Python и файлы: практические задания с решениями

Как прочитать весь файл одной строкой?

Метод read() возвращает всё содержимое как одну строку. Подходит для небольших файлов (до десятков мегабайт).

with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = f.read()
    print(f'Длина текста: {len(data)}')

Как читать файл построчно без загрузки всего в память?

Итерация по файловому объекту for line in f: обрабатывает строку за строкой. Эффективно для больших логов.

with open('big_log.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line_number, line in enumerate(f, 1):
        if 'ERROR' in line:
            print(f'Строка {line_number}: {line.strip()}')

Как упростить работу с путями и файлами используя pathlib?

Библиотека pathlib предоставляет объектно-ориентированный интерфейс. Методы read_text() и write_text() скрывают работу с кодировками.

from pathlib import Path

file_path = Path('hello.txt')
file_path.write_text('Привет, мир!', encoding='utf-8')
print(file_path.read_text(encoding='utf-8'))

Цель: сделать код более читаемым и избежать ошибок с разделителями путей.

Как корректно читать и записывать данные в формате CSV?

Модуль csv автоматически обрабатывает экранирование кавычек и разделителей. Для записи используйте csv.writer, для чтения - csv.reader.

import csv

# Запись
with open('data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['Имя', 'Возраст'])
    writer.writerow(['Анна', 25])

# Чтение
with open('data.csv', 'r', newline='', encoding='utf-8') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        print(row)

Как сохранять и загружать структуры данных Python в формате JSON?

Модуль json преобразует словари и списки в строку JSON и обратно.

import json

data = {'name': 'Иван', 'age': 30, 'hobbies': ['чтение', 'спорт']}

# Запись
with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)

# Чтение
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    loaded = json.load(f)
    print(loaded['name'])

Как работать с бинарными данными, например, с изображениями?

Бинарные файлы открываются в режимах 'rb' (чтение) и 'wb' (запись). Данные представлены типом bytes.

# Копирование файла
with open('source.jpg', 'rb') as src:
    with open('copy.jpg', 'wb') as dst:
        dst.write(src.read())

Как избежать ошибок кодировки при чтении и записи текстовых файлов?

Параметр encoding в open() задаёт кодировку. Если файл имеет другую кодировку, укажите её (например, 'cp1251').

with open('old_doc.txt', 'r', encoding='cp1251') as f:
    text = f.read()
    # конвертируем в utf-8 и сохраняем
    with open('new_doc.txt', 'w', encoding='utf-8') as f2:
        f2.write(text)

Как обрабатывать ошибки, такие как FileNotFoundError?

Обёртывание кода в try/except позволяет корректно реагировать на отсутствие файла или недостаток прав.

try:
    with open('missing.txt', 'r') as f:
        print(f.read())
except FileNotFoundError:
    print('Файл не найден, будет создан новый.')
    with open('missing.txt', 'w') as f:
        f.write('Автоматически созданный файл')
except PermissionError:
    print('Нет прав на чтение файла.')

Как обрабатывать файлы размером больше оперативной памяти?

Чтение фиксированными блоками (чанками) с помощью f.read(chunk_size) позволяет обработать даже гигабайтные файлы.

CHUNK_SIZE = 1024 * 1024  # 1 МБ
with open('large_file.bin', 'rb') as f:
    while True:
        chunk = f.read(CHUNK_SIZE)
        if not chunk:
            break
        # обработка chunk (например, поиск сигнатуры)
        print(f'Прочитано {len(chunk)} байт')