，要解释一下为啥前文直接就用了with语句。with语句是读写文件时的优雅写法，这已经默认是Python初学者必会的常识了。如果你还不会，先看看用和不用with语句的对比：

# 不用with语句的正确写法try: f = open('test.txt','w') f.writelines(['python',' is',' a',' cat'])finally: if f: f.close()# 使用with语句的正确写法with open('test.txt','w') as f: f.writelines(['python',' is',' a',' cat'])

因为文件对象会占用操作系统的资源，并且操作系统同一时间能打开的文件数量是有限的，所以open()方法之后一定要调用close()方法。另外，读写操作可能出现IO异常的情况，所以要加try…finally，保证无论如何，都会调用到close()方法。

这样写万无一失，但是实在繁琐，一不小心还可能漏写或者写错。而with语句会保证调用close()，只需一行代码，简直不要太优雅！所以，with语句是Python初学者必会技能。

2、什么是上下文管理器？

下面，重头戏来了，什么是上下文管理器（context manager）？

上下文管理器是这样一个对象：它定义程序运行时需要建立的上下文，处理程序的进入和退出，实现了上下文管理协议，即在对象中定义了 __enter__() 和 __exit__() 方法。

__enter__()：进入运行时的上下文，返回运行时上下文相关的对象，with 语句中会将这个返回值绑定到目标对象。

__exit__(exception_type, exception_value, traceback)：退出运行时的上下文，定义在块执行（或终止）之后上下文管理器应该做什么。它可以处理异常、清理现场或者处理 with 块中语句执行完成之后需要处理的动作。

注意enter和exit的前后有两个下划线，Python中自带了很多类似的方法，它们是很神秘又很强大的存在，江湖人常常称其为“黑魔法”。例如，迭代器协议就实现了__iter__方法。

在Python的内置类型中，很多类型都是支持上下文管理协议的，例如file，thread.LockType，threading.Lock等等。

上下文管理器无法独立使用，它们要与with相结合，with语句可以在代码块运行前进入一个运行时上下文（执行_enter_方法），并在代码块结束后退出该上下文（执行__exit__方法）。

with 语句适用于对资源进行访问的场合，确保不管使用过程中是否发生异常都会执行必要的“清理”操作，释放资源，比如文件使用后自动关闭、线程中锁的自动获取和释放等。

3、自定义上下文管理器

除了Python的内置类型，任何人都可以定义自己的上下文管理器。下面是一个示例：

class OpenFile(object): def __init__(self,filename,mode): self.filename=filename self.mode=mode def __enter__(self): self.f=open(self.filename,self.mode) self.f.write("enter now\n") return self.f #作为as说明符指定的变量的值 def __exit__(self,type,value,tb): self.f.write("exit now") self.f.close() return False #异常会被传递出上下文with OpenFile('test.txt','w') as f: f.write('Hello World!\n')

最终写入文件的结果是：

enter now
Hello World!
exit now

上下文管理器必须同时提供 __enter__() 和 _exit_() 方法的定义，缺少任何一个都会导致 AttributeError。

上下文管理器在执行过程中可能会出现异常，_exit_() 的返回值会决定异常的处理方式：返回值等于 False，那么这个异常将被重新抛出到上层；返回值等于 True，那么这个异常就被忽略，继续执行后面的代码。__exit()__ 有三个参数(exception_type, exception_value, traceback)，即是异常的相关信息。

4、contextlib实现上下文管理器

上例中，自定义上下文管理器的写法还是挺繁琐的，而且只能用于类级别。为了更好地辅助上下文管理，Python 内置提供了 contextlib 模块，进而可以很方便地实现函数级别的上下文管理器。

该模块本质上是通过装饰器(decorators)和生成器(generators)来实现上下文管理器，可以直接作用于函数/对象，而不用去关心 __enter__() 和 __exit()__ 方法的具体实现。

先把上面的例子改造一下，然后我们再对照着解释：

from contextlib import contextmanager@contextmanagerdef open_file(name): ff = open(name, 'w') ff.write("enter now\n") try: yield ff except RuntimeError: pass ff.write("exit now") ff.close()with open_file('test.txt') as f: f.write('Hello World!\n')

contextmanager是要使用的装饰器，yield关键字将普通的函数变成了生成器。yield的返回值（ff）等于上例__enter__()的返回值，也就是as语句的值（f），而yield前后的内容，分别是_enter_() 和 _exit_() 方法里的内容。

使用contextlib，可以避免类定义、_enter_() 和 __exit()__方法，但是需要我们捕捉可能的异常（例如，yield只能返回一个值，否则会导致异常 RuntimeError），所以try…except语句不能忽略。

喵喵喵，今天的分享就到这啦。看官们，觉得有用的话，分享给其他同样好学的胖友们吧~~~~