创建一个空文件：

import os
os.mknod("test.txt")

打开一个文件：

file = open('test.txt')

关于 open()函数对文件的打开模式：

• w：以写方式打开
• a：以追加模式打开 (从 EOF 开始, 必要时创建新文件)
• r+：以读写模式打开
• w+：以读写模式打开
• a+：以读写模式打开
• rb：以二进制读模式打开
• wb：以二进制写模式打开
• ab：以二进制追加模式打开
• rb+：以二进制读写模式打开
• wb+：以二进制读写模式打开
• ab+：以二进制读写模式打开

读取文件内容

• file.read([size])：size 为读取的长度，以 byte 为单位
• file.readline([size]) ：读一行，如果定义了 size，有可能返回的只是一行的一部分
• file.readlines([size]) ：把文件每一行作为一个 list 的一个成员，并返回这个 list。其实它的内部是通过循环调用 readline()来实现的。如果提供 size 参数，表示读取内容的总长，也就是说可能只读到文件的一部分。

写入文件

• file.write(str) ：把 str 写到文件中，write()并不会在 str 后加上一个换行符
• file.writelines(seq)：把 seq 的内容全部写到文件中(多行一次性写入)，既接受一个字符串，
• 也接受一个字符串序列。

关闭文件

file.close()

除了使用 close()方法对文件进行显示的关闭。我们还能够借助 Python 提供的资源访问控制功能
with…as 实现文件的打开和关闭：

with open('test.txt','w') as file:
data = file.read()

以上代码就使用了文件的打开、读取和关闭。

栗子

我们来爬取长汀二手房的信息，代码有点粗糙，后期优化。

# coding:utf-8
# 引入相关模块
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "http://house.366300.com/houselist.asp?type=sale"
# 请求腾讯新闻的 URL，获取其 text 文本
wbdata = requests.get(url)
wbdata.encoding = 'gbk'  # 将编码格式改为utf-8
# 对获取到的文本进行解析
soup = BeautifulSoup(wbdata.text, 'lxml')
# 从解析文件中通过 select 选择器定位指定的元素，返回一个列表
ids = soup.select(
    "table.bk > tr> td:nth-child(2)> table:nth-child(4)>tr>td>table>tr>td>table>tr>td>table>tr>td:nth-child(1)>div>p>font>span")
areas = soup.select(
    "table.bk > tr> td:nth-child(2)> table:nth-child(4)>tr>td>table>tr>td>table>tr>td>table>tr>td:nth-child(2)>div>span")
address = soup.select(
    "table.bk > tr> td:nth-child(2)> table:nth-child(4)>tr>td>table>tr>td>table>tr>td>table>tr>td:nth-child(3)>div>span>a>font")
types = soup.select(
    "table.bk > tr> td:nth-child(2)> table:nth-child(4)>tr>td>table>tr>td>table>tr>td>table>tr>td:nth-child(4)>div>span")
prices = soup.select(
    "table.bk > tr> td:nth-child(2)> table:nth-child(4)>tr>td>table>tr>td>table>tr>td>table>tr>td:nth-child(5)>div>span")
times = soup.select(
    "table.bk > tr> td:nth-child(2)> table:nth-child(4)>tr>td>table>tr>td>table>tr>td>table>tr>td:nth-child(6)>div>span")

dict = {}

for i in range(len(ids)):
    if len(ids) > 30:
        id_i = i + 1
    else:
        id_i = i
    if len(areas) > 30:
        area_i = i + 1
    else:
        area_i = i

    if len(address) > 30:
        addres_i = i + 1
    else:
        addres_i = i

    if len(types) > 30:
        type_i = i + 1
    else:
        type_i = i
    if len(prices) > 30:
        price_i = i + 1
    else:
        price_i = i
    if len(times) > 30:
        time_i = i + 1
    else:
        time_i = i

    id = ids[id_i].get_text().strip()
    area = areas[area_i].get_text().strip()
    addres = address[addres_i].get_text().strip()
    type = types[type_i].get_text().strip()
    price = prices[price_i].get_text().strip()
    time = times[time_i].get_text().strip()
    data = {
        'id': id,
        'area': area,
        'addres': addres,
        'type': type,
        'price': price,
        'time': time,
    }
    dict[i] = []
    dict[i].append(data)

with open('listings.txt', 'a+', encoding='utf-8') as files:
    # 对返回的列表进行遍历
    for n in dict:
        str = '编号:' + dict[n][0]['id'] + '，' + '区域：' + dict[n][0]['area'] + '，' + '地点：' + dict[n][0][
            'addres'] + '，' + '类型：' + dict[n][0]['type'] + '，' + '价格：' + dict[n][0]['price'] + '，' + '发布时间：' + dict[n][0]['time'] + '\n'
        files.write(str)

结果：