Python编程经典案例详解及TXT文件处理13

Python作为一门简洁易学且功能强大的编程语言，拥有丰富的库和工具，使其成为处理各种任务的理想选择，而文本文件(.txt)的处理更是Python的拿手好戏。本文将深入探讨Python编程中一些经典案例，并结合TXT文件的读取、写入和处理，展现Python的强大能力。我们将从基础的IO操作开始，逐步深入，最终掌握一些更高级的文本处理技巧。

一、基础TXT文件操作

Python内置的`open()`函数是处理文件的核心。它支持多种模式，例如'r' (读取), 'w' (写入), 'a' (追加), 'r+' (读写)等。读取TXT文件最常用的方法是使用循环逐行读取：```python
try:
with open("", "r", encoding="utf-8") as f: # 使用with语句确保文件自动关闭，encoding指定编码方式，防止乱码
for line in f:
print(()) # strip() 去除行尾的换行符
except FileNotFoundError:
print("文件不存在!")
```

写入TXT文件同样简单： ```python
with open("", "w", encoding="utf-8") as f:
("这是第一行")
("这是第二行")
```

需要注意的是，'w' 模式会覆盖原有文件内容，如果要追加内容，则使用 'a' 模式。

二、经典案例：文本统计

一个常见的文本处理任务是统计文本中的单词、字符或行数。以下代码实现了对文本文件进行单词计数：```python
import re
def count_words(filename):
try:
with open(filename, "r", encoding="utf-8") as f:
text = ()
words = (r'\b\w+\b', ()) # 使用正则表达式提取单词，忽略大小写
word_counts = {}
for word in words:
word_counts[word] = (word, 0) + 1
return word_counts
except FileNotFoundError:
return {}
word_counts = count_words("")
for word, count in ():
print(f"{word}: {count}")
```

这段代码首先读取整个文件内容，然后利用正则表达式`\b\w+\b`提取单词（\b匹配单词边界，\w+匹配一个或多个字母数字字符）。最后，使用字典统计每个单词出现的次数。

三、经典案例：文本替换

另一个常见的任务是文本替换。我们可以使用Python的`replace()`方法或正则表达式进行替换：```python
def replace_text(filename, old_text, new_text):
try:
with open(filename, "r", encoding="utf-8") as f:
text = ()
new_text = (old_text, new_text) # 简单替换
with open(filename, "w", encoding="utf-8") as f:
(new_text)
except FileNotFoundError:
print("文件不存在!")
replace_text("", "old", "new")
```

这段代码使用简单的字符串替换，对于复杂的替换场景，正则表达式的 `()` 函数更强大灵活。

四、高级文本处理：CSV和JSON

虽然本文主要关注TXT文件，但许多情况下，数据会存储在更结构化的格式中，例如CSV (Comma Separated Values) 和JSON (JavaScript Object Notation)。Python提供了`csv`和`json`模块来方便地处理这些文件。例如，读取CSV文件：```python
import csv
with open("", "r", encoding="utf-8") as f:
reader = (f)
for row in reader:
print(row)
```

五、错误处理和异常处理

在处理文件时，务必注意错误处理。例如，文件可能不存在，或者编码方式不正确。使用`try...except`块可以捕获异常，防止程序崩溃：```python
try:
# 文件处理代码
except FileNotFoundError:
print("文件未找到")
except UnicodeDecodeError:
print("文件编码错误")
```

总而言之，Python 提供了丰富的工具来处理TXT文件以及其他类型的文本数据。从简单的读取和写入到复杂的文本统计和替换，Python 都能胜任。掌握这些技巧，将极大提升你的编程效率和数据处理能力。通过学习和实践这些经典案例，你可以更好地理解Python在文本处理方面的强大功能，并将其应用于各种实际场景中。

2025-03-06

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