Как записать список в файл python

7. Input and Output¶

There are several ways to present the output of a program; data can be printed in a human-readable form, or written to a file for future use. This chapter will discuss some of the possibilities.

7.1. Fancier Output Formatting¶

So far we’ve encountered two ways of writing values: expression statements and the print() function. (A third way is using the write() method of file objects; the standard output file can be referenced as sys.stdout . See the Library Reference for more information on this.)

Often you’ll want more control over the formatting of your output than simply printing space-separated values. There are several ways to format output.

To use formatted string literals , begin a string with f or F before the opening quotation mark or triple quotation mark. Inside this string, you can write a Python expression between characters that can refer to variables or literal values.

The str.format() method of strings requires more manual effort. You’ll still use to mark where a variable will be substituted and can provide detailed formatting directives, but you’ll also need to provide the information to be formatted.

Finally, you can do all the string handling yourself by using string slicing and concatenation operations to create any layout you can imagine. The string type has some methods that perform useful operations for padding strings to a given column width.

When you don’t need fancy output but just want a quick display of some variables for debugging purposes, you can convert any value to a string with the repr() or str() functions.

The str() function is meant to return representations of values which are fairly human-readable, while repr() is meant to generate representations which can be read by the interpreter (or will force a SyntaxError if there is no equivalent syntax). For objects which don’t have a particular representation for human consumption, str() will return the same value as repr() . Many values, such as numbers or structures like lists and dictionaries, have the same representation using either function. Strings, in particular, have two distinct representations.

The string module contains a Template class that offers yet another way to substitute values into strings, using placeholders like $x and replacing them with values from a dictionary, but offers much less control of the formatting.

7.1.1. Formatted String Literals¶

Formatted string literals (also called f-strings for short) let you include the value of Python expressions inside a string by prefixing the string with f or F and writing expressions as .

An optional format specifier can follow the expression. This allows greater control over how the value is formatted. The following example rounds pi to three places after the decimal:

Passing an integer after the ‘:’ will cause that field to be a minimum number of characters wide. This is useful for making columns line up.

Other modifiers can be used to convert the value before it is formatted. ‘!a’ applies ascii() , ‘!s’ applies str() , and ‘!r’ applies repr() :

The = specifier can be used to expand an expression to the text of the expression, an equal sign, then the representation of the evaluated expression:

See self-documenting expressions for more information on the = specifier. For a reference on these format specifications, see the reference guide for the Format Specification Mini-Language .

7.1.2. The String format() Method¶

Basic usage of the str.format() method looks like this:

The brackets and characters within them (called format fields) are replaced with the objects passed into the str.format() method. A number in the brackets can be used to refer to the position of the object passed into the str.format() method.

If keyword arguments are used in the str.format() method, their values are referred to by using the name of the argument.

Positional and keyword arguments can be arbitrarily combined:

If you have a really long format string that you don’t want to split up, it would be nice if you could reference the variables to be formatted by name instead of by position. This can be done by simply passing the dict and using square brackets ‘[]’ to access the keys.

This could also be done by passing the table dictionary as keyword arguments with the ** notation.

This is particularly useful in combination with the built-in function vars() , which returns a dictionary containing all local variables.

As an example, the following lines produce a tidily aligned set of columns giving integers and their squares and cubes:

For a complete overview of string formatting with str.format() , see Format String Syntax .

7.1.3. Manual String Formatting¶

Here’s the same table of squares and cubes, formatted manually:

(Note that the one space between each column was added by the way print() works: it always adds spaces between its arguments.)

The str.rjust() method of string objects right-justifies a string in a field of a given width by padding it with spaces on the left. There are similar methods str.ljust() and str.center() . These methods do not write anything, they just return a new string. If the input string is too long, they don’t truncate it, but return it unchanged; this will mess up your column lay-out but that’s usually better than the alternative, which would be lying about a value. (If you really want truncation you can always add a slice operation, as in x.ljust(n)[:n] .)

There is another method, str.zfill() , which pads a numeric string on the left with zeros. It understands about plus and minus signs:

7.1.4. Old string formatting¶

The % operator (modulo) can also be used for string formatting. Given ‘string’ % values , instances of % in string are replaced with zero or more elements of values . This operation is commonly known as string interpolation. For example:

More information can be found in the printf-style String Formatting section.

7.2. Reading and Writing Files¶

open() returns a file object , and is most commonly used with two positional arguments and one keyword argument: open(filename, mode, encoding=None)

The first argument is a string containing the filename. The second argument is another string containing a few characters describing the way in which the file will be used. mode can be ‘r’ when the file will only be read, ‘w’ for only writing (an existing file with the same name will be erased), and ‘a’ opens the file for appending; any data written to the file is automatically added to the end. ‘r+’ opens the file for both reading and writing. The mode argument is optional; ‘r’ will be assumed if it’s omitted.

Normally, files are opened in text mode, that means, you read and write strings from and to the file, which are encoded in a specific encoding. If encoding is not specified, the default is platform dependent (see open() ). Because UTF-8 is the modern de-facto standard, encoding="utf-8" is recommended unless you know that you need to use a different encoding. Appending a ‘b’ to the mode opens the file in binary mode. Binary mode data is read and written as bytes objects. You can not specify encoding when opening file in binary mode.

In text mode, the default when reading is to convert platform-specific line endings ( \n on Unix, \r\n on Windows) to just \n . When writing in text mode, the default is to convert occurrences of \n back to platform-specific line endings. This behind-the-scenes modification to file data is fine for text files, but will corrupt binary data like that in JPEG or EXE files. Be very careful to use binary mode when reading and writing such files.

It is good practice to use the with keyword when dealing with file objects. The advantage is that the file is properly closed after its suite finishes, even if an exception is raised at some point. Using with is also much shorter than writing equivalent try — finally blocks:

If you’re not using the with keyword, then you should call f.close() to close the file and immediately free up any system resources used by it.

Calling f.write() without using the with keyword or calling f.close() might result in the arguments of f.write() not being completely written to the disk, even if the program exits successfully.

After a file object is closed, either by a with statement or by calling f.close() , attempts to use the file object will automatically fail.

7.2.1. Methods of File Objects¶

The rest of the examples in this section will assume that a file object called f has already been created.

To read a file’s contents, call f.read(size) , which reads some quantity of data and returns it as a string (in text mode) or bytes object (in binary mode). size is an optional numeric argument. When size is omitted or negative, the entire contents of the file will be read and returned; it’s your problem if the file is twice as large as your machine’s memory. Otherwise, at most size characters (in text mode) or size bytes (in binary mode) are read and returned. If the end of the file has been reached, f.read() will return an empty string ( » ).

f.readline() reads a single line from the file; a newline character ( \n ) is left at the end of the string, and is only omitted on the last line of the file if the file doesn’t end in a newline. This makes the return value unambiguous; if f.readline() returns an empty string, the end of the file has been reached, while a blank line is represented by ‘\n’ , a string containing only a single newline.

For reading lines from a file, you can loop over the file object. This is memory efficient, fast, and leads to simple code:

If you want to read all the lines of a file in a list you can also use list(f) or f.readlines() .

f.write(string) writes the contents of string to the file, returning the number of characters written.

Other types of objects need to be converted – either to a string (in text mode) or a bytes object (in binary mode) – before writing them:

f.tell() returns an integer giving the file object’s current position in the file represented as number of bytes from the beginning of the file when in binary mode and an opaque number when in text mode.

To change the file object’s position, use f.seek(offset, whence) . The position is computed from adding offset to a reference point; the reference point is selected by the whence argument. A whence value of 0 measures from the beginning of the file, 1 uses the current file position, and 2 uses the end of the file as the reference point. whence can be omitted and defaults to 0, using the beginning of the file as the reference point.

In text files (those opened without a b in the mode string), only seeks relative to the beginning of the file are allowed (the exception being seeking to the very file end with seek(0, 2) ) and the only valid offset values are those returned from the f.tell() , or zero. Any other offset value produces undefined behaviour.

File objects have some additional methods, such as isatty() and truncate() which are less frequently used; consult the Library Reference for a complete guide to file objects.

7.2.2. Saving structured data with json ¶

Strings can easily be written to and read from a file. Numbers take a bit more effort, since the read() method only returns strings, which will have to be passed to a function like int() , which takes a string like ‘123’ and returns its numeric value 123. When you want to save more complex data types like nested lists and dictionaries, parsing and serializing by hand becomes complicated.

Rather than having users constantly writing and debugging code to save complicated data types to files, Python allows you to use the popular data interchange format called JSON (JavaScript Object Notation). The standard module called json can take Python data hierarchies, and convert them to string representations; this process is called serializing. Reconstructing the data from the string representation is called deserializing. Between serializing and deserializing, the string representing the object may have been stored in a file or data, or sent over a network connection to some distant machine.

The JSON format is commonly used by modern applications to allow for data exchange. Many programmers are already familiar with it, which makes it a good choice for interoperability.

If you have an object x , you can view its JSON string representation with a simple line of code:

Another variant of the dumps() function, called dump() , simply serializes the object to a text file . So if f is a text file object opened for writing, we can do this:

To decode the object again, if f is a binary file or text file object which has been opened for reading:

JSON files must be encoded in UTF-8. Use encoding="utf-8" when opening JSON file as a text file for both of reading and writing.

This simple serialization technique can handle lists and dictionaries, but serializing arbitrary class instances in JSON requires a bit of extra effort. The reference for the json module contains an explanation of this.

pickle — the pickle module

Contrary to JSON , pickle is a protocol which allows the serialization of arbitrarily complex Python objects. As such, it is specific to Python and cannot be used to communicate with applications written in other languages. It is also insecure by default: deserializing pickle data coming from an untrusted source can execute arbitrary code, if the data was crafted by a skilled attacker.

Чтение и запись списков в файл в Python

В качестве сериализованных структур данных программисты Python интенсивно используют массивы, списки и словари. Для постоянного хранения этих структур данных требуется файл или база данных для работы. В этой статье описывается, как записать список в файл и как прочитать его.

Для записи данных в файл и чтения данных из файла язык программирования Python предлагает стандартные методы write() и read() для работы с одной строкой, а также Writelines() и readlines() для работы с несколькими строк. Кроме того, как pickle, так и json-модуль также позволяют находить разумные способы работы с сериализованными наборами данных.

Использование методов

Для работы с символами (строками) отлично работают основные методы. Сохранить такой список построчно в файл listfile.txt можно следующим образом:

В строке 6 элемент списка, во-первых, расширяется переносом строки «\n» и, во-вторых, сохраняется в выходном файле. Чтобы прочитать весь список из файла listfile.txt, этот код Python показывает вам, как это работает:

Имейте в виду, что вам нужно удалить перенос строки с конца строки. В этом случае нам помогает то, что Python также допускает операции со списком для строк. В строке 8 приведенного выше кода это удаление просто выполняется, как операция списка над самой строкой, которая сохраняет все, кроме последнего элемента. Этот элемент содержит символ «\n», обозначающий разрыв строки в системах UNIX и Linux.

Использование методов Writelines и Readlines

Как упоминалось в начале этой статьи, Python также содержит два метода Writelines() и readlines() для записи и чтения нескольких строк за один шаг соответственно. Чтобы записать весь список в файл на диске, код Python выглядит следующим образом:

Чтобы прочитать весь список из файла на диске, код Python выглядит следующим образом:

Приведенный выше пример следует более традиционному подходу, заимствованному из других языков программирования. Чтобы написать его более питоническим способом, взгляните на приведенный ниже код:

После открытия файла listfile.txt в строке 5, восстановление списка происходит полностью в строке 6. Во-первых, содержимое файла считывается с помощью readlines(). Во-вторых, в цикле for из каждой строки удаляется символ переноса строки с помощью метода rstrip(). В-третьих, строка добавляется в список мест, как новый элемент списка. По сравнению с приведенным выше листингом код намного компактнее, но может быть более трудным для чтения для начинающих программистов Python.

Использование модуля pickle

Различные методы, описанные до сих пор, хранят список таким образом, чтобы люди могли его прочитать. Если в этом нет необходимости, модуль pickle может вам пригодиться. Его метод dump() эффективно сохраняет список, как поток двоичных данных. Во-первых, в строке 7 (в приведенном ниже коде) выходной файл listfile.data открывается для двоичной записи («wb»). Во-вторых, в строке 9 список сохраняется в открытом файле с помощью метода dump():

В качестве следующего шага мы читаем список из файла следующим образом. Во-первых, файл listfile.data открывается двоичный файл для чтения («rb») в строке 4. Во-вторых, список мест загружается из файла с помощью метода load().

Два примера здесь демонстрируют использование строк. Хотя, pickle работает со всеми видами объектов Python, такими как строки, числа, самоопределяемые структуры и любые другие встроенные структуры данных, которые предоставляет Python.

Использование формата JSON

Двоичный формат данных, который использует pickle, специфичен для Python. Чтобы улучшить взаимодействие между различными программами, нотация объектов JavaScript (JSON) предоставляет простую в использовании и удобочитаемую схему и, таким образом, стала очень популярной.

В следующем примере показано, как записать список смешанных типов переменных в выходной файл с помощью модуля json. В строке 4 определен базовый список. Открыв выходной файл для записи в строке 7, метод dump() сохраняет базовый список в файле, используя JSON.

Чтение содержимого выходного файла обратно в память так же просто, как запись данных. Соответствующий метод для dump() называется load() и работает следующим образом:


Различные методы, показанные выше, варьируются от простой записи, чтения данных до сброса и загрузки данных через двоичные потоки с использованием pickle и JSON. Это упрощает постоянное хранение списка и чтение его обратно в память.

Чтение и запись списков в файл на Python

В качестве сериализованных структур данных программисты на Python активно используют массивы, списки и словари. Хранение этих структур данных постоянно требует файл или базу данных для работы с ними. Эта статья рассказывает, как печатать список в файл и как считать его обратно в память.

Чтобы записать данные в файл и считать их из файла, язык программирования Python предлагает стандартные методы write() and read() для работы с одиночными строками, а также writelines() и readlines() для работы с множеством строк. Более того, модули pickle и json module предоставляют разумные способы работы с сериализованными наборами данных.

Использование методов read и write

Основные методы отлично работают с символами (строками). Построчное сохранение списка в файл listfile.txt работает следующим образом:

В строке 6 listitem дополнен символом разрыва строки “\n”, во-первых, и сохранён в выходном файле, во-вторых. Как прочесть список полностью из файла listfile.txt обратно в память, покажет следующий код на Python:

Имейте в виду, что вам понадобится удалить перенос строки в самом её конце. Здесь нам помогает то, что Python позволяет применять списочные операции к строкам. В строке 8 кода выше удаление сделано просто как операция над самой строкой, что сохраняет всё, кроме последнего элемента. Он содержит символ “\n”, обозначающий перенос строки в системах UNIX/Linux.

Использование методов writelines и readlines

Как упомянуто в начале этой статьи, Python также содержит два метода writelines() и readlines() , чтобы писать и читать множество строк за один шаг соответственно. Напечатать весь список в файл или на диск поможет следующий код на Python:

Прочитать весь список из файла на диске поможет следующий код на Python:

Код выше показывает более традиционный подход, взятый из других языков программирования. Чтобы написать его в более “питоньем” стиле, посмотрим на код ниже:

Открыв файл listfile.txt в строке 5, полностью переделываем список в строке 6. Сначала читаем содержимое файла через readlines() . Затем в цикле for удаляем окончание из каждой строки с помощью метода rstrip() . В конце добавляем строку к списку мест как новый элемент. По сравнению с прошлым листингом код получился более компактным, но его может быть сложнее прочесть начинающим программистам на Python.

Использование модуля pickle

Другие методы, объяснённые до сих пор, хранят список в читаемом для человека формате. В случае, когда это не нужно, вам может пригодиться модуль pickle. Его метод dump() эффективно хранит список в виде двоичного потока данных. В строке 7 (в коде ниже) выходной файл listfile.data открыт для записи в двоичном режиме (“wb”). В строке 9 список хранится в открытом файле с использованием метода dump() .

На следующем шаге мы читаем список из файла. Сначала открываем выходной файл listfile.data для чтения в двоичном режиме (“rb”) в строке 4. Потом загружаем список мест из файла, применяя метод load() .

Эти два примера показывают использование строк. Кстати, pickle работает со всеми видами объектов языка Python, такими как строки, числа, определённые в самом коде структуры, а также любые другие встроенные структуры данных Python.

Использование формата JSON

Используемый pickle формат двоичных данных специфичен для Python. Чтобы улучшить взаимодействие между различными программами, JavaScript Object Notation (JSON) предлагает лёгкую в использовании и читаемую для человека схему, и поэтому стал очень популярным.

Следующий пример показывает, как печатать список из элементов различных типов в выходной файл с помощью модуля json. В строке 4 определён основной список. Имея открытым файлом для записи в строке 7, метод dump() хранит основной список в файле, используя JSON.

Читать содержимое выходноо файла обратно в память так же просто, как записывать данные. Соответствующий dump() метод называется load() и работает следующим образом:


Методы, показаные выше, разнятся от простой записи/чтенияя данных до сброса/загрузки через двоичные потоки с помощью pickle и JSON. Это значительно упрощает хранение списка и чтение его обратно в память.

Запись списка в txt файл в питоне

Собственно как записать результат работы функции в txt файл?

insolor's user avatar

P.S Первый вариант хорош тем, что все действия выполняются в 1 строчку, но плох в плане того, что строчка конструируется целиком, и только лишь потом выполняется запись.

Чтобы записать в файл текстовое представление элементов списка через пробел в Питоне 3:

Если хочется каждый элемент на своей строчке напечатать:

Можно руками отформатировать (тот же результат):

Или напечатать по одному элементу за раз (тот же результат):

Чтобы сохранить в JSON формате:

Чтобы сохранить как csv:

Код продолжает работать даже если элементы содержат запятые, кавычки, новые строки внутри.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *