Python 文件读写与异常处理实战：基于 Python-100-Days 的数据持久化与健壮性编程指南
Python 文件读写与异常处理实战：基于 Python-100-Days 的数据持久化与健壮性编程指南
本篇文章聚焦于《Python-100-Days》Day21-30 阶段的核心基础能力——文件读写与异常处理，涵盖 open 函数的操作模式与编码参数、文本/二进制文件的读写方法、以 try/except/else/finally/raise 为核心的异常机制、with 上下文管理器语法，并结合仓库内真实源码（如 Day31-35/code/example06.py、Day31-35/code/example07.py、Day36-45/code/contact/main.py）印证其在实际工程中的用法。读完本文，你将掌握在 Python 中实现数据持久化的完整套路，并写出具备容错能力、不会因一个文件不存在就整体崩溃的健壮代码。
为什么需要文件读写：数据持久化的第一课
实际开发中常常会遇到对数据进行持久化的场景。所谓持久化，是指将数据从无法长久保存数据的存储介质（通常是内存）转移到可以长久保存数据的存储介质（通常是硬盘）中。实现数据持久化最直接简单的方式，就是通过文件系统将数据保存到文件中。
计算机的文件系统是一种存储和组织计算机数据的方法，它使得对数据的访问和查找变得容易。文件系统使用文件和树形目录的抽象逻辑概念，代替了硬盘、光盘、闪存等物理设备的数据块概念：用户使用文件系统保存数据时，不必关心数据实际保存在硬盘的哪个数据块上，只需要记住这个文件的路径和文件名；在写入新数据之前，也不必关心硬盘上哪个数据块没有被使用——存储空间的管理（分配和释放）由文件系统自动完成。
正是基于这个抽象，Python 开发者可以用几行代码完成"把内存中的结果落盘"、"从磁盘恢复数据"的操作，这也是后续课程中 CSV/Excel 读写、对象序列化（22.对象的序列化和反序列化.md）等一切数据持久化操作的基础。
打开与关闭文件：open 函数与操作模式
在 Python 中要实现文件操作非常简单，使用内置的 open 函数即可。通过参数可以指定文件名、操作模式和字符编码等信息，随后即可对文件进行读写操作。操作模式决定了要打开什么样的文件（字符文件或二进制文件）以及做什么样的操作（读、写或追加），具体如下表：
| 操作模式 | 具体含义 |
|---|---|
'r' |
读取（默认） |
'w' |
写入（会先截断之前的内容） |
'x' |
写入，如果文件已经存在会产生异常 |
'a' |
追加，将内容写入到已有文件的末尾 |
'b' |
二进制模式 |
't' |
文本模式（默认） |
'+' |
更新（既可以读又可以写） |
这些基础模式可以组合使用，例如 'rb'（二进制只读）、'wb'（二进制写入）、'w+'（读写并截断）、'r+'（从文件开头读写）、'a+'（从文件末尾读写）。上图展示了如何根据程序需要来设置 open 函数的操作模式：仅读取时用 r；仅写入时通过"是否截断"区分 w 与 a；同时读写时再通过"截断与否"和"初始位置（文件开头/末尾）"区分 w+、r+、a+。
注意：在使用
open函数时，如果打开的是文本文件，可以通过encoding参数指定读写文件使用的字符编码。若对字符编码和字符集概念不熟悉，建议先理解 UTF-8、GBK 等常用编码的差异——如果不能保证保存文件时使用的编码与encoding参数指定的一致，就可能因无法解码字符而导致读取失败。
使用 open 函数成功打开文件后会返回一个文件对象，通过该对象即可实现对文件的读写操作；如果打开失败，open 函数会引发异常（详见下文异常机制）。操作结束后，应调用文件对象的 close 方法关闭文件，释放系统资源。
读写文本文件
用 open 打开文本文件时，操作模式设为 'r'（不指定时默认也是 'r'）；可通过 encoding 参数指定字符编码，不指定时默认值为 None，此时使用操作系统默认编码。下面的例子演示了如何读取一个纯文本文件——纯文本一般指只有字符原生编码构成的文件，不包含字符样式的控制元素，能够被最简单的文本编辑器直接读取：
file = open('致橡树.txt', 'r', encoding='utf-8')
print(file.read())
file.close()
说明：示例中的
致橡树.txt内容是舒婷老师于 1977 年 3 月创作的爱情诗《致橡树》——"我如果爱你 / 绝不像攀援的凌霄花，借你的高枝炫耀自己……不仅爱你伟岸的身躯，也爱你坚持的位置，足下的土地。"作为测试用文本，它恰好能验证中文在 UTF-8 编码下的读写是否正确。
除了一次性调用 read 方法读取全部内容，还可以用 for-in 循环逐行读取，或者用 readlines 方法将文件按行读取到一个列表容器中：
file = open('致橡树.txt', 'r', encoding='utf-8')
for line in file:
print(line, end='')
file.close()
file = open('致橡树.txt', 'r', encoding='utf-8')
lines = file.readlines()
for line in lines:
print(line, end='')
file.close()
向文件写入内容时，使用 w 或 a 作为操作模式：前者会截断之前的文本内容再写入新内容，后者是在原来内容的尾部追加新内容：
file = open('致橡树.txt', 'a', encoding='utf-8')
file.write('\n标题：《致橡树》')
file.write('\n作者：舒婷')
file.write('\n时间：1977年3月')
file.close()
仓库源码印证：追加模式 'a' 是工程中写日志的常用姿势。在 Day31-35/code/example09.py 中，装饰器示例将函数耗时记录追加写入日志文件：
def output_to_file(fname, duration):
with open('log.txt', 'a') as file_stream:
file_stream.write('%s: %.3f秒\n' % (fname, duration))
多次调用装饰器时，log.txt 中的多条记录不会被互相覆盖，这正是 a 模式"追加"语义的实际价值。
异常处理机制：让程序面对异常状况不崩溃
请注意上面的代码——如果 open 函数指定的文件并不存在或无法打开，将引发异常导致程序崩溃。为了让代码具有健壮性和容错性，可以使用 Python 的异常机制对可能在运行时发生状况的代码进行适当处理。Python 中和异常相关的关键字有五个：try、except、else、finally 和 raise。先看下面的代码：
file = None
try:
file = open('致橡树.txt', 'r', encoding='utf-8')
print(file.read())
except FileNotFoundError:
print('无法打开指定的文件!')
except LookupError:
print('指定了未知的编码!')
except UnicodeDecodeError:
print('读取文件时解码错误!')
finally:
if file:
file.close()
这段代码演示了异常机制的核心用法：
try块：放置运行时可能出现状况的代码；except块：一个或多个，按书写顺序依次匹配指定的异常类型。上面的例子中，文件找不到引发FileNotFoundError，指定未知编码引发LookupError，无法按指定编码解码文件引发UnicodeDecodeError，因此用了三个except分别处理三种异常状况；else块：try中的代码没有出现异常时执行；且else中的代码不会再进行异常捕获，若这里遇到异常，程序会因异常而终止并报告异常信息；finally块：不论程序正常还是异常都会执行——甚至是调用了sys模块的exit函数终止 Python 程序，finally块中的代码仍会被执行（因为exit函数的本质是引发了SystemExit异常）。因此finally被称为"总是执行代码块"，最适合用来做释放外部资源的操作，例如关闭打开的文件。
Python 内置异常继承结构
Python 中内置了大量异常类型，其继承结构如下（节选关键分支）：
BaseException
+-- SystemExit
+-- KeyboardInterrupt
+-- GeneratorExit
+-- Exception
+-- StopIteration
+-- StopAsyncIteration
+-- ArithmeticError
| +-- FloatingPointError
| +-- OverflowError
| +-- ZeroDivisionError
+-- AssertionError
+-- AttributeError
+-- BufferError
+-- EOFError
+-- ImportError
| +-- ModuleNotFoundError
+-- LookupError
| +-- IndexError
| +-- KeyError
+-- MemoryError
+-- NameError
| +-- UnboundLocalError
+-- OSError
| +-- BlockingIOError
| +-- ChildProcessError
| +-- ConnectionError
| | +-- BrokenPipeError
| | +-- ConnectionAbortedError
| | +-- ConnectionRefusedError
| | +-- ConnectionResetError
| +-- FileExistsError
| +-- FileNotFoundError
| +-- InterruptedError
| +-- IsADirectoryError
| +-- NotADirectoryError
| +-- PermissionError
| +-- ProcessLookupError
| +-- TimeoutError
+-- ReferenceError
+-- RuntimeError
| +-- NotImplementedError
| +-- RecursionError
+-- SyntaxError
| +-- IndentationError
| +-- TabError
+-- SystemError
+-- TypeError
+-- ValueError
| +-- UnicodeError
| +-- UnicodeDecodeError
| +-- UnicodeEncodeError
| +-- UnicodeTranslateError
+-- Warning
+-- DeprecationWarning
+-- PendingDeprecationWarning
+-- RuntimeWarning
+-- SyntaxWarning
+-- UserWarning
+-- FutureWarning
+-- ImportWarning
+-- UnicodeWarning
+-- BytesWarning
+-- ResourceWarning
从这个结构可以看出：
- Python 中所有异常都是
BaseException的子类型，它有四个直接子类：SystemExit（解释器请求退出）、KeyboardInterrupt（用户按Ctrl+c中断程序）、GeneratorExit（生成器发生异常通知退出）和Exception； Exception是常规异常类型的父类型，绝大多数异常都直接或间接继承自它。文件读写相关错误（FileNotFoundError、PermissionError、UnicodeDecodeError等）都在Exception之下；- 如果内置异常类型不能满足需要，可以自定义异常类型，自定义异常也应直接或间接继承自
Exception，并按需重写或添加方法。
自定义异常与 raise 抛出异常
在 Python 中，可以使用 raise 关键字引发（抛出）异常对象，调用者通过 try...except... 结构捕获并处理异常。例如在函数中，当执行条件不满足时，通过抛出异常告知调用者问题所在，调用者通过捕获处理使代码从异常中恢复：
class InputError(ValueError):
"""自定义异常类型"""
pass
def fac(num):
"""求阶乘"""
if num < 0:
raise InputError('只能计算非负整数的阶乘')
if num in (0, 1):
return 1
return num * fac(num - 1)
调用 fac 函数，通过 try...except... 捕获输入错误异常并打印异常对象（显示异常信息），输入正确则计算阶乘并结束程序：
flag = True
while flag:
num = int(input('n = '))
try:
print(f'{num}! = {fac(num)}')
flag = False
except InputError as err:
print(err)
仓库源码印证：真实工程中，异常处理同样遵循"精确捕获、就地处理"的模式。在 Day36-45/code/contact/main.py（一个基于 PyMySQL 的联系人管理系统）中，数据库操作统一捕获 pymysql.MySQLError 并给出用户可读的提示，而不是让程序直接崩溃：
def add_new_contacter(con):
name, tel, email = input_contacter_info()
try:
with con.cursor() as cursor:
if cursor.execute(INSERT_CONTACTER,
(name, tel, email)) == 1:
print('添加联系人成功!')
except pymysql.MySQLError as err:
print(err)
print('添加联系人失败!')
同时，Day31-35/code/example03.py 展示了用 except KeyError 精确捕获字典缓存未命中场景的写法——动态规划求斐波拉切数时，先查缓存字典，未命中则捕获 KeyError 并计算结果回填缓存，这正是"异常只用于异常状况、不用于正常控制流"的正面示范。
with 上下文管理器语法
对于 open 函数返回的文件对象，还可以使用 with 上下文管理器语法，在文件操作完成后自动执行文件对象的 close 方法，让代码更简单优雅，无需再写 finally 块来手动释放资源。
需要提醒的是，并不是所有对象都能放进 with 语法中——只有符合上下文管理器协议（实现了 __enter__ 和 __exit__ 魔术方法）的对象才可以使用；Python 标准库的 contextlib 模块也提供了对 with 语法的支持（例如用 contextmanager 装饰器把生成器函数快速变成上下文管理器）。
用 with 改写后的文件读取代码如下：
try:
with open('致橡树.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
print(file.read())
except FileNotFoundError:
print('无法打开指定的文件!')
except LookupError:
print('指定了未知的编码!')
except UnicodeDecodeError:
print('读取文件时解码错误!')
仓库源码印证：with 语法在本仓库中被广泛使用。除前面提到的 example09.py 外，Day31-35/code/example03.py 还用 contextlib.contextmanager 自定义了一个计时上下文管理器，在 finally 中确保无论 yield 后的代码是否异常都打印耗时：
@contextmanager
def timer():
try:
start = perf_counter()
yield
finally:
end = perf_counter()
print(f'{end - start}秒')
读写二进制文件
读写二进制文件与读写文本文件操作类似，但有两点关键差异：
- 操作模式：读操作用
'rb'，写操作用'wb'； - 数据类型：读写文本文件时，
read方法的返回值和write方法的参数是str对象（字符串）；读写二进制文件时，二者是bytes-like对象（字节串）。
下面的代码实现了将当前路径下名为 guido.jpg 的图片文件复制到 吉多.jpg 的操作：
try:
with open('guido.jpg', 'rb') as file1:
data = file1.read()
with open('吉多.jpg', 'wb') as file2:
file2.write(data)
except FileNotFoundError:
print('指定的文件无法打开.')
except IOError:
print('读写文件时出现错误.')
print('程序执行结束.')
如果待复制的图片文件很大，一次将全部内容读入内存可能造成非常大的内存开销。为了减少内存占用，可以为 read 方法传入 size 参数指定每次读取的字节数，通过循环读写完成操作：
try:
with open('guido.jpg', 'rb') as file1, open('吉多.jpg', 'wb') as file2:
data = file1.read(512)
while data:
file2.write(data)
data = file1.read()
except FileNotFoundError:
print('指定的文件无法打开.')
except IOError:
print('读写文件时出现错误.')
print('程序执行结束.')
提示：上面第二个示例的
while data循环中每次只读 512 字节，本质是把"分块读取"的思想落地；当read到达文件末尾时会返回空字节串（b''），循环随之结束。
仓库源码印证：分块读取是处理大文件（如安装包、图片、日志）的通用手段。在 Day31-35/code/example07.py 的哈希摘要生成器 StreamHasher 中，通过 iter(lambda: file_stream.read(self.size), b'') 结合 read(size) 分块读取文件并持续更新哈希，避免一次性将大文件载入内存；同时用 file_stream.seek(0, 0) 回到文件开头，以便同一文件流用不同算法重复计算摘要：
class StreamHasher():
"""摘要生成器"""
def __init__(self, algorithm='md5', size=4096):
self.size = size
cls = getattr(__import__('hashlib'), algorithm.lower())
self.hasher = cls()
def digest(self, file_stream):
"""生成十六进制的摘要字符串"""
for data in iter(lambda: file_stream.read(self.size), b''):
self.hasher.update(data)
return self.hasher.hexdigest()
而 Day31-35/code/example06.py 则展示了二进制写入与编码转换的组合应用——从 Redis 中取出经过 BASE64 编码的图片数据，解码后以 'wb' 模式写回图片文件：
data = base64.b64decode(cli.get('guido'))
with open('guido2.jpg', 'wb') as file_stream:
file_stream.write(data)
总结：异常机制的使用边界与最佳实践
通过读写文件，我们可以实现数据持久化：用 open 函数获得文件对象，用文件对象的 read 和 write 方法完成读写。程序在运行时可能遭遇无法预料的异常状况，可以借助 Python 的异常机制处理。回顾本课要点：
try/except/else/finally/raise是异常机制的五个核心关键字；try后面的except语句不是必须的，finally语句也不是必须的，但二者必须要有一个；except语句可以有一个或多个，多个except会按照书写的顺序依次匹配指定的异常，异常一旦处理便不再进入后续except语句；except语句中可以通过元组同时指定多个异常类型进行捕获（如except (FileNotFoundError, PermissionError):）；except语句后如果不指定异常类型，则默认捕获所有异常；- 捕获异常后可以使用
raise再次抛出，但不建议捕获并抛出同一个异常； - 不建议在不清楚逻辑的情况下捕获所有异常，这可能掩盖程序中严重的问题；
- 最后强调一点：不要使用异常机制来处理正常业务逻辑或控制程序流程——不要滥用异常，这是初学者常犯的错误。
在此基础上，把 with 上下文管理器与精确的 except 捕获相结合，配合 encoding 参数正确处理字符编码、size 参数分块处理大文件，你就掌握了在 Python 中安全读写文件、从容面对运行时异常的核心技能。下一课 22.对象的序列化和反序列化.md 将在此基础上，把对象整体"腌咸菜"（pickle/json），进一步延伸数据持久化的边界。