文件与异常

文件读写

Python 提供了内置的 open(filename, mode='r', encoding=None) 函数用于打开文件，返回一个文件对象，常用于读写文本或二进制数据。

模式参数（`mode`）说明

模式	含义
`"r"`	只读模式，文件不存在会抛出异常(FileNotFoundError)
`"w"`	写入模式，文件不存在则创建，存在则清空原内容
`"a"`	追加模式，写入内容追加到文件末尾
`"b"`	二进制模式（可与 `r/w/a` 组合使用）
`"t"`	文本模式，默认值（也可与其他模式组合）

文件基本操作

方法	说明
`read([size])`	读取文件内容，参数为读取的字节数，不写默认读取所有内容
`readline()`	读取一行内容（包含换行符）
`readlines()`	读取所有行，返回列表（包含换行符）
`write(s)`	向文件写入字符串，如果本身有内容会覆盖
`writelines(list)`	向文件写入字符串列表（无自动换行）
`seek(offset, whence=0)`	设置读写位置；`whence=0`表示从文件开头，`1`表示当前位置，`2`表示文件末尾
`tell()`	返回当前文件读写位置，windows下换行符是两个字符
`close()`	关闭文件，释放资源

使用 `with`

with语句会创建一个上下文管理器对象，它用于规定某个对象的使用范围，相当于你可以认为这个对象离开它的作用域会自动析构（连接之类的东西是自动关闭），使用它可以有效的管理资源。

# 退出循环自动释放资源
with open("score.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    for line in f:
        print(line.strip())  # strip() 去除换行符

特殊输入读取

标准输入读多行数据，可使用 sys.stdin.readlines()：

import sys
# sys.stdin 是标准输入流，即standard inputstream
lines = sys.stdin.readlines()
for line in lines:
    print(line.strip())

异常处理

Python 的异常处理使用 try-except 语句块进行，不是catch。

基本结构

try:
    # 可能抛出异常的代码
except ExceptionType:
    # 捕获特定异常后的处理代码
else:
    # 无异常时执行
finally:
    # 无论是否异常都会执行

捕获所有异常：

try:
    ...
except Exception as e:
    print("发生异常：", e)

抛出异常 `raise`

def div(a, b):
    if b == 0:
        raise ValueError("除数不能为0")
    return a / b

`assert` 断言

Python 的断言本质上也是抛出错误

assert 条件表达式：若条件为 False，抛出 AssertionError
assert 条件, 错误信息：可自定义异常信息

x = -1
assert x >= 0, "x 不能为负数"

CSV

CSV 是一种逗号分隔值 (Comma Separated Values) 文件格式，它是纯文本，而Excel是二进制文件。它是一种简单的文本格式，用于存储表格数据，比如电子表格或数据库。

Python内置了csv，因为CSV本身是纯文本，所以是比较好处理的：

import csv

with open('your_file.csv', 'r', encoding='utf-8') as file:
    # csv.reader 返回一个迭代器
    reader = csv.reader(file)
    header = next(reader)  # 读取标题行
    print(f"标题行: {header}")
    for row in reader:
        print(f"数据行: {row}")

但是上面这种和readline其实没什么区别，用的更多的是

import csv

with open('your_file.csv', 'r', encoding='utf-8') as file:
    # 将每一行数据读取为一个字典，字典的键是标题行的列名，值是该行对应列的数据。
    reader = csv.DictReader(file)
    for row in reader:
        print(f"姓名: {row['姓名']}, 年龄: {row['年龄']}, 城市: {row['城市']}")

写的话也是类似的

# 不指定newline很可能会出现多余的换行
with open('output.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(data_to_write)

字典形式

import csv

data_to_write = [
    ['姓名', '年龄', '城市'],
    ['赵六', '28', '深圳'],
    ['孙七', '33', '杭州']
]

with open('output_semicolon.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file, delimiter=';')
    writer.writerows(data_to_write)

print("使用分号分隔的数据已成功写入 output_semicolon.csv 文件")

json

json(javascript object notion JS的对象表示法)，JSON 独立于语言，json是纯文本。JSON 字符串必须使用双引号，主要是为了不同编程语言的规范，单双引号未必相同。

Python本身就是一个巨大的字典，而json也是字典，所以转化起来是很容易的，Python内置的json库就提供了支持：

json.dumps(obj)：将python对象序列化为json格式的字符串
json.dump(obj, file)：将python对象序列化为json格式并写入文件
json.loads(json)：将json风格的字符串反序列化为python对象
json.load(json,json)：将文件中的内容反序列为python对象

除此之外还有pickle，区别是不是转化到文本，而是字节流

#文件与异常

#文件读写

#模式参数（mode）说明

#文件基本操作

#使用 with

#特殊输入读取

#异常处理

#基本结构

#抛出异常 raise

#assert 断言

#CSV

#json