简介
大多数程序都需要从某处读取输入。本节将讨论文件访问。
这是一个实验（Guided Lab），提供逐步指导来帮助你学习和实践。请仔细按照说明完成每个步骤，获得实际操作经验。根据历史数据，这是一个 初级 级别的实验，完成率为 84%。获得了学习者 100% 的好评率。
文件输入与输出
打开一个文件。
f = open('foo.txt', 'rt') ## 以读取模式（文本）打开
g = open('bar.txt', 'wt') ## 以写入模式（文本）打开读取所有数据。
data = f.read()
## 最多读取'maxbytes' 字节的数据
data = f.read([maxbytes])写入一些文本。
g.write('some text')完成后关闭文件。
f.close()
g.close()文件应该正确关闭，但这很容易被遗忘。因此，推荐的方法是像这样使用 with 语句。
with open(filename, 'rt') as file:
## 使用文件 `file`
...
## 无需显式关闭
...语句当控制离开缩进的代码块时，这会自动关闭文件。
读取文件数据的常见用法
一次性将整个文件作为字符串读取。
with open('foo.txt', 'rt') as file:
data = file.read()
## `data` 是一个包含 `foo.txt` 中所有文本的字符串通过迭代逐行读取文件。
with open(filename, 'rt') as file:
for line in file:
## 处理该行写入文件的常见用法
写入字符串数据。
with open('outfile', 'wt') as out:
out.write('Hello World\n')
...重定向 print 函数。
with open('outfile', 'wt') as out:
print('Hello World', file=out)
...这些练习依赖于一个名为 portfolio.csv 的文件。该文件包含一系列行，每行都有关于一个股票投资组合的信息。假设你在 ~/project/ 目录下工作。如果你不确定，可以通过以下方式查看 Python 认为它正在运行的位置：
>>> import os
>>> os.getcwd()
'/home/labex/project' ## 输出可能不同
>>>练习 1.26：文件基础操作
首先，尝试一次性将整个文件作为一个大字符串读取：
>>> with open('portfolio.csv', 'rt') as f:
data = f.read()
>>> data
'name,shares,price\n"AA",100,32.20\n"IBM",50,91.10\n"CAT",150,83.44\n"MSFT",200,51.23\n"GE",95,40.37\n"MSFT",50,65.10\n"IBM",100,70.44\n'
>>> print(data)
name,shares,price
"AA",100,32.20
"IBM",50,91.10
"CAT",150,83.44
"MSFT",200,51.23
"GE",95,40.37
"MSFT",50,65.10
"IBM",100,70.44
>>>在上述示例中，需要注意的是 Python 有两种输出模式。在第一种模式下，当你在提示符处输入 data 时，Python 会向你展示原始字符串表示形式，包括引号和转义码。当你输入 print(data) 时，你会得到字符串的实际格式化输出。
虽然一次性读取整个文件很简单，但这通常不是最合适的方法 —— 特别是当文件非常大或者包含你想要一次处理一行的文本行时。
要逐行读取文件，可以使用如下的 for 循环：
>>> with open('portfolio.csv', 'rt') as f:
for line in f:
print(line, end='')
name,shares,price
"AA",100,32.20
"IBM",50,91.10
...
>>>当你像这样使用这段代码时，行会一直被读取，直到到达文件末尾，此时循环停止。
在某些情况下，你可能想要手动读取或跳过 一行 文本（例如，也许你想要跳过第一行的列标题）。
>>> f = open('portfolio.csv', 'rt')
>>> headers = next(f)
>>> headers
'name,shares,price\n'
>>> for line in f:
print(line, end='')
"AA",100,32.20
"IBM",50,91.10
...
>>> f.close()
>>>next() 会返回文件中的下一行文本。如果你重复调用它，你会得到连续的行。不过，要知道，for 循环已经在使用 next() 来获取其数据了。因此，通常你不会直接调用它，除非你像这样试图明确地跳过或读取一行。
一旦你开始读取文件的行，你就可以开始进行更多的处理，比如分割。例如，试试这个：
>>> f = open('portfolio.csv', 'rt')
>>> headers = next(f).split(',')
>>> headers
['name','shares', 'price\n']
>>> for line in f:
row = line.split(',')
print(row)
['"AA"', '100', '32.20\n']
['"IBM"', '50', '91.10\n']
...
>>> f.close()注意：在这些示例中，显式调用了 f.close()，因为没有使用 with 语句。
练习 1.27：读取数据文件
既然你已经知道如何读取文件了，那我们来编写一个程序进行简单的计算。
portfolio.csv 中的列分别对应股票名称、股票持有数量以及单只股票的购买价格。在 /home/labex/project 目录下编写一个名为 pcost.py 的程序，该程序打开此文件，读取所有行，并计算购买投资组合中所有股票的总成本。
提示：要将字符串转换为整数，使用 int(s)。要将字符串转换为浮点数，使用 float(s)。
你的程序应输出如下内容：
Total cost 44671.15练习 1.28：其他类型的“文件”
如果你想读取一个非文本文件，比如一个 gzip 压缩的数据文件，该怎么办呢？内置的 open() 函数在这里帮不了你，但 Python 有一个库模块 gzip，它可以读取 gzip 压缩文件。
试试看：
>>> import gzip
>>> with gzip.open('portfolio.csv.gz', 'rt') as f:
for line in f:
print(line, end='')
... 查看输出结果...
>>>注意：这里包含 'rt' 文件模式至关重要。如果你忘了这一点，你得到的将是字节串而不是普通的文本字符串。
评论：我们难道不应该用 Pandas 来做这个吗？
数据科学家们很快指出，像 Pandas 这样的库已经有读取 CSV 文件的函数。这没错，而且效果相当不错。然而，这不是一门学习 Pandas 的课程。读取文件是一个比 CSV 文件的具体细节更具普遍性的问题。我们使用 CSV 文件的主要原因是，它是大多数程序员熟悉的格式，并且直接处理起来相对容易，在此过程中还能说明许多 Python 特性。所以，回去工作时你当然可以使用 Pandas。不过在本课程的其余部分，我们将坚持使用标准的 Python 功能。
总结
恭喜你！你已经完成了文件管理实验。你可以在 LabEx 中练习更多实验来提升你的技能。