Tratamento de E/S de arquivos em Python: ler, gravar e processar arquivos

Introdução

A entrada/saída (I/O) de arquivos é um aspecto fundamental da programação Python. Se você precisa ler dados de um arquivo, gravar resultados em um log ou processar diferentes formatos de arquivo para sua aplicação, dominar a E/S de arquivos é essencial. Neste tutorial, exploraremos vários métodos para lidar com operações de arquivo em Python, incluindo leitura e gravação de arquivos de texto e processamento de arquivos CSV e JSON. Esses exemplos práticos ajudarão você a gerenciar os dados do seu projeto com eficiência.

Lendo arquivos

Lendo um arquivo de texto

Você pode ler um arquivo usando a função open() integrada ao Python. Veja como ler um arquivo de texto inteiro de uma vez:

#|label: reading-text-file
# Abrir um arquivo de texto no modo de leitura
file = open("example.txt", "r")
content = file.read()
file.close()
print(content)

Uma abordagem melhor é usar a instrução with para garantir que o arquivo seja fechado corretamente:

#|label: reading-with-with
with open("example.txt", "r") as file:
    content = file.read()
print(content)

Lendo arquivos linha por linha

Para arquivos grandes, é mais eficiente ler uma linha por vez:

#|label: reading-line-by-line
with open("example.txt", "r") as file:
    for line in file:
        print(line.strip())

Gravando arquivos

Escrevendo em um arquivo de texto

Gravar dados em um arquivo é semelhante a ler. Use a função open() com o modo de gravação 'w':

#|label: writing-text-file
data = "This is a sample text to be written to a file."
with open("output.txt", "w") as file:
    file.write(data)

Anexando a um arquivo

Para adicionar conteúdo sem sobrescrever o arquivo existente, use o modo append 'a':

#|label: appending-text-file
additional_data = "\nThis line is appended."
with open("output.txt", "a") as file:
    file.write(additional_data)

Processamento de vários formatos de arquivo

Lendo um arquivo CSV

Você pode processar arquivos CSV facilmente com o módulo csv ou Pandas. Aqui está um exemplo usando o módulo csv integrado ao Python:

#|label: read-csv
import csv

with open("data.csv", newline="") as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    for row in reader:
        print(row)

Alternativamente, usando Pandas:

#|label: read-csv-pandas
import pandas as pd

df = pd.read_csv("data.csv")
print(df.head())

Lendo um arquivo JSON

O processamento de arquivos JSON é simples com o módulo json do Python:

#|label: read-json
import json

with open("data.json", "r") as file:
    data = json.load(file)
print(data)

Escrevendo um arquivo JSON

Você também pode gravar dados JSON em um arquivo:

#|label: write-json
data = {"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}
with open("output.json", "w") as file:
    json.dump(data, file, indent=4)

Melhores práticas para E/S de arquivos

• Use a instrução with:
  Sempre use with para lidar com arquivos, garantindo que eles sejam fechados automaticamente.
• Tratamento de erros:
  Implemente blocos try/except para tratar erros de E/S com elegância.
• Arquivos grandes:
  Para arquivos grandes, considere processá-los linha por linha ou em blocos para evitar o uso excessivo de memória.
• Codificação:
  Esteja atento à codificação de arquivos, especialmente ao lidar com caracteres não ASCII. Use o parâmetro encoding em open(), se necessário.

Conclusão

Dominar a E/S de arquivos em Python é crucial para gerenciar dados de maneira eficaz. Esteja você lendo, escrevendo ou processando vários formatos de arquivo, como CSV e JSON, as técnicas abordadas neste tutorial ajudarão você a lidar com arquivos de maneira eficiente e robusta em seus projetos. Experimente esses exemplos e adapte-os às suas necessidades.

Leitura adicional

• Entendendo as compreensões de lista do Python
• Guia completo para estruturas de dados Python
• Trabalhando com JSON em Python: análise e serialização

Boa programação e aproveite o gerenciamento de seus arquivos com Python!

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Nota

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