1. 文件的基本操作
1.1 文件的类型
- 文本文件：采用统一字符编码（如 UTF-8、GBK），以字符为单位存储，可直接用文本编辑器查看。
- 二进制文件：没有统一的字符编码，以字节为单位存储（如图片、音频、视频、可执行文件等），需要特定程序解析。
1.2 文件的操作流程
标准流程：打开文件（open()） → 读/写操作 → 关闭文件（close()）
1.2.1 打开文件 —— open() 函数
语法：
1
| <变量名> = open(<文件路径及文件名>, <打开模式>, encoding=<编码>)
|
encoding 参数仅在文本模式下有效，用于指定字符编码（如 "utf-8"）。
打开模式详解：
| 模式 |
描述 |
'r' |
只读模式（默认）。文件必须存在，否则抛出 FileNotFoundError。 |
'w' |
覆盖写模式。文件不存在则创建，存在则完全覆盖原有内容（清空后写入）。 |
'x' |
创建写模式。文件不存在则创建，存在则抛出 FileExistsError（防止意外覆盖）。 |
'a' |
追加写模式。文件不存在则创建，存在则在文件末尾追加新内容。 |
'b' |
二进制模式，需与其他模式组合（如 'rb'、'wb'）。 |
't' |
文本模式（默认），可省略。 |
'+' |
读写模式，与 r/w/x/a 结合，增加读写功能（如 'r+' 可读可写，文件必须存在）。 |
常用组合示例：
'r'：只读文本，文件必须存在。'r+'：读写文本，文件必须存在，写入从文件开头覆盖（不会截断）。'w'：写入文本，覆盖原文件或新建。'a+'：追加读写，文件不存在则创建，写入追加到末尾，也可读取。'rb'：只读二进制（如图片）。
1.2.2 文件的读取方法
| 方法 |
说明 |
f.read(size) |
读取 size 个字符（文本模式）或字节（二进制模式）。不指定 size 则读取全部内容。 |
f.readline(size) |
读取一行（包括换行符 \n）。size 可选，表示最多读取该行前 size 个字符。 |
f.readlines(hint) |
读取所有行，返回字符串列表（每行作为一个元素）。hint 可选，表示读取大约 hint 行。 |
注意：read() 和 readlines() 会一次性将内容加载到内存，大文件建议逐行读取以节省内存。
1.2.3 文件的写入方法
| 方法 |
说明 |
f.write(s) |
将字符串（文本模式）或字节串（二进制模式）写入文件。返回写入的字符数/字节数。 |
f.writelines(lines) |
将字符串列表 lines 写入文件，不会自动添加换行符，需要手动在元素中包含 \n。 |
1.2.4 文件路径说明
- 同一级目录：直接写文件名，如
"内容.txt"。
- 绝对路径：如
"C:\\Users\\用户名\\Desktop\\code\\内容.txt"（Windows 注意转义），或使用原始字符串 r"C:\Users\用户名\Desktop\code\内容.txt"，或用正斜杠 "C:/Users/用户名/Desktop/code/内容.txt"（Python 支持跨平台）。
- 相对路径：相对于当前工作目录，如
"a\\b\\内容.txt"。
1.2.5 文件指针移动 —— seek()
f.seek(offset, whence)：移动文件指针到指定位置。
offset：偏移量（字节数）。whence：起始位置，0 表示文件开头，1 表示当前位置，2 表示文件末尾。
- 文本模式下通常只支持
whence=0（从头开始偏移）。
- 示例：
1.2.6 读取示例
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|
f = open("内容.txt", "r", encoding="utf-8")
s = f.read()
print(s)
f.seek(0)
s1 = f.readline()
print(s1)
f.close()
|
1.2.7 写入示例
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| f = open("news.txt", "w", encoding="utf-8")
f.write("静夜思\n")
f.write("床前明月光，\n")
f.write("举头望明月，\n")
f.write("低头思故乡。\n")
ls = ["静夜思\n", "床前明月光，\n", "疑是地上霜。\n"]
f.writelines(ls)
f.close()
|
最佳实践：使用 with 语句自动管理文件上下文，避免忘记关闭：
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| with open("内容.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
data = f.read()
|
1.3 CSV 文件读写
1.3.1 CSV 文件是什么？
- 全称：逗号分隔值（Comma-Separated Values），纯文本文件。
- 一行是一条记录，逗号分隔字段。
- 字段内含逗号或换行时，需用引号括起来（csv 模块会自动处理）。
- 适合存储 一维数据（一行或一列）和 二维表格数据。
1.3.2 csv 模块读写二维数据
1. 读取 CSV 文件：csv.reader
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| import csv
with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8', newline='') as f:
reader = csv.reader(f)
for row in reader:
print(row)
|
2. 写入 CSV 文件：csv.writer
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| data = [
['姓名', '年龄', '城市'],
['张三', '20', '北京'],
['李四', '22', '上海']
]
with open('out.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerows(data)
|
1.3.3 一维数据的 CSV 读写
一维数据（如列表 [1, 2, 3]）在 CSV 中通常存为一行多列，或一列多行。
- 存为一行：
writer.writerow([1, 2, 3])
- 存为一列：每行一个元素
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| data = [1, 2, 3]
with open('1d.csv', 'w', newline='') as f:
writer = csv.writer(f)
for x in data:
writer.writerow([x])
|
1.3.4 必会参数与函数总结
| 函数 / 参数 |
说明 |
csv.reader(f) |
创建 reader 对象，可迭代，每行返回 列表 |
csv.writer(f) |
创建 writer 对象，通过 writerow/writerows 写入 |
writer.writerow(列表) |
写入一行（参数为一维列表） |
writer.writerows(二维列表) |
写入多行（参数为二维列表） |
open() 中的 newline='' |
必须设置，否则写入时会出现多余空行 |
delimiter=',' |
指定分隔符，默认逗号，可改为其他符号 |
encoding='utf-8' |
推荐指定编码，避免中文乱码 |
1.3.5 易错点与考试陷阱
| 易错点 |
正确做法 |
忘记写 newline='' |
打开文件必须加上，否则写入会有多余空行 |
写一行却用 writerows，把一维列表当二维用 |
writerow([1,2,3]) 正确；若用 writerows([1,2,3]) 会把 1,2,3 当成三个列表，报错 |
| 读写编码不一致 |
读写都用 encoding='utf-8' 或对应编码 |
| reader 对象只能遍历一次 |
如需多次使用，先转为列表：rows = list(reader) |
用 split(',') 处理复杂 CSV 会出错 |
字段内含逗号时，使用 csv 模块才能正确解析 |
2. 常用第三方库
2.1 jieba 库 —— 中文分词
2.1.1 安装
2.1.2 常用方法
| 方法 |
说明 |
jieba.lcut(s) |
精确模式：返回一个列表，将句子最精确地切开，适合文本分析。 |
jieba.lcut(s, cut_all=True) |
全模式：返回一个列表，把句子中所有可以成词的词语都扫描出来，速度较快，但存在冗余。 |
jieba.lcut_for_search(s) |
搜索引擎模式：在精确模式基础上，对长词再次切分，提高召回率，适用于搜索引擎分词。 |
jieba.add_word(w) |
向分词词典中添加新词 w，使分词更准确。 |
示例：
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| import jieba
s = "大家好，我是阿福课堂的阿福老师，欢迎关注阿福课堂！"
jieba.add_word("阿福课堂")
jieba.add_word("阿福老师")
print(jieba.lcut(s))
print(jieba.lcut(s, cut_all=True))
print(jieba.lcut_for_search(s))
|
注意：lcut 直接返回列表，cut 返回生成器，可按需选择。
2.2 turtle 库 —— 海龟绘图
2.2.1 窗体函数
turtle.setup(width, height, startx, starty)
width：窗口宽度（像素） height：窗口高度（像素） startx：窗口与屏幕左侧的距离（像素） starty：窗口与屏幕顶部的距离（像素）
2.2.2 画笔状态函数
| 方法 |
说明 |
pendown() |
放下画笔，移动时绘制线条。 |
penup() |
提起画笔，移动时不绘制。 |
pensize(width) |
设置画笔线条粗细（宽度）。 |
pencolor(color) |
设置画笔颜色（颜色名称或RGB值）。 |
color(pencolor, fillcolor) |
同时设置画笔颜色和填充颜色。 |
begin_fill() |
开始填充图形（需配合 end_fill()）。 |
end_fill() |
结束填充，填充起始点到终点的封闭区域。 |
filling() |
返回当前填充状态（True / False）。 |
clear() |
清除画布上的图形，海龟状态（位置/朝向）保持不变。 |
reset() |
清空画布并将海龟重置到原点，朝向东。 |
2.2.3 画笔运动函数
| 方法 |
说明 |
forward(distance) |
沿当前方向前进 distance 像素。 |
backward(distance) |
沿当前相反方向后退 distance 像素。 |
right(angle) |
向右（顺时针）旋转 angle 度。 |
left(angle) |
向左（逆时针）旋转 angle 度。 |
goto(x, y) |
移动到绝对坐标 (x, y) 处。 |
setx(x) |
只修改横坐标，纵坐标不变。 |
sety(y) |
只修改纵坐标，横坐标不变。 |
setheading(angle) |
设置当前朝向为 angle 度（0 为东，90 为北，等）。 |
home() |
回到原点（0,0），朝向正东。 |
circle(radius) |
绘制半径为 radius 的圆（圆心在海龟左侧）。 |
简单示例（画正方形）：
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| import turtle
turtle.setup(400, 300)
turtle.pensize(3)
turtle.pencolor("red")
for _ in range(4):
turtle.forward(100)
turtle.right(90)
turtle.done()
|
2.3 time 库
time库是Python标准库之一，提供各种与时间相关的函数，常用于时间获取、时间格式化和程序计时。
2.3.1 时间的三种表示方式
| 表示方式 |
类型 |
说明 |
| 时间戳 |
浮点数（秒） |
从1970年1月1日00:00:00（UTC）开始到现在的秒数，如 1558741178.5478582 |
| 时间元组 |
struct_time对象 |
包含年、月、日、时、分、秒等信息的结构化对象 |
| 格式化时间 |
字符串 |
按指定格式显示的时间字符串，如 'Sat May 25 07:39:38 2019' |
struct_time 时间元组结构
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| time.struct_time(
tm_year=2019,
tm_mon=5,
tm_mday=7,
tm_hour=7,
tm_min=5,
tm_sec=38,
tm_wday=1,
tm_yday=127,
tm_isdst=-1
)
|
2.3.2 常用时间获取函数
| 函数 |
返回值 |
说明 |
time.time() |
浮点数（时间戳） |
返回当前时间的时间戳 |
time.localtime([sec]) |
struct_time（当地时间） |
将时间戳转换为本地时间元组，无参时获取当前本地时间 |
time.gmtime([sec]) |
struct_time（UTC时间） |
将时间戳转换为UTC时间元组 |
time.ctime([sec]) |
字符串 |
将时间戳转换为可读的字符串格式（如 'Sat May 25 07:39:38 2019'） |
time.asctime([t]) |
字符串 |
将时间元组转换为可读的字符串格式 |
2.3.3 时间格式化
1. 格式化输出（时间元组 → 字符串）
1
| time.strftime(format[, t])
|
将时间元组按指定格式转换为字符串，无 t 时格式化当前时间。
2. 格式化解析（字符串 → 时间元组）
1
| time.strptime(string[, format])
|
将时间字符串按指定格式解析为时间元组。
3. 格式控制符（二级考试重点）
| 格式符 |
含义 |
值范围/示例 |
%Y |
完整年份 |
0001~9999，如 1900 |
%y |
两位年份 |
00~99，如 19 |
%m |
月份（数字） |
01~12，如 10 |
%B |
月份（全称） |
January~December |
%b |
月份（缩写） |
Jan~Dec，如 Apr |
%d |
日期 |
01~31，如 25 |
%A |
星期（全称） |
Monday~Sunday |
%a |
星期（缩写） |
Mon~Sun，如 Wed |
%H |
小时（24小时制） |
00~23，如 12 |
%I |
小时（12小时制） |
01~12，如 7 |
%M |
分钟 |
00~59，如 26 |
%S |
秒 |
00~59，如 26 |
%p |
上/下午 |
AM 或 PM |
2.3.4 程序计时相关函数
| 函数 |
说明 |
time.sleep(seconds) |
让程序暂停执行指定的秒数（常用于延时） |
time.perf_counter() |
返回一个高精度计时器的值（以秒为单位），起点为随机值，常用于测量短时间间隔 |
time.monotonic() |
返回从开机到当前的时间值（单调递增，不受系统时间修改影响） |
典型用法——计算代码执行时间：
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| import time
start = time.perf_counter()
end = time.perf_counter()
print(end - start)
|
2.4 PyInstaller 库
- 作用：将
.py 源程序打包成独立的可执行文件（Windows 下为 .exe），使未安装 Python 解释器的电脑也能直接运行。
- 依赖：打包时会自动分析并捆绑所需的依赖库和 Python 解释器。
2.4.1 基本打包流程
在命令行中运行：
成功后，会产生几个重要目录/文件：
dist 目录：存放最终打包好的程序（考试常问“可执行文件在哪个目录下”）。build 目录：存放临时文件，可删除。源文件.spec：打包配置文件，可重复使用。
2.4.2 必考常用参数（重点记忆）
| 参数 |
完整形式 |
作用与说明 |
-F |
--onefile |
生成单一可执行文件（考试最常考，所有内容打包进一个 .exe） |
-D |
--onedir |
生成包含多个文件的目录（默认选项，文件之间依赖关系可见） |
-w |
--windowed / --noconsole |
关闭控制台窗口（适用于带 GUI 界面的程序，如 tkinter 等） |
-c |
--console |
显示控制台窗口（默认，适合命令行程序） |
-i |
--icon |
指定生成 exe 的图标（后跟图标文件路径，Windows 下常用 .ico 文件） |
-n |
--name |
指定生成文件的名字（不指定则使用源文件名） |
--clean |
无简短形式 |
打包前清理 build 和临时文件，避免缓存问题 |
记忆口诀：F单D多，w窗c台，i图标n命名。
2.5 基本 NumPy 库
- 核心：NumPy 中的多维数组对象，所有元素必须是同类型。
- 优点：比 Python 列表更节省内存，运算速度更快。
2.5.1 数组的创建（必考，参数要记准）
| 函数 |
说明与示例 |
np.array([列表]) |
从列表创建，可指定 dtype。np.array([1, 2]) |
np.arange(起, 止, 步长) |
类似 range，步长可为小数，不含终值。np.arange(5) → [0 1 2 3 4] |
np.linspace(起, 止, 个数) |
生成等差数列，默认包含终值。np.linspace(0, 1, 5) → [0. 0.25 0.5 0.75 1.] |
np.zeros(形状) |
全 0 数组，形状用元组。np.zeros((2, 3)) |
np.ones(形状) |
全 1 数组 |
np.eye(n) 或 np.identity(n) |
创建 n 阶单位矩阵 |
np.full(形状, 值) |
用指定值填充数组。np.full((2, 2), 7) |
2.5.2 数组属性（选择题高频）
| 属性 |
含义 |
arr.ndim |
数组维度数（几维） |
arr.shape |
形状，返回元组 (行, 列) |
arr.size |
元素总个数 |
arr.dtype |
元素数据类型，如 int32 |
2.5.3 形状变换
arr.reshape(新形状)：返回新形状数组，元素总数需一致。可用 -1 表示自动计算，如 arr.reshape(-1, 1)。arr.flatten()：将多维数组展平为一维，返回副本。arr.ravel()：同样展平，但多数情况返回视图（修改会影响原数组）。arr.T 或 arr.transpose()：转置（行列互换）。
2.5.4 索引与切片（重点：切片是视图）
- 一维：与列表类似，
a[2:5]。
- 二维：
a[行, 列]。
a[1, 2] 定位一个元素。a[:, 0] 取第一列全部行。a[0:2, 1:3] 切片取子矩阵。
- 布尔索引：
a[a > 5] 可筛选出满足条件的元素。
关键：NumPy 切片得到的是原数组的视图，修改切片会改变原数组；Python 列表切片则是副本。这点判断题极爱考。
2.5.5 基本运算与统计函数
- 数组与标量运算：会广播到每个元素（
a + 2）。
- 数组间运算：对应位置元素运算，形状需满足广播规则。
- 矩阵乘法：
A @ B 或 A.dot(B)（对应位置相乘用 *）。
- 常用统计函数（可指定
axis）：
arr.sum()、arr.mean()、arr.max()、arr.min()、arr.std()。arr.argmax()（最大值的索引）、arr.argmin()。np.median(arr) 中位数。- 默认是对所有元素计算，
axis=0 沿列方向（行归约），axis=1 沿行方向（列归约）。
2.5.6 随机数模块（np.random）
| 函数 |
作用 |
np.random.rand(d0, d1, ...) |
生成 [0, 1) 均匀分布，给定形状 |
np.random.randn(d0, d1, ...) |
生成标准正态分布（均0方1） |
np.random.randint(low, high, size) |
生成指定范围整数，不含 high |
np.random.seed(值) |
设置随机种子，保证每次随机结果相同 |
2.6 random 库
- 作用：生成随机数，或对序列做随机操作。
- 导入：
import random，属于 Python 标准库，无需安装。
- 原理：生成的是伪随机数，由特定算法（梅森旋转）生成，起始于“种子”值。种子一样，随机序列就完全一样。
2.6.1 必考函数分类速记
1. 基本随机数函数
| 函数 |
说明 |
random.seed(a=None) |
设置随机种子。若 a 相同，后续生成的随机数序列完全一致。常用于测试复现。 |
random.random() |
生成一个 [0.0, 1.0) 范围内的随机浮点数。无参数。 |
2. 整数随机函数
| 函数 |
说明 |
random.randint(a, b) |
返回一个 [a, b] 范围内的随机整数，包含两端。 |
random.randrange(start, stop[, step]) |
从 range(start, stop, step) 中随机选一个整数。不包含 stop。 |
random.getrandbits(k) |
返回一个具有 k 个随机比特位的非负整数（考试较少考，了解即可）。 |
3. 浮点数随机函数
| 函数 |
说明 |
random.uniform(a, b) |
返回一个 [a, b] 或 [b, a] 范围内的随机浮点数（a、b 大小无关）。 |
4. 序列操作函数（高频考点）
| 函数 |
说明 |
random.choice(seq) |
从非空序列 seq（列表、元组、字符串等）中随机选一个元素。 |
random.shuffle(seq) |
将序列 seq 原地随机打乱，返回 None。只能用于可变序列（如列表）。 |
random.sample(population, k) |
从总体 population 中不重复抽取 k 个元素，返回新列表。原序列不变。 |
2.6.2 关键区别对比
| 对比项 |
不同点 |
randint vs randrange |
randint(a, b) 包含 b；randrange(start, stop) 不含 stop，用法和 range 一样。 |
shuffle vs sample |
shuffle 改变原列表，返回 None；sample 不改变原序列，返回新列表。 |
random vs uniform |
random() 无参数，返回 [0.0, 1.0)；uniform(a, b) 可指定范围，返回浮点数。 |
2.6.3 典型考试示例
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5
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9
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| import random
random.seed(10)
print(random.random())
print(random.randint(1, 3))
print(random.randrange(1, 3))
list1 = [1, 2, 3, 4]
random.shuffle(list1)
print(list1)
print(random.sample(list1, 2))
|
