Python中read()、readline()和readlines()三者间的区别和用法

前言

众所周知在python中读取文件常用的三种方法:read(),readline(),readlines(),今天看项目是又忘记他们的区别了。以前看书的时候觉得这东西很简单,一眼扫过,待到用时却也只知道有这么几个方法,不懂得它的原理与用法。也许吧,没有永远的记忆,况且根本没有用心去记它。话不多说,来一起看看详细的介绍:

准备

假设a.txt的内容如下所示:

Hello
Welcome
What is the fuck...

一、read([size])方法

read([size])方法从文件当前位置起读取size个字节,若无参数size,则表示读取至文件结束为止,它范围为字符串对象

f = open("a.txt")
lines = f.read()
print lines
print(type(lines))
f.close()

输出结果:

Hello
Welcome
What is the fuck...
<type 'str'> #字符串类型

二、readline()方法

从字面意思可以看出,该方法每次读出一行内容,所以,读取时占用内存小,比较适合大文件,该方法返回一个字符串对象。

f = open("a.txt")
line = f.readline()
print(type(line))
while line:
 print line,
 line = f.readline()
f.close()

输出结果:

<type 'str'>
Hello
Welcome
What is the fuck...

三、readlines()方法读取整个文件所有行,保存在一个列表(list)变量中,每行作为一个元素,但读取大文件会比较占内存。

f = open("a.txt")
lines = f.readlines()
print(type(lines))
for line in lines:
 print line,
f.close()

输出结果:

<type 'list'>
Hello
Welcome
What is the fuck...

四、linecache模块

当然,有特殊需求还可以用linecache模块,比如你要输出某个文件的第n行:

# 输出第2行
text = linecache.getline(‘a.txt',2)
print text,

对于大文件效率还可以。

下面是其他网友的补充

"""
1、读取文件的三个方法:read()、readline()、readlines()
2、三个方法均可接受一个变量用以限制每次读取的数据量,通常不使用该变量。
"""

"""
关于read()方法:
1、读取整个文件,将文件内容放到一个字符串变量中
2、如果文件大于可用内存,不可能使用这种处理
"""
file_object = open("test.py",'r') #创建一个文件对象,也是一个可迭代对象
try:
  all_the_text = file_object.read() #结果为str类型
  print type(all_the_text)
  print "all_the_text=",all_the_text
finally:
  file_object.close()

"""
关于readline()方法:
1、readline()每次读取一行,比readlines()慢得多
2、readline()返回的是一个字符串对象,保存当前行的内容
"""
file_object1 = open("test.py",'r')
try:
 while True:
   line = file_object1.readline()
   if line:
     print "line=",line
   else:
     break
finally:
  file_object1.close()

"""
关于readlines()方法:
1、一次性读取整个文件。
2、自动将文件内容分析成一个行的列表。
"""
file_object2 = open("test.py",'r')
try:
 lines = file_object2.readlines()
 print "type(lines)=",type(lines) #type(lines)= <type 'list'>
 for line in lines:
   print "line=",line 
finally:
  file_object2.close()

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对智伍应用的支持

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