对于初学者来说，一份详尽又清晰明白的指南很重要。今天，猫猫跟大家一起，好好学习Python文件读写的内容，这部分内容特别常用，掌握后对工作和实战都大有益处。学习是循序渐进的过程，欲速则不达。文章较长，建议大家收藏，以备复习查阅哦。
1、如何将列表数据写入文件？
2、如何从文件中读取内容？
3、多样需求的读写任务
4、从with语句到上下文管理器
如何将列表数据写入文件？
首先，我们来看看下面这段代码，并思考：这段代码有没有问题，如果有问题的话，要怎么改？
li = ['python',' is',' a',' cat']
with open('test.txt','w') as f:
f.write(li)
现在公布答案，这段代码会报错：
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-57e0c2f5a453> in <module>()
1 with open('test.txt','w') as f:
----> 2 f.write(li)
TypeError: write() argument must be str, not list
以上代码的想法是将list列表内容写入txt文件中，但是报错 TypeError: write() argument must be str。就是说，write()方法必须接受字符串（str）类型的参数。
Python中内置了str()方法，可以返回字符串版本的对象（Return a string version of object）。所以，上面的例子中，我们试试把 f.write(li) 改为 f.write(str(li)) ，先做一下字符串类型的转化看看。代码略。
这次没有报错了，但是打开文件就傻眼了吧，写入的内容是“['python',' is',' a',' cat']”。怎么才能写成“python is a cat”呢？
文件写操作还有一个writelines()方法，它接收的参数是由字符串组成的序列（sequence），实际写入的效果是将全部字符串拼接在一起。字符串本身也是一种序列，所以当参数是字符串的时候，writelines()方法等价于write()。
# 以下3种写法等价，都是写入字符串“python is a cat”
In [20]: with open('test.txt','w') as f:
...: f.writelines(['python',' is',' a',' cat'])
...: f.writelines('python is a cat')
...: f.write('python is a cat')
# 以下2种写法等价，都是写入列表的字符串版本“['python',' is',' a',' cat']”
In [21]: with open('test.txt','w') as f:
...: f.write(str(['python',' is',' a',' cat']))
...: f.writelines(str(['python',' is',' a',' cat']))
# 作为反例，以下写法都是错误的：
In [22]: with open('test.txt','w') as f:
...: f.writelines([2018,'is','a','cat']) # 含非字符串
...: f.write(['python','is','a','cat']) # 非字符串
由上可知，当多段分散的字符串存在于列表中的时候，要用writelines()方法，如果字符串是一整段，那直接使用write()方法。如果要以整个列表的形式写入文件，就使用str()方法做下转化。
这个问题还没结束，如果列表中就是有元素不是字符串，而且要把全部元素取出来，怎么办呢？
那就不能直接使用write()和writelines()了，需要先用for循环，把每个元素取出来，逐一str()处理。
In [37]: content=[1,' is',' everything']
In [38]: with open('test.txt','w') as f:
...: for i in content:
...: f.write(str(i))
需要注意的是，writelines()不会自动换行。如果要实现列表元素间的换行，一个办法是在每个元素后面加上换行符“\n”，如果不想改变元素，最好是用for循环，在写入的时候加在末尾：for i in content: f.writelines(str(i)+“\n”).
引申一下，经过实验，数字及元祖类型也可以作为write()的参数，不需转化。但是dict字典类型不可以，需要先用str()处理一下。字典类型比较特殊，最好是用json.dump()方法写到文件，具体操作方法以及注意事项，请看喵喵之前发的《假期玩得开心也不忘充电，学习Python操作JSON，网络数据交换不用愁》.
总结一下，write()接收字符串参数，适用于一次性将全部内容写入文件；writelines()接收参数是由字符串组成的序列，适用于将列表内容逐行写入文件。str()返回Python对象的字符串版本，使用需注意。
如何从文件中读取内容？
从文件中读取内容有如下方法：
file.read([size])
从文件读取指定的字节数，如果未给定或为负则读取所有。file.readline([size])
读取整行，包括 "\n" 字符。file.readlines([sizeint])
读取所有行并返回列表，若给定sizeint>0，则是设置一次读多少字节，这是为了减轻读取压力。
简而言之，在不传参数的情况下，read()对应write()，读取全部内容；readlines()对应writelines()，读取全部内容（含换行符）并以列表形式返回，每个换行的内容作为列表的一个元素。
In [47]: with open('test.txt','r') as f:
...: print(f.read())
1 is everything.
python is a cat.
this is the end.
In [48]: with open('test.txt','r') as f:
...: print(f.readlines())
['1 is everything.\n', 'python is a cat.\n', 'this is the end.']
但是，以上两个方法有个缺点，当文件过大的时候，一次性读取太多内容，会对内存造成极大压力。读操作还有一个readline()方法，可以逐行读取。
In [49]: with open('test.txt','r') as f:
...: print(f.readline())
1 is everything.
readline()读取第一行就返回，再次调用f.readline()，会读取下一行。
喵喵，是否感觉跟《超强汇总：学习Python列表，只需这篇文章就够了》学习过的生成器很像，需要不停调用next()获取下一行。
这么看来，readline()太笨拙了。那么，有什么办法可以优雅地读取文件内容呢？
回过头来看readlines()方法，它返回的是一个列表。这不奇怪么，好端端的内容为啥要返回成列表呢？
再想想writelines()方法，把字符串列表写入文件正是这家伙干的事，readlines()方法恰恰是它的逆操作！而writelines()方法要配合for循环，所以我们把readlines()与for循环结合，看看会怎样。
In [61]: with open('test.txt','r') as f:
...: for line in f.readlines():
...: print(line)
1 is everything.
python is a cat.
this is the end.
# 读取内容包含换行符，所以要strip()去掉换行符
In [62]: with open('test.txt','r') as f:
...: for line in f.readlines():
...: print(line.strip())
1 is everything.
python is a cat.
this is the end.
总结一下，readline()比较鸡肋，不咋用；read()适合读取内容较少的情况，或者是需要一次性处理全部内容的情况；而readlines()用的较多，比较灵活，因为for循环是一种迭代器，每次加载部分内容，既减少内存压力，又方便逐行对数据处理。
多样需求的读写任务
前两部分讲了文件读写的几大核心方法，它们能够起作用的前提就是，需要先打开一个文件对象，因为只有在文件操作符的基础上才可以进行读或者写的操作。
打开文件用的是open()方法，所以我们再继续讲讲这个方法。open() 方法用于打开一个文件，并返回文件对象，在对文件进行处理过程都需要使用到这个函数，如果该文件无法被打开，会抛出 OSError。
open(file, mode='r', buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None)
open()方法的参数里file（文件）是必需的，其它参数最常用的是mode（模式）和encoding（编码）。
先说说encoding，一般来说，打开文件的编码方式以操作系统的默认编码为准，中文可能会出现乱码，需要加encoding='utf-8'。
In [63]: with open('test.txt','r') as f:
...: for line in f.readlines():
...: print(line.strip())
-----------------------
UnicodeDecodeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-63-731a4f9cf707> in <module>()
1 with open('test.txt','r') as f:
----> 2 for line in f.readlines():
3 print(line.strip())
UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xa4 in position 26: illegal multibyte sequence
In [65]: with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as f:
...: for line in f.readlines():
...: print(line.strip())
爱猫猫
python is a cat.
再说mode，它指定文件打开的模式。
'r'： 以只读模式打开（缺省模式，必须保证文件存在）
'w'：以只写模式打开。若文件存在，则清空文件，然后重新创建；若不存在，则新建
'a'：以追加模式打开。若文件存在，则会追加到文件的末尾；若文件不存在，则新建常见的mode组合
'r'或'rt'： 默认模式，文本读模式
'w'或'wt'：以文本写模式打开（打开前文件被清空）
'rb'： 以二进制读模式打开
'ab'： 以二进制追加模式打开
'wb'： 以二进制写模式打开（打开前文件被清空）
'r+'： 以文本读写模式打开，默认写的指针开始指在文件开头, 因此会覆写文件
'w+'： 以文本读写模式打开（打开前文件被清空）
'a+'： 以文本读写模式打开（只能写在文件末尾）
'rb+'： 以二进制读写模式打开
'wb+'： 以二进制读写模式打开（打开前被清空）
'ab+'： 以二进制读写模式打开
喵喵，初看起来，模式很多，但是，它们只是相互组合罢了。建议记住最基本的w、r、a，遇到特殊场景，再翻看一下就好了。
从with语句到上下文管理器
基础部分讲完了，下面是进阶部分。知其然，更要知其所以然。
1、with语句是初学者必会常识
首先，要解释一下为啥前文直接就用了with语句。with语句是读写文件时的优雅写法，这已经默认是Python初学者必会的常识了。如果你还不会，先看看用和不用with语句的对比：
# 不用with语句的正确写法
try:
f = open('test.txt','w')
f.writelines(['python',' is',' a',' cat'])
finally:
if f:
f.close()
# 使用with语句的正确写法
with open('test.txt','w') as f:
f.writelines(['python',' is',' a',' cat'])
因为文件对象会占用操作系统的资源，并且操作系统同一时间能打开的文件数量是有限的，所以open()方法之后一定要调用close()方法。另外，读写操作可能出现IO异常的情况，所以要加try…finally，保证无论如何，都会调用到close()方法。
这样写万无一失，但是实在繁琐，一不小心还可能漏写或者写错。而with语句会保证调用close()，只需一行代码，简直不要太优雅！所以，with语句是Python初学者必会技能。
2、什么是上下文管理器？
下面，重头戏来了，什么是上下文管理器（context manager）？
上下文管理器是这样一个对象：它定义程序运行时需要建立的上下文，处理程序的进入和退出，实现了上下文管理协议，即在对象中定义了 __enter__() 和 __exit__() 方法。
__enter__()：进入运行时的上下文，返回运行时上下文相关的对象，with 语句中会将这个返回值绑定到目标对象。
__exit__(exception_type, exception_value, traceback)：退出运行时的上下文，定义在块执行（或终止）之后上下文管理器应该做什么。它可以处理异常、清理现场或者处理 with 块中语句执行完成之后需要处理的动作。
注意enter和exit的前后有两个下划线，Python中自带了很多类似的方法，它们是很神秘又很强大的存在，江湖人常常称其为“黑魔法”。例如，迭代器协议就实现了__iter__方法。
在Python的内置类型中，很多类型都是支持上下文管理协议的，例如file，thread.LockType，threading.Lock等等。
上下文管理器无法独立使用，它们要与with相结合，with语句可以在代码块运行前进入一个运行时上下文（执行_enter_方法），并在代码块结束后退出该上下文（执行__exit__方法）。
with 语句适用于对资源进行访问的场合，确保不管使用过程中是否发生异常都会执行必要的“清理”操作，释放资源，比如文件使用后自动关闭、线程中锁的自动获取和释放等。
3、自定义上下文管理器
除了Python的内置类型，任何人都可以定义自己的上下文管理器。下面是一个示例：
class OpenFile(object):
def __init__(self,filename,mode):
self.filename=filename
self.mode=mode
def __enter__(self):
self.f=open(self.filename,self.mode)
self.f.write("enter now\n")
return self.f #作为as说明符指定的变量的值
def __exit__(self,type,value,tb):
self.f.write("exit now")
self.f.close()
return False #异常会被传递出上下文
with OpenFile('test.txt','w') as f:
f.write('Hello World!\n')
最终写入文件的结果是：
enter now
Hello World!
exit now
上下文管理器必须同时提供 __enter__() 和 _exit_() 方法的定义，缺少任何一个都会导致 AttributeError。
上下文管理器在执行过程中可能会出现异常，_exit_() 的返回值会决定异常的处理方式：返回值等于 False，那么这个异常将被重新抛出到上层；返回值等于 True，那么这个异常就被忽略，继续执行后面的代码。__exit()__ 有三个参数(exception_type, exception_value, traceback)，即是异常的相关信息。
4、contextlib实现上下文管理器
上例中，自定义上下文管理器的写法还是挺繁琐的，而且只能用于类级别。为了更好地辅助上下文管理，Python 内置提供了 contextlib 模块，进而可以很方便地实现函数级别的上下文管理器。
该模块本质上是通过装饰器(decorators)和生成器(generators)来实现上下文管理器，可以直接作用于函数/对象，而不用去关心 __enter__() 和 __exit()__ 方法的具体实现。
先把上面的例子改造一下，然后我们再对照着解释：
from contextlib import contextmanager
@contextmanager
def open_file(name):
ff = open(name, 'w')
ff.write("enter now\n")
try:
yield ff
except RuntimeError:
pass
ff.write("exit now")
ff.close()
with open_file('test.txt') as f:
f.write('Hello World!\n')
contextmanager是要使用的装饰器，yield关键字将普通的函数变成了生成器。yield的返回值（ff）等于上例__enter__()的返回值，也就是as语句的值（f），而yield前后的内容，分别是_enter_() 和 _exit_() 方法里的内容。
使用contextlib，可以避免类定义、_enter_() 和 __exit()__方法，但是需要我们捕捉可能的异常（例如，yield只能返回一个值，否则会导致异常 RuntimeError），所以try…except语句不能忽略。
喵喵喵，今天的分享就到这啦。看官们，觉得有用的话，分享给其他同样好学的胖友们吧~~~~
本文经授权转载自Python猫（ID：python_cat）。
