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基礎：.txt文件的讀寫
讀文件
filename.txt如下：
張三 男 20
李四 男 25
趙五 女 18
按行讀取 readline()

file = open('filename.txt', 'r', encoding='UTF-8')
 
while True:
    content = f.readline()  # 按行讀
        
    if content == '':
        break
        
    content = content.strip().split()
    name = content[0]  # 張三 李四 趙五

讀取所有 readlines()

file = open('filename.txt', 'r', encoding='UTF-8')
 
content = file.readlines()
for line in content:
print(line) # 張三 男 20
name = line[0]  # 張三
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2
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5
6
兩種讀法各有利弊，根據具體情況選用。

寫文件
file = open('filename.txt', 'w', encoding='utf8')
    
file.writelines('序號'+ '\t' + '姓名' + '\t' + '年齡' + '\n')
file.writelines('1'+ '\t' + '張三' + '\t' + '20' + '\n')
1
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4
進階：用xlrd和xlwt對.xls文件進行讀寫
xlrd模塊
xlrd模塊用來讀取.xls文件
import xlrd
 
# 打開一個.xls文件
workbook = xlrd.open_workbook('filename.xls')

# 文件的第一個sheet
sheet = workbook.sheet_by_index(0)

# 文件的總行數
nrows = sheet.nrows

# 按行查詢文件內容
for i in range(1, nrows):
row = sheet.row_values(i)  # 第i行的所有信息
content = row[0]  #  第i行第0列的內容

xlwt模塊
xlwt模塊可以將數據寫入.xls文件
import xlwt

# 創建一個xls文件
file = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')

#新建一個sheet，并且給它命名
table = file.add_sheet('rules')

#在這個sheet下，用write填寫，第一個參數是行，第二個是列，第三個是單元格內容
table.write(0, 0, '序號')
table.write(0, 1, '姓名')
table.write(1, 0, '1')
table.write(1, 0, '張三')

# 保存文件
xls_file.save('filaname.xls')

所以上面的例子可以生成：

序號 姓名
1 張三
注意，xlrd可以讀取.xls和.xlsx類型的文件。
但是xlwt只能生成.xls類型的文件，不能生成.xlsx類型的文件，會報錯。

再進階：利用pandas進行文件的讀取
pandas非常之好用，可以讀取txt, csv等各種類型的文件，再加上pandas自帶的各種功能，對數據進行統計、分析就變得簡單了。
read_table

df = pd.read_table('filename.txt', header=None, names=['name', 'gender', 'age'])

# 統計
print(df.age.value_counts())  # 數一下同一個年齡的有多少人
print(df.groupby(['age']).size())  # 也是統計age列的個數
print(df.groupby(['age', 'gender']).size()  # 高級的地方在于可以安排多個列排序
# 相當于先按照age排序，然后age相同的再用gender區分。和excel的高級篩選差不多。

read_csv

df = pd.read_csv('filaname.csv')
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如果僅僅是需要讀文件中的內容，前兩個就夠用了。但側重點在讀取數據后，還需要對數據進行修改、刪除、統計、歸類等等操作，那就非常推薦pandas啦。