怎么用Python读取和写入TXT文件？基础IO代码

图 0：Python 文本文件基础 I/O 全景交互架构与资源流转机制

一、核心标准范式：两组高频基础代码

日常开发中90%以上的文本文件操作，都遵循下面这两套标准模板。编写时建议始终显式声明字符编码为 encoding='utf-8'，以避免在不同操作系统（特别是默认使用GBK编码的Windows系统）之间出现乱码或解析崩溃。

1. 读取TXT文件的标准代码

# 读取完整文本内容
with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    content = f.read()

print("读取到的内容：")
print(content)

2. 写入TXT文件的标准代码

# 覆盖写入文本内容（原文件若存在将被清空）
text_to_save = "Python基础IO操作\n这是通过代码写入的第一行。\n这是第二行。\n"

with open('data.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(text_to_save)

print("文件写入完成。")

二、理解生命周期：为什么必须使用 with open

操作系统对打开的文件数量有严格的上限限制（即文件描述符 File Descriptor 配额）。如果使用传统的 f = open(...) 方式，在发生未捕获异常或提前 return 时，后续的 f.close() 可能无法执行，从而导致文件被进程长期锁定或缓冲区数据未能完全刷写到磁盘。

with 语句实现了Python的上下文管理器协议（Context Management Protocol）。当程序进入 with 作用域时，自动调用底层 __enter__() 方法建立数据流连接；当代码执行离开该作用域（无论是正常结束还是遭遇报错中断），Python均保证自动调用 __exit__() 执行清理操作，无缝执行刷盘并关闭句柄。

图 1：with open 上下文生命周期与底层系统级四步执行流程

三、基础读取操作：三种方法的场景选择

读取TXT文件时，主要根据文件体积以及数据处理形式，在 read()、逐行迭代和 readlines() 之间进行选择。

1. 整体读取：read()

read() 方法会把文件的所有内容一次性读入为一个单独的字符串变量中。如果文件只有几十KB或几兆字节，这是最简便的读取方式。

with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    full_text = f.read()

print(f"字符总数: {len(full_text)}")

2. 逐行迭代：for line in f（推荐规范）

当处理大型日志文件或百兆以上的大文本时，一次性载入内存会导致RAM消耗暴增。Python的文件对象本身就是一个可迭代对象，使用 for line in f 能够以流式生成器的方式逐行按需加载，内存占用恒定保持在常数级 O(1)。

line_count = 0
with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        line_count += 1
        # 读取到的line末尾自带换行符\n，可通过 strip() 清理
        clean_line = line.strip()
        print(f"[第{line_count}行] {clean_line}")

3. 列表读取：readlines()

readlines() 会遍历整个文件，把每一行作为独立的字符串元素放入列表中返回（即 list[str]）。这种方式适合需要根据行号下标随机访问、切片操作（例如跳过前两行表头）的场景。

with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    lines = f.readlines()

print(f"总行数: {len(lines)}")
if lines:
    print(f"第一行内容: {repr(lines[0])}")

图 3：读写核心 API 与内存数据结构映射关系

四、基础写入操作：覆写与追加的区别

写入TXT文件时，决定文件原有内容去留的关键在于 open() 函数的第二个参数 mode。最常用的写入模式是 'w' 和 'a'。

图 2：常用文件打开模式及读写行为对比矩阵

1. 覆盖写入模式：'w' (Write)

模式 'w' 表示写入。如果目标文件不存在，Python会自动在磁盘上新建空文件；如果目标文件已经存在，Python会在打开文件的瞬间将文件大小截断为0字节（即清空历史内容），随后写入新数据。因此若想保留原数据，切勿使用该模式。

items = ["苹果", "香蕉", "橙子"]

with open('fruits.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    for item in items:
        # write() 不会自动添加换行，必须手动拼接 \n
        f.write(item + "\n")

2. 追加写入模式：'a' (Append)

模式 'a' 表示追加。如果文件不存在，会自动创建新文件；如果文件已存在，原有内容会完好无损地保留，新数据会自动写入到文件的最末尾。该模式非常适用于记录运行日志、抓取增量结果等场景。

import datetime

log_entry = f"[{datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}] 任务执行完毕\n"

with open('app.log', 'a', encoding='utf-8') as f:
    f.write(log_entry)

print("日志已追加至末尾。")

3. 批量写入多行：writelines() 的注意事项

writelines() 接收一个字符串列表或迭代器并将其逐项写入文件。需要特别注意的是：该方法虽然名称包含 lines，但内部并不会自动在字符串末尾补充换行符。如果传入的列表元素本身不带 \n，所有内容将紧贴在同一行。

data = ["第一项内容", "第二项内容", "第三项内容"]

# 正确做法：在生成式中显式拼接换行符
with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.writelines(line + "\n" for line in data)

五、工程避坑：三个高频错误与排查方法

在实际执行TXT文件IO操作时，初学者最容易遇到字符乱码、文件找不到以及格式错位三类问题。按照以下规范可以针对性规避：

图 4：Python 文件 I/O 四大工程落地规范与避坑速查表

1. 解决 UnicodeDecodeError 编码报错

表现：在Windows系统下读取UTF-8格式的TXT文件时，报 UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte... 错误。

原因：如果在 open() 中不指定 encoding 参数，Python会默认采用操作系统当前平台的默认编码。Windows系统在简体中文环境下默认为 cp936 (GBK)，无法识别以UTF-8存储的中文字符。

解决方案：无论在哪个平台写代码，统一传入 encoding='utf-8'。如果面对的是古老系统生成的GBK/GB2312旧文件，则相应设置 encoding='gbk'。

2. 解决 FileNotFoundError 文件路径报错

表现：代码提示 FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'data.txt'，但文件明明就在同级目录中。

原因：相对路径并不是相对于当前Python脚本所在的目录，而是相对于终端启动执行时所在的当前工作目录 (Current Working Directory)。

解决方案：使用Python内置的 pathlib 模块，基于当前脚本的绝对路径来定位目标文件，同时在Windows路径中使用原始字符串 r"..." 防止转义：

from pathlib import Path

# 获取当前 py 脚本所在的父级绝对目录
BASE_DIR = Path(__file__).resolve().parent
target_file = BASE_DIR / "data.txt"

with open(target_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
    print(f.read())

3. 解决读取时出现的“空行翻倍”现象

表现：用 for line in f: print(line) 输出文本时，原本紧凑的内容在终端中每行之间多出了一个空行。

原因：文本文件自身的每一行行末已经包含了一个 \n 换行符，而Python的 print() 函数默认也会在末尾输出一个 \n，两者叠加导致出现双重换行。

解决方案：可以在输出时禁用print的尾部换行 print(line, end='')，或者在处理前使用 line.rstrip('\n') 剥离原有行末换行符。