Python文件处理的核心方法包括文件打开、读取、写入及资源管理，结合权威信息源整理如下：
一、文件打开与关闭
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推荐使用
with语句 ：自动管理文件上下文，确保文件在操作完成后正确关闭，避免资源泄露。 -
基本语法 ：
with open（'filename', 'mode'） as file:，模式如'r'（读取）、'w'（写入）、'a'（追加）等。
二、文件读取方式
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一次性读取
适用于小文件，直接使用
read（）方法获取全部内容。 -
逐行读取
通过
for line in file迭代，内存占用低，适合大文件处理。 -
按块读取
分块处理（如
chunk_size=8192），适用于超大文件，避免内存溢出。
三、文件写入操作
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覆盖写入 ：使用
'w'模式创建新文件或覆盖原有内容。 -
追加写入 ：使用
'a'模式在文件末尾追加内容。 -
批量写入 ：通过循环或列表一次性写入多行数据。
四、编码与异常处理
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指定编码 ：始终使用
encoding='utf-8'避免跨平台字符问题。 -
异常处理 ：在
with语句中嵌套try-except块，确保操作安全。
五、进阶技巧
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文件复制与移动 ：使用
shutil.copy（）、shutil.move（）等函数。 -
结构化数据处理 ：结合
pandas处理CSV文件，或使用json模块操作JSON数据。
示例代码
# 读取文件
with open('example.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
content = file.read()
print(content)
# 逐行读取
with open('large_file.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
for line in file:
if 'ERROR' in line:
print(line.strip())
# 写入文件
with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as file:
file.write('Hello, World!\n')
# 大文件分块处理
def process_large_file(filename, chunk_size=8192):
with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as file:
while True:
chunk = file.read(chunk_size)
if not chunk:
break
process_chunk(chunk)
通过以上方法，可高效、安全地完成文件读写任务，满足不同场景需求。
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