一、常用文件运算：
| 运算操作 | 描述 |
|---|---|
| F.read([size]) | 读取字节长度为size的内容。size为读取的长度，以byte为单位 |
| F.readline([size]) | 读一行，如果定义了size，有可能返回的只是一行的一部分 |
| F.readlines([size]) | 把文件每一行作为一个list的一个成员，并返回这个list。其实它的内部是通过循环调用readline()来实现的。如果提供size参数，size是表示读取内容的总长，也就是说可能只读到文件的一部分。 |
| F.write(str) | 把str写到文件中，write()并不会在str后加上一个换行符 |
| F.writelines(seq) | 把seq的内容全部写到文件中。这个函数也只是忠实地写入，不会在每行后面加上任何东西。 |
| F.close() | 关闭文件。python会在一个文件不用后自动关闭文件，不过这一功能没有保证，最好还是养成自己关闭的习惯。如果一个文件在关闭后还对其进行操作会产生ValueError |
| F.flush() | 把缓冲区的内容写入硬盘 |
| F.fileno() | 返回一个长整型的”文件标签“ |
| F.isatty() | 文件是否是一个终端设备文件（unix系统中的） |
| F.tell() | 返回文件操作标记的当前位置，即当前位置的指针偏移量，以文件的开头为原点 |
| F.next() | 返回下一行，并将文件操作标记位移到下一行。把一个file用于for … in file这样的语句时，就是调用next()函数来实现遍历的。 |
| F.seek(offset[,whence]) | 将文件打操作标记移到offset的位置。这个offset一般是相对于文件的开头来计算的，一般为正数。但如果提供了whence参数就不一定了，whence可以为0表示从头开始计算，1表示以当前位置为原点计算，2表示以文件末尾为原点进行计算（当前位置仅对于二进制模式(open(‘test.txt’, ‘rb’))读取有效）。需要注意，如果文件以a或a+的模式打开，每次进行写操作时，文件操作标记会自动返回到文件末尾。另外，对于非二进制模式读取的文件，whence只能为0，即只能以文件起始位置作为偏移定位的原点 |
| F.truncate([size]) | 把文件裁成规定的大小，默认的是裁到当前文件操作标记的位置。如果size比文件的大小还要大，依据系统的不同可能是不改变文件，也可能是用0把文件补到相应的大小，也可能是以一些随机的内容加上去。 |
| open(‘f.txt’, encoding=’latin-1’) | python3.0 Unicode文本文件（str字符串） |
| open(‘f.txt’, ‘rb’) | python3.0 二进制byte文件（bytes字符串） |
关于open函数，其处理模式如下：
| 模式字符串 | 描述 |
|---|---|
| w | 以写方式打开，如果文件不存在则创建文件 |
| a | 以文件尾部追加写入内容模式打开 (从 EOF 开始, 必要时创建新文件) |
| r+ | 以读写模式打开 |
| w+ | 以读写模式打开 (参见 w ) |
| a+ | 以读写模式打开 (参见 a ) |
| rb | 以二进制读模式打开 |
| wb | 以二进制写模式打开 (参见 w ) |
| ab | 以二进制追加模式打开 (参见 a ) |
| rb+ | 以二进制读写模式打开 (参见 r+ ) |
| wb+ | 以二进制读写模式打开 (参见 w+ ) |
| ab+ | 以二进制读写模式打开 (参见 a+ ) |
二、Python读写文件运算
1.打开文件: open函数
使用open打开文件后一定要记得调用文件对象的close()方法。比如可以用try/finally语句来确保最后能关闭文件。
不过，用with open(f, ‘w/…’) as f: 方式不需要调用close()方法，推荐使用该方式。
file_object = open('thefile.txt')
try:
all_the_text = file_object.read( )
finally:
file_object.close( )
# 注：不能把open语句放在try块里，因为当打开文件出现异常时，文件对象file_object无法执行close()方法。with open('test.txt', 'rb') as f:
# 以文件起始位置作为相对位置，偏移8个字节长度
f.seek(8, 0)
# 输出当前指针偏移量
pos = f.tell()
print(pos) # 8
# 读取8个字节长度的文本，范围为[8,16）
text_to_number = f.read(8)
print(text_to_number) # b'BBBBBBBB'2.读文件
~~读文本文件
input = open('data', 'r')
#第二个参数默认为r
input = open('data')
~~读二进制文件
input = open('data', 'rb')
~~读取所有内容
file_object = open('thefile.txt')
try:
all_the_text = file_object.read( )
finally:
file_object.close( )
~~读固定字节 ！！！！！！！！！！！！！！！！！！！ 记住语法格式！！！！！！！！！！！！！！！
file_object = open('abinfile', 'rb')
try:
while True:
chunk = file_object.read(100)
if not chunk:
break
do_something_with(chunk)
finally:
file_object.close( )或
with open('abinfile', 'rb') as f: # rb: 作为二进制文件读取
while True:
chunk = file_object.read(100) # 当读文件到结尾处是，跳出循环
if not chunk:
break
do_something_with(chunk)~~读每行
list_of_all_the_lines = file_object.readlines( )
~~遍历每行：如果文件是文本文件，还可以直接遍历文件对象获取每行：
for line in file_object:
process line
3.写文件
写文本文件
output = open('data', 'w')
写二进制文件
output = open('data', 'wb')
追加写文件
output = open('data', 'a+')
写数据
file_object = open('thefile.txt', 'w')
file_object.write(all_the_text)
file_object.close( )
写入多行
file_object.writelines(list_of_text_strings)
注意，调用writelines写入多行在性能上会比使用write一次性写入要高。
在处理日志文件的时候，常常会遇到这样的情况：日志文件巨大，不可能一次性把整个文件读入到内存中进行处理，例如需要在一台物理内存为 2GB 的机器上处理一个 2GB 的日志文件，我们可能希望每次只处理其中 200MB 的内容。
在 Python 中，内置的 File 对象直接提供了一个 readlines(sizehint) 函数来完成这样的事情。以下面的代码为例：
file = open('test.log', 'r')
sizehint = 209715200 # 200M
position = 0
lines = file.readlines(sizehint)
while not file.tell() - position < 0:
position = file.tell()
lines = file.readlines(sizehint)每次调用 readlines(sizehint) 函数，会返回大约 200MB 的数据，而且所返回的必然都是完整的行数据，大多数情况下，返回的数据的字节数会稍微比 sizehint 指定的值大一点（除最后一次调用 readlines(sizehint) 函数的时候）。通常情况下，Python 会自动将用户指定的 sizehint 的值调整成内部缓存大小的整数倍。