文件与 IO（pathlib）

1. 一句话定义

open() 返回文件对象（迭代器），配合 with 自动关闭；路径操作用 pathlib.Path（现代首选），文本进出必须显式管理编码；结构化数据交给 json/csv 标准库。

2. 为什么重要

读文件、写报告、处理日志是所有方向共用的地基能力。编码坑（Windows GBK vs UTF-8）与"忘关文件"是真实世界最常见的两类事故。

3. 前置知识

kp-008（str 与 bytes）、kp-015（异常）。

4. 核心概念

• open 四件套：模式（r/w/a/x + b）、编码（文本模式始终显式 encoding="utf-8"）、with（自动 close）、文件可迭代（逐行惰性，kp-013 管道友好）。
• pathlib.Path：面向对象的路径——Path("data") / "file.csv"，read_text/write_text/read_bytes，glob/iterdir/exists/mkdir。
• JSON：json.load/loads（入）、json.dump/dumps（出），ensure_ascii=False 保留中文。

5. 原理与机制

from pathlib import Path
import json, csv

# 读文本：with + 显式编码
p = Path("notes.txt")
text = p.read_text(encoding="utf-8")            # 小文件一步到位

# 大文件逐行流式（不整读进内存）
with open(p, encoding="utf-8") as f:
    for line in f:
        process(line)

# 写 JSON
data = {"name": "蛇", "scores": [90, 80]}
Path("out.json").write_text(
    json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2),
    encoding="utf-8",
)

# 逐行读 CSV（含表头）
with open("scores.csv", newline="", encoding="utf-8") as f:
    for row in csv.DictReader(f):
        print(row["name"], row["score"])

6. 关键事实（模型/图示）

打开模式：r 读(默认)  w 覆盖写(清空!)  a 追加  x 新建(存在即报错)
         + 读改  b 二进制（此时 encoding 参数无意义）
文本模式进出 = bytes ⇄ str 的 encode/decode 自动发生（kp-008）

w 会立即清空已有文件——写文件前想清楚模式。

7. 直观类比

文件对象像水龙头：with 是"用完关紧"的责任条款；encoding 是水质标准——不声明，水管（不同操作系统默认）可能给你不同水质，于是"在我电脑上是好的"。

8. 实例与案例

# 批量处理目录下所有 txt
for p in Path("docs").glob("*.txt"):
    words = len(p.read_text(encoding="utf-8").split())
    print(p.name, words)

# 原子写（先写临时文件再替换，避免写一半崩溃损坏）
tmp = p.with_suffix(".tmp")
tmp.write_text(content, encoding="utf-8")
tmp.replace(p)

9. 常见误区

1. 不写 encoding —— Windows 默认 GBK、Linux 默认 UTF-8，跨平台必然翻车；文本模式永远显式 encoding="utf-8"。
2. 忘 with —— 手动 close 且中途抛异常就泄漏；一律 with。
3. 用 open() 读 pickle 信任外部数据 —— pickle 反序列化可执行任意代码（安全，见 kp-048）；跨信任边界用 JSON。
4. 路径拼接用字符串 + —— 分隔符硬编码；用 pathlib 的 / 运算符。

10. 自测题

1. open("f.txt", "w") 对已存在文件做了什么？
2. 为什么读大文件推荐逐行迭代而不是 read()？
3. json.dumps(..., ensure_ascii=False) 的意义？

11. 与其他知识点的关系

• kp-025 上下文管理器：with 的机制层。
• kp-013 生成器：文件对象即迭代器，管道天然成立。
• kp-048 安全与伦理：pickle 与路径注入风险。

12. 延伸阅读

• pathlib 官方文档：https://docs.python.org/zh-cn/3/library/pathlib.html