python常見打開文件的方式示例詳解
一、python自帶
1.1 open()
open(file, mode,encoding)
這里的file指的是你要讀取的文件，mode指的是讀取方式，encoding指的是打開文件的編碼方式。
注意使用此函數(shù)時需要在文件讀取結(jié)束后，需要手動close
f = open('test.txt', 'r', encoding='utf-8')
content = f.read()
f.close() 1.2 with open()（此函數(shù)不需要手動close）
with open() 的核心其實是 open() 函數(shù)
open(file, mode, encoding)
file指的是你要讀取的文件，mode指的是讀取方式，encoding指的是打開文件的編碼方式。
with open("test.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
content = f.read()
print(content)二、第三方庫
2.1 Pandas（表格文件：CSV/Excel/TXT）
df = pd.read_csv(
filepath_or_buffer='文件路徑/URL',
sep=',',
header=0,
names=['列1', '列2', '列3'],
encoding='utf-8'
)其中 filepath_or_buffer='文件路徑/URL', 為文件路徑或網(wǎng)絡(luò)鏈接， sep=',', 為分隔符，默認(rèn)逗號，制表符用'\t'，header=0, 為表頭行，無表頭填None， names=['列1', '列2', '列3'],為自定義列名（header=None時用）， encoding='utf-8' 為編碼方式中文亂碼換gbk/gb2312
import pandas as pd
df = pd.read_csv(
# 基礎(chǔ)參數(shù)
filepath_or_buffer='student_scores.csv',
encoding='utf-8',
sep=',',
)2.2 NumPy（數(shù)值文件：.npy/.txt）
np.loadtxt(fname, dtype=float, comments='#', delimiter=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False)
其中fname為文件路徑或文件對象，dtype指定數(shù)組數(shù)據(jù)類型（默認(rèn) float），delimiter分隔符（默認(rèn)空格），skiprows跳過前 N 行（如跳過表頭 / 注釋），usecols只讀取指定列（索引），comments注釋符（默認(rèn)#，跳過注釋行），unpack是否拆分列為獨立數(shù)組（默認(rèn) False）。
arr_loadtxt = np.loadtxt(
fname='numpy_simple.csv',
dtype={'names': ('學(xué)號', '數(shù)學(xué)', '語文'), 'formats': ('U6', 'int', 'int')}, # 自定義結(jié)構(gòu)化類型
delimiter=',',
)2.3 Pillow（圖片文件：JPG/PNG/BMP）
PIL.Image.open(fp, mode='r', formats=None)
fp字符串 / 文件對象必選！指定圖片文件路徑、文件對象，或支持的網(wǎng)絡(luò)流
mode字符串打開模式，僅支持 'r'（只讀），Pillow 不支持寫入模式（寫入用 save()）
formats列表 / None限定嘗試解析的圖片格式，避免 Pillow 自動檢測格式出錯，提升讀取效率。
img = Image.open(
fp='test_image.png',
mode='r',
formats=['PNG']
)到此這篇關(guān)于python常見打開文件的方式的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python打開文件方式內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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