文本文件读写：read()、readline()、readlines()、write()、writelines() 方法详解
文件读写，说白了就是让程序和硬盘上的文件「对话」。我刚开始学 Python 时，总觉得这步很简单——不就是打开、读写、关闭嘛。但真正做项目后才发现，选对方法比会写代码重要得多。
今天咱们就一口气把 Python 文本文件读写的五个核心方法讲透。嗯，我会结合自己踩过的坑来讲，你听完就能直接用。
一、先搭个架子：文件打开与关闭
在讲具体方法前，我得先提一句：所有读写操作都建立在文件对象上。你想想看，就像你要从书架上拿书，总得先知道书在哪吧？
# 标准写法
f = open('data.txt', 'r', encoding='utf-8')
content = f.read()
f.close()
我个人习惯用 with 语句，它自动帮你关闭文件，省心不少：
with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
content = f.read()
# 出了这个缩进，文件自动关闭
小提示： 记得指定
encoding='utf-8'。我遇到过好几次因为编码问题导致乱码的尴尬，尤其是 Windows 系统默认编码是 gbk，很容易踩坑。
二、读取三兄弟：read()、readline()、readlines()
这三个方法都是用来读文件的，但用法和场景完全不同。咱们一个一个看。
1. read() —— 一口气读完
read() 会把整个文件内容当作一个字符串返回。简单粗暴，适合小文件。
with open('poem.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
data = f.read()
print(data)
print(f'一共读取了 {len(data)} 个字符')
你也可以指定读取的字符数：
with open('poem.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
chunk = f.read(100) # 只读前100个字符
print(chunk)
注意： 如果文件很大（比如几百 MB），用
read() 会一次性把内容全加载到内存里。我曾经在分析日志文件时这么干过，结果程序直接卡死……后来改用逐行读取了。
2. readline() —— 读一行
readline() 每次只读一行，包括行尾的换行符 \n。适合逐行处理大文件。
with open('log.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
line = f.readline()
while line:
print(line.strip()) # strip() 去掉换行符
line = f.readline()
你想想看，如果日志文件有 10 万行，用 read() 直接爆炸，但 readline() 就能优雅地一行一行处理。
3. readlines() —— 读所有行
readlines() 会把文件所有行读到一个列表里，每行是一个元素（包含换行符）。
with open('students.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
lines = f.readlines()
for i, line in enumerate(lines, 1):
print(f'第{i}行: {line.strip()}')
不过要注意，readlines() 也是全量加载，大文件慎用。
| 方法 | 返回值 | 适用场景 | 内存占用 |
|---|---|---|---|
| read() | 字符串 | 小文件、需要全文处理 | 高（全量加载） |
| readline() | 字符串（单行） | 大文件逐行处理 | 低（一次一行） |
| readlines() | 列表（每行一个元素） | 中等文件、需要随机访问行 | 高（全量加载） |
我的建议： 如果文件小于 10 MB，用
read() 或 readlines() 都行。如果文件更大，老老实实用 readline() 或者直接 for line in f: 迭代读取。
三、写入双雄：write() 和 writelines()
写文件也有两个方法，但很多人容易搞混。我刚开始也犯过这种错。
1. write() —— 写一个字符串
write() 把字符串写入文件，不会自动加换行符。
with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write('第一行内容')
f.write('第二行内容') # 注意：这行会紧跟在第一行后面
如果你想要换行，得自己加 \n：
with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write('第一行内容\n')
f.write('第二行内容\n')
2. writelines() —— 写一个列表
writelines() 接收一个可迭代对象（比如列表），把每个元素写入文件。注意：它也不会自动加换行符。
lines = ['第一行\n', '第二行\n', '第三行\n']
with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
f.writelines(lines)
我曾经踩过的坑： 刚开始我以为
writelines() 会自动加换行，结果写出来的文件所有内容挤在一行。后来才明白，它只是把列表里的字符串「拼」在一起写进去，换行符得你自己加。
四、核心知识体系
下面这张图帮你理清这五个方法的关系：
五、实战：一个完整的读写示例
咱们写个小程序，把学生成绩写入文件，再读出来统计平均分。这样你就能看到这些方法怎么配合使用了。
# 写入成绩
students = [
'张三,85\n',
'李四,92\n',
'王五,78\n',
'赵六,95\n'
]
with open('scores.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
f.writelines(students)
print('成绩写入完成')
# 读取并统计
total = 0
count = 0
with open('scores.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f: # 直接用迭代，底层就是 readline()
name, score = line.strip().split(',')
total += int(score)
count += 1
avg = total / count
print(f'共 {count} 名学生，平均分: {avg:.1f}')
小技巧： 用
for line in f: 逐行读取，既简洁又高效。它底层调用的就是 readline()，但代码写起来更优雅。
六、避坑指南
最后分享几个我亲身踩过的坑，你遇到了能少走弯路：
- 忘记加换行符： 写文件时，
write()和writelines()都不会自动加\n。我刚开始写日志文件时，所有内容都挤在一行，排查了半天才发现。 - 大文件用 read()： 有一次处理 2 GB 的日志文件，用
read()直接内存溢出。后来改成逐行读取才搞定。 - 编码问题： 读 Windows 下生成的文件，如果不指定
encoding='utf-8'，可能会报错或乱码。我建议统一用 UTF-8。 - 文件模式搞混：
'w'会覆盖原文件，'a'是追加。我曾在生产环境用'w'覆盖了重要数据……嗯，从那以后我每次写文件前都再三确认模式。
好了，这五个方法其实不难，关键是多练、多踩坑。你把这些代码自己跑一遍，很快就能掌握。