Python 文件处理精通：摆脱常见陷阱，使用 Pathlib 与 Context Managers

Source: Dev.to

介绍

文件处理错误往往隐蔽——它们常常不会让程序崩溃，却会悄悄地损坏数据或泄漏资源。当脚本在本地机器上运行正常，却因编码不匹配或文件描述符耗尽而在服务器上失败时，这类问题尤为痛苦。掌握 Python 的文件 I/O，尤其是使用 pathlib 和 上下文管理器 等现代工具，能够让代码更可靠、跨平台。

使用 pathlib 和上下文管理器

传统做法：

f = open('file.txt')
content = f.read()
f.close()

如果在读取过程中抛出异常，文件可能无法关闭。惯用的解决方案是结合 with 上下文管理器和 pathlib，使用与操作系统无关的路径：

from pathlib import Path

file_path = Path("example.txt")
with file_path.open(encoding="utf-8") as f:
    content = f.read()
    print(content)

指定 encoding="utf-8" 可确保在 Windows、macOS 和 Linux 上的行为一致。

高效读取文件

对于大文件，避免一次性将全部内容加载到内存中：

with file_path.open(encoding="utf-8") as f:
    for line in f:
        process(line.strip())

逐行迭代可以流式处理数据，使你能够处理大于可用 RAM 的文件。

安全写入文件

始终在 with 块中打开文件，以保证刷新和关闭：

from pathlib import Path

with Path("output.txt").open("w", encoding="utf-8") as f:
    f.write("Hello, Python world!\n")

如果忘记指定模式，Python 默认只读，会抛出 io.UnsupportedOperation。写入日志时使用追加模式：

with Path("log.txt").open("a", encoding="utf-8") as f:
    f.write(f"Error occurred at {timestamp}\n")

处理结构化格式

CSV

使用 csv 模块而不是手动字符串分割：

import csv
from pathlib import Path

with Path("data.csv").open(encoding="utf-8", newline="") as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    for row in reader:
        print(row["column_name"])  # 即使列顺序改变也能工作

newline="" 参数可防止在 Windows 上出现额外的空行。

JSON

安全地序列化和反序列化 JSON：

import json
from pathlib import Path

data = {"key": "value"}
with Path("config.json").open("w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(data, f, indent=4)  # 可读性更好的输出

常见陷阱与解决方案

进一步阅读

想了解涵盖生产环境技术、错误处理和高级工具的深入指南，请参阅 Mastering Python File I/O: How to Read and Write Files Easily。