在學習 Python 的過程中，我們一開始寫的程式，大多數都只是在記憶體裡運算，輸出結果停留在螢幕上。雖然可以完成一些小任務，但這樣的程式仍然是「短暫」的 —— 一旦結束，所有結果就消失不見了。
那麼，如何讓程式記住我們的成果？答案就是 檔案輸入輸出（File I/O）。透過讀取檔案，你的程式可以存取外部的資料與設定；透過寫入檔案，你的程式可以留下結果，與其他系統交換訊息。從數據分析、日誌記錄，到應用程式設定檔，檔案處理幾乎無所不在。
什麼是檔案？為什麼需要檔案 I/O？
檔案是電腦儲存和組織數據的方式。它們是資料的容器，可以是任何內容：
- 文字文件（如 .txt, .py, .html）
- 圖像檔案（如 .jpg, .png）
- 音頻檔案（如 .mp3, .wav）
- 結構化數據（如 .csv, .json）
檔案 I/O（輸入/輸出）是程式與外部檔案交互的過程。當你保存文檔、下載歌曲、發送電子郵件時，你都在創建檔案。
學習檔案 I/O 使你能夠：存儲程式數據、讀取配置信息、處理大型數據集、與其他程式共享信息。
使用 Python 讀取檔案
with open('real_cool_document.txt') as cool_doc:
cool_contents = cool_doc.read()
print(cool_contents)
open() 函數創建一個指向檔案的檔案對象。第一個參數是檔案名稱。預設情況下，檔案以讀取模式（’r’）打開。
with 關鍵字創建一個上下文管理器，它會自動處理檔案的打開和關閉，確保程式執行完畢後資源被正確釋放。
read() 方法讀取整個檔案的內容並將其作為字符串返回。
逐行讀取檔案
使用 readlines()
讀取所有行到一個列表中
with open('keats_sonnet.txt') as file:
lines = file.readlines()
for line in lines:
print(line)
直接迭代檔案對象
更高效的方法
with open('keats_sonnet.txt') as file:
for line in file:
print(line)
使用 readline()
一次讀取一行
with open('file.txt') as file:
first_line = file.readline()
second_line = file.readline()
當處理大型檔案時，逐行讀取比一次讀取整個檔案更有效率，因為它使用更少的記憶體。每次調用 readline() 都會讀取下一行，如果已到檔案末尾則返回空字串。
寫入檔案
寫入模式 (‘w’)
with open('generated_file.txt', 'w') as gen_file:
gen_file.write("What an incredible file!")
注意：使用 ‘w’ 模式會創建新檔案或完全覆蓋現有檔案！
附加模式 (‘a’)
with open('generated_file.txt', 'a') as gen_file:
gen_file.write("\n... and it still is")
使用 ‘a’ 模式會將內容添加到檔案末尾，而不會刪除現有內容。
選擇正確的模式非常重要：’w’ 用於創建新檔案或覆蓋現有檔案，’a’ 用於保留現有內容並添加新內容。
什麼是 CSV 檔案？
CSV（Comma-Separated Values，逗號分隔值）是一種用於存儲表格數據的簡單文件格式。它通常用於在不同應用程式之間交換數據，特別是從電子表格軟體（如 Microsoft Excel 或 Google Sheets）匯出數據。
CSV 檔案的特點：
- 每行對應表格中的一行
- 字段之間用分隔符（通常是逗號）分隔
- 第一行通常包含欄位名稱（標題行）
- 是純文本檔案，可以用任何文本編輯器打開
讀取 CSV 檔案
CSV 檔案內容示例
Name,Username,Email
Roger Smith,rsmith,wigginsryan@yahoo.com
Michelle Beck,mlbeck,hcosta@hotmail.com
Ashley Barker,a_bark_x,a_bark_x@turner.com
Lynn Gonzales,goodmanjames,lynniegonz@hotmail.com
使用 csv.DictReader
import csv
email_list = []
with open('users.csv', newline='') as users_csv:
user_reader = csv.DictReader(users_csv)
for row in user_reader:
email_list.append(row['Email'])
print(email_list)
csv.DictReader 將 CSV 檔案的每一行轉換為 Python 字典，其中字典的鍵是 CSV 檔案的標題行中的欄位名稱。這使得通過名稱而不是索引訪問數據變得更加容易。
參數 newline='' 防止因數據中的換行符而錯誤地解析行。
寫入 CSV 檔案
import csv
data = [
{'name': '張三', 'userid': 6712359021, 'is_admin': False},
{'name': '李四', 'userid': 2525942, 'is_admin': False},
{'name': '王五', 'userid': 15890235, 'is_admin': False},
{'name': '趙六', 'userid': 572189563, 'is_admin': True}
]
with open('output.csv', 'w', newline='') as output_csv:
fields = ['name', 'userid', 'is_admin']
output_writer = csv.DictWriter(output_csv, fieldnames=fields)
output_writer.writeheader() # 寫入標題行
for item in data:
output_writer.writerow(item) # 寫入數據行
生成的 CSV 檔案內容
name,userid,is_admin
張三,6712359021,False
李四,2525942,False
王五,15890235,False
趙六,572189563,True
什麼是 JSON 檔案？
JSON（JavaScript Object Notation）
- 輕量級的數據交換格式
- 基於 JavaScript 的語法，但獨立於編程語言
- 人類可讀性強，機器也容易解析
- 支持複雜的嵌套數據結構
- 廣泛用於 Web API 和配置檔案
JSON 格式與 Python 字典非常相似，這使得它在 Python 中特別易於使用。
讀取 JSON 檔案
JSON 檔案內容
{
"user": "ellen_greg",
"action": "purchase",
"item_id": "14781239",
"price": 19.99
}
Python 代碼
import json
with open('purchase_14781239.json') as purchase_json:
purchase_data = json.load(purchase_json)
print(purchase_data['user']) # 輸出: ellen_greg
print(purchase_data['price']) # 輸出: 19.99
json.load() 方法將 JSON 檔案解析為 Python 對象。JSON 對象會被轉換為 Python 字典，JSON 數組會被轉換為 Python 列表。
這種轉換使得在 Python 中處理 JSON 數據變得非常直觀。你可以像操作普通 Python 對象一樣操作從 JSON 中載入的數據。
寫入 JSON 檔案
Python 代碼
import json
data = {
"eventId": 674189,
"dateTime": "2015-02-12T09:23:17.511Z",
"chocolate": "Semi-sweet Dark",
"isTomatoAFruit": True
}
with open('output.json', 'w') as json_file:
json.dump(data, json_file, indent=2)
生成的 JSON 檔案內容
{
"eventId": 674189,
"dateTime": "2015-02-12T09:23:17.511Z",
"chocolate": "Semi-sweet Dark",
"isTomatoAFruit": true
}
indent=2 參數使輸出的 JSON 更易讀，每個嵌套層次縮進 2 個空格。
Python 的 True 值在 JSON 中會變成小寫的 true。
結語
無論是處理文字、管理設定，還是分析結構化數據，這些技能都能幫助你將程式碼從「單純執行」提升到「解決實際問題」。
