读写是Python中常见的操作， 通过读写请求 操作系统打开文件对象 ，然后读取数据或者写入数据。

1. 读文件

with open('file.txt', 'r+') as f:
    print(f.read())
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read() 是一次性读取文件的全部内容，即一次性把文件加载到内存， 如果文件很大， 超出内存范围，会报错MemoryError。 所以需要读取指定字节数。下面只是用了小文件举例。
DATA_SIZE=20
with open('file.txt', 'r+') as f:
    while True:
        block = f.read(DATA_SIZE)
        if block:
            print(block)
        else:
            break
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f.readline()方式，读取整行，包括换行符
with open('file.txt', 'r+') as f:
    while True:
        line = f.readline()
        if line:
            print(line)
        else:
            break
#testing
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f.readlines()方式，读取所有行并返回list
with open('file.txt', 'r+') as f:
    print(f.readlines())
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文件对象f当作迭代对象，系统将自动处理IO缓冲和内存管理， 这种方法是更加pythonic的方法
with open('file.txt', 'r+') as f:
    for line in f:
        print(line)
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f.read() 和 f.readlines() 方法都是一次性读取文件全部内容，操作比较方便，但是对于大文件，会出现内存溢出等问题，所以需要使用f.read(size)和 文件对象f的方法。

2. 快速无误的读取大文件
一个比较pythonic的方法，把文件对象f当作迭代对象

实现：打开文件的过程中，不会一次性读取全部文件，而是采用每次读取一行的方式。

优缺点：代码简洁，如果一行数据大小超过内存，也会造成MemoryError。
with open('file.txt', 'r+') as f:
    for line in f:
        print(line)
分割数据+yield

实现：将文件切分成小段，每次处理完小段内容后，释放内存

优缺点：代码略显复杂，读取大文件一般没问题
def read_big_file(filename, size=4096):
    with open(filename, 'r+') as f:
        while True:
            block = f.read(size)
            if block:
                yield block
            else:
                break
for block in read_big_file('file.txt'):
    print(block)
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3. 写文件
f.write()方式， 将字符串写入文件，返回的是写入的字符长度
with open('file.txt', 'w+') as f:
    f.write('Hello!\n')
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cat file.txt 
Hello!
f.writelines()方式， 向文件写入一个序列字符串列表，如果需要换行则要每行加入行符
with open('file.txt', 'w+') as f:
    f.writelines(['Hello\n', 'World\n'])
# testing
cat file.txt 
Hello
World