文件操作及相关异常处理

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打开文件
Python使用内置的open()函数打开一个文件，并且返回一个文件对象，也叫句柄(handle)。
python f = open("test.txt") # 在本文件夹下面的一个文件 f = open("C:/Python33/README.txt") # 全路径
关闭文件
- 默认方法：
```
f = open("app.log", 'r')
do_something()
f.close()
```
但是这个办法不安全，因为在进行其他操作时，可能会出现异常，程序退出，那么关闭文件的语句就不会被执行。
- 为了避免异常，可以使用<try-finally>语句来处理
```
try:
    f = open('app.log', 'r')
    do_something()
finally:
    f.close()
```
- 官网给出的最佳用法
```
with open('app.log', 'r') as f:
do_something()
```
文件操作
- 写入文件
  - 单独字符串写入(write()方法)
```
lines = ['line1', 'line2']
with open('filename.txt', 'w') as f:
    s = ''
    for data in lines:
        s += data
        s += '\n'
    f.write(s)
```
  引入join()函数写入
  python lines = ['line1', 'line2'] with open('filename.txt', 'w') as f: f.write('\n'.join(lines))
  - writelines()方法写入
```
lines = ['line1', 'line2']
with open('filename.txt', 'w') as f:
    f.writelines("%s\n" % l for l in lines)
```
- 文件读取
  - read()方法
    result = f.read()
    这里返回的是文件内容，是str类型的结果，这个方法还带一个数值类型的参数，指定读取多少内容，如果省略了或者是负数，那么就返回文件的全部内容。
  - readline()方法
    result = f.readline()
    返回的也是字符串，不过是一行内容，继续调用，就会返回下一行内容
  - readlines()方法
    result = f.readlines()
    这里返回的是一个列表，但是当数据较大时，这样的用法会很占用内存，不推荐在数据量大时使用
  - 直接循环文件对象
```
for line in f:
    print line
    do_something()
```
  这样的用法节省内存，快速，并且代码还简单
  - 大文件的读取
```
with open("log.txt") as f:
    for line in f:
        do_something_with(line)
```
处理数据（csv文件格式）
步骤包括：利用csv.reader()函数创建csv模块的读取器（** 迭代器[每次迭代完元素就消失] **） --> 循环调用next()函数读取每一行的数据

import csv
from datetime import datetime
from matplotlib import pyplot as plt

filename = 'guangzhou-2017.csv'
# 打开文件
with open(filename) as f:
    # 创建cvs文件读取器
    reader = csv.reader(f)
    # 读取第一行，这行是表头数据。
    header_row = next(reader)
    print(header_row)
    # 定义读取起始日期
    start_date = datetime(2017, 6, 30)
    # 定义结束日期
    end_date = datetime(2017, 8, 1)
    # 定义3个list列表作为展示的数据
    dates, highs, lows = [], [], []
    for row in reader:
        # 将第一列的值格式化为日期
        d = datetime.strptime(row[0], '%Y-%m-%d')
        # 只展示2017年7月的数据
        if start_date < d < end_date:
            dates.append(d)
            highs.append(int(row[1]))
            lows.append(int(row[2]))

# 配置图形
fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(12, 9))
# 绘制最高气温的折线
plt.plot(dates, highs, c='red', label='Highest temperature', 
    alpha=0.5, linewidth = 2.0, linestyle = '-', marker='v')
# 再绘制一条折线
plt.plot(dates, lows, c='blue', label='Lowest temperature',
    alpha=0.5, linewidth = 3.0, linestyle = '-.', marker='o')
# 为两个数据的绘图区域填充颜色
plt.fill_between(dates, highs, lows, facecolor='blue', alpha=0.1)
# 设置标题
plt.title("the temperature of Guangzhou 2017-7")
# 为两条坐标轴设置名称
plt.xlabel("date")
# 该方法绘制斜着的日期标签
fig.autofmt_xdate()
plt.ylabel("Temperature(℃)")
# 显示图例
plt.legend()
ax = plt.gca()
# 设置右边坐标轴线的颜色（设置为none表示不显示）
ax.spines['right'].set_color('none')
# 设置顶部坐标轴线的颜色（设置为none表示不显示）
ax.spines['top'].set_color('none')
plt.show()

来源：https://www.cnblogs.com/lovely-bones/p/11672898.html

标签

open函数

csv

文件的操作及相关异常的处理

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