Python高效处理TXT文件：循环读取、写入与数据处理137

Python凭借其简洁易读的语法和丰富的库，成为处理文本文件的理想选择。循环读取TXT文件是许多数据处理任务中的常见步骤，例如数据清洗、文本分析、日志处理等。本文将深入探讨Python中高效循环读取TXT文件的多种方法，并涵盖写入和数据处理等相关操作，帮助你掌握处理TXT文件的最佳实践。

一、基础方法：逐行读取

最基础的方法是使用open()函数打开文件，然后利用for循环逐行读取文件内容。这种方法简单易懂，适合处理大多数小型TXT文件。```python
def read_file_line_by_line(filepath):
"""逐行读取TXT文件"""
try:
with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f: # 使用with语句确保文件正确关闭，并指定编码
for line in f:
line = () # 去除行首尾的空格和换行符
# 对每一行进行处理
print(line)
except FileNotFoundError:
print(f"Error: File not found at {filepath}")
except Exception as e:
print(f"An error occurred: {e}")
# 示例用法
read_file_line_by_line("")
```

这段代码首先尝试打开指定路径的TXT文件，如果文件不存在，则会捕获FileNotFoundError异常并打印错误信息。with open(...) as f: 语句确保文件在使用完毕后自动关闭，即使发生异常。 encoding='utf-8' 指定编码方式，避免中文乱码问题。 () 去除每行首尾的空格和换行符，方便后续处理。

二、提高效率：缓冲读取

对于大型TXT文件，逐行读取可能会比较慢。这时，可以使用缓冲读取来提高效率。readlines() 方法一次性读取整个文件到内存，但对于极大的文件可能会导致内存溢出。而使用迭代器和缓冲区大小可以更有效地控制内存使用。```python
import io
def read_file_buffered(filepath, buffer_size=1024):
"""缓冲读取TXT文件"""
try:
with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
buffer = (f, buffer_size=buffer_size)
while True:
chunk = (buffer_size)
if not chunk:
break
# 对每一块进行处理, 可以进一步分割成行处理
lines = ()
for line in lines:
line = ()
# 处理每一行
print(line)
except FileNotFoundError:
print(f"Error: File not found at {filepath}")
except Exception as e:
print(f"An error occurred: {e}")
# 示例用法
read_file_buffered("", buffer_size=4096) # 使用4KB缓冲区
```

这段代码使用了来进行缓冲读取，buffer_size参数控制缓冲区大小。通过循环读取缓冲区内容，并按行处理，有效地降低了内存占用。调整buffer_size可以平衡效率和内存使用。

三、写入TXT文件

写入TXT文件同样简单，使用open()函数以'w'模式打开文件，然后使用write()方法写入数据。```python
def write_to_file(filepath, data):
"""写入TXT文件"""
try:
with open(filepath, 'w', encoding='utf-8') as f:
(data)
except Exception as e:
print(f"An error occurred: {e}")
# 示例用法
write_to_file("", "This is some text to write.This is another line.")
```

记住，'w'模式会覆盖现有文件内容。如果需要追加内容，则使用'a'模式。

四、结合其他库进行数据处理

Python的强大之处在于其丰富的库。例如，pandas库可以方便地处理表格数据，re库可以进行正则表达式匹配。```python
import pandas as pd
import re
def process_data(filepath):
"""使用pandas和re处理数据"""
try:
data = pd.read_csv(filepath, sep='\t') # 假设文件是制表符分隔的
# 使用pandas进行数据处理
# 例如：清洗数据，计算统计量等
data['column_name'] = data['column_name'].(r'\d+', '', regex=True) # 使用正则表达式去除数字
# 将处理后的数据写入新文件
data.to_csv("", index=False)
except FileNotFoundError:
print(f"Error: File not found at {filepath}")
except Exception as e:
print(f"An error occurred: {e}")
#示例用法
process_data("")
```