Python高效读写TXT文件：详解多种方法及性能优化76

Python作为一门简洁易用的编程语言，在处理文本文件方面拥有强大的优势。TXT文件作为最常见的文本格式，读写TXT文件是Python编程中一项基本且频繁的操作。本文将深入探讨Python中读写TXT文件的多种方法，并分析其性能差异，最终给出高效读写TXT文件的最佳实践建议。

一、 使用 `open()` 函数进行读写

Python内置的 `open()` 函数是读写文件的核心。它接受文件名和模式作为参数。常用的模式包括：
'r': 读取模式 (默认)
'w': 写入模式 (会覆盖已有文件)
'a': 追加模式 (在文件末尾追加)
'x': 创建写入模式 (如果文件已存在则抛出异常)
'b': 二进制模式 (用于读写二进制文件)
't': 文本模式 (默认)
'+': 更新模式 (可读可写)

示例：读取文件```python
try:
with open('', 'r', encoding='utf-8') as f: # 指定编码很重要，避免乱码
content = ()
print(content)
except FileNotFoundError:
print("文件不存在")
```

示例：写入文件```python
with open('', 'w', encoding='utf-8') as f:
("Hello, world!")
("This is a new line.")
```

示例：追加文件```python
with open('', 'a', encoding='utf-8') as f:
("This is appended text.")
```

注意： `with open(...) as f:` 语句确保文件在使用完毕后自动关闭，即使发生异常也能保证资源的正确释放，这是最佳实践。

二、逐行读取文件

对于大型文件，逐行读取比一次性读取所有内容更有效率，可以节省内存。可以使用 `readlines()` 方法或迭代器：```python
with open('', 'r', encoding='utf-8') as f:
# 方法一：readlines()
lines = ()
for line in lines:
print(()) # strip() 去除换行符
# 方法二：迭代器
(0) # 回到文件开头
for line in f:
print(())
```

三、使用 `csv` 模块读取CSV文件（类似TXT，但有结构）

如果你的TXT文件类似CSV文件，即数据以逗号或制表符分隔，那么使用 `csv` 模块会更方便高效：```python
import csv
with open('', 'r', encoding='utf-8', newline='') as csvfile:
reader = (csvfile)
for row in reader:
print(row)
```

四、处理大文件：分块读取

对于极大的TXT文件，即使逐行读取也可能占用大量内存。这时需要分块读取：```python
def read_large_file(filename, chunk_size=1024):
with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
while True:
chunk = (chunk_size)
if not chunk:
break
# 处理chunk
yield chunk
for chunk in read_large_file(''):
# 处理每一块数据
pass
```

五、性能优化建议
使用正确的编码： 始终指定 `encoding` 参数，例如 `utf-8`，避免编码错误导致的乱码问题。
使用 `with open(...)` 语句： 确保文件自动关闭，避免资源泄漏。
逐行读取或分块读取： 处理大文件时，避免一次性读取所有内容到内存。
使用缓冲区： 对于写入操作，使用缓冲区可以提高效率。
选择合适的模块： 如果文件格式类似CSV，则使用 `csv` 模块。

六、总结

本文详细介绍了Python中读写TXT文件的多种方法，并提供了性能优化建议。选择哪种方法取决于文件的规模和具体需求。 对于小型文件，直接使用 `open()` 函数即可；对于大型文件，则需要采用逐行读取或分块读取的方式来提高效率。 记住始终关注编码问题，并使用 `with open(...)` 语句来保证资源的正确管理。

2025-06-19

上一篇：Python分类预测：从基础到进阶实战指南

下一篇：Python高效处理大文件备份：策略、代码及优化