Python 文件操作进阶：复制、移动、删除与 CSV 读写实战

在 Python 日常开发中，除了基础的文件读写，我们还经常需要处理文件的复制、移动、删除，以及 CSV 格式数据的读写（如表格数据处理）。本文将结合实战代码，详细讲解 shutil 模块（文件 / 目录操作）和 csv 模块（CSV 数据处理）的核心用法，覆盖从文件复制到 CSV 数据读写的完整流程，帮助你高效处理文件相关任务。

一、`shutil` 模块：文件与目录的高级操作

shutil 是 Python 内置模块，封装了文件和目录的高级操作，包括复制、移动、删除等，功能比基础的 os 模块更强大。下面通过实战案例演示其核心用法。

1.1 基础文件复制：文本文件与图片文件

文件复制分为文本文件和二进制文件（如图片、音频），核心是 “读取源文件内容 → 写入目标文件”，也可直接使用 shutil.copy() 简化操作。

案例 1：手动实现文件复制（理解底层逻辑）

通过 open() 读取源文件内容，再写入目标文件，适用于需要自定义复制逻辑的场景（如复制时修改内容）。

# 1. 复制文本文件（需指定 encoding）
with open(r'.datadata5.txt', mode='r', encoding='utf-8') as f_source:
    # 读取源文件所有内容
    file_content = f_source.read()
    # 写入目标文件（w 模式：不存在则创建，存在则覆盖）
    with open(r'.datadata2.txt', mode='w', encoding='utf-8') as f_target:
        f_target.write(file_content)
print("文本文件复制完成！")

# 2. 复制二进制文件（如图片，需用 rb/wb 模式，无需 encoding）
with open(r'.datafruit.jpg', mode='rb') as f_source:
    # 读取二进制内容（如图片的字节数据）
    img_content = f_source.read()
    with open(r'.datafruit2.jpg', mode='wb') as f_target:
        f_target.write(img_content)
print("图片文件复制完成！")

关键区别：

文本文件：用 r/w 模式，需指定 encoding（如 utf-8）；
二进制文件：用 rb/wb 模式，无需指定 encoding（直接操作字节数据）。

案例 2：`shutil.copy()` 简化文件复制

shutil.copy(源路径, 目标路径) 是更简洁的复制方式，自动处理文本 / 二进制文件的差异，无需手动读写内容。

import shutil

# 复制文件：将 data2.txt 复制为 data6.txt（同一目录下）
shutil.copy(r'.datadata2.txt', r'.datadata6.txt')
# 也可复制到其他目录：shutil.copy(r'.datadata2.txt', r'.new_dirdata6.txt')
print("shutil.copy 复制文件完成！")

功能说明：

若目标路径是文件名（如 .datadata6.txt），则直接创建 / 覆盖该文件；
若目标路径是目录（如 .new_dir），则在该目录下创建与源文件同名的文件。

1.2 目录复制：`shutil.copytree()` 递归复制目录

shutil.copytree(源目录, 目标目录) 可递归复制整个目录（包括子目录和所有文件），目标目录必须不存在（否则报错）。

import shutil

# 递归复制 data 目录到 data2 目录（data2 会自动创建）
shutil.copytree(r'.data', r'.data2')
print("目录递归复制完成！")

注意事项：

若目标目录（如 .data2）已存在，会抛出 FileExistsError，需先删除或重命名目标目录；
复制过程中会保留文件的权限、修改时间等元数据（默认行为）。

1.3 文件 / 目录移动：`shutil.move()` 灵活迁移

shutil.move(源路径, 目标路径) 可移动文件或目录，支持 “文件→目录”“目录→目录”“文件→文件” 三种场景，功能类似操作系统的 “剪切 – 粘贴”。

import shutil

# 1. 移动目录：将 data 目录移动到 pk 目录下（pk 目录需存在）
shutil.move(r'.data', r'.pk')
# 移动后路径：.pkdata

# 2. 移动文件：将 data6.txt 移动到 pk 目录下（若 pk 不存在会报错）
shutil.move(r'.datadata6.txt', r'.pk')
# 移动后路径：.pkdata6.txt

print("文件/目录移动完成！")

场景说明：

若目标路径是目录且存在：源路径（文件 / 目录）会被移动到该目录下；
若目标路径是文件且存在：源文件会覆盖目标文件（需谨慎，避免数据丢失）。

1.4 目录删除：`os.rmdir()` vs `shutil.rmtree()`

删除目录需区分 “空目录” 和 “非空目录”，os 和 shutil 提供了不同的方法：

import os
import shutil

# 1. os.rmdir()：仅删除空目录（目录内有文件/子目录则报错）
try:
    os.rmdir(r'.b')  # 若 .b 是空目录，删除成功；否则抛 OSError
except OSError as e:
    print(f"os.rmdir 失败：{e}")

# 2. shutil.rmtree()：递归删除目录及所有内容（包括非空目录，慎用！）
shutil.rmtree(r'.b')  # 无论 .b 是否为空，都会彻底删除（无法恢复）
print("目录删除完成！")

风险提示：

shutil.rmtree() 是不可逆操作，会直接删除目录内所有文件和子目录，使用前务必确认路径正确（建议先备份重要数据）。

二、`csv` 模块：CSV 格式数据的读写

CSV（逗号分隔值）是常用的表格数据格式，csv 模块是 Python 处理 CSV 文件的官方工具，支持 “列表式” 和 “字典式” 两种读写方式，适配不同场景。

2.1 列表式读写：`csv.writer()` 与 `csv.reader()`

适合简单的 CSV 数据处理，以 “列表” 为单位读写每行数据，无需关注表头（若有表头需手动处理）。

案例 1：写入 CSV 文件（`csv.writer()`）

import csv

# 打开 CSV 文件：mode='w'（覆盖写），newline=''（避免空行），encoding='utf-8'（支持中文）
with open(r'.adata.csv', mode='w', newline='', encoding='utf-8') as f:
    # 创建 writer 对象
    csv_writer = csv.writer(f)
    # 1. 写单行数据（参数是列表）
    # csv_writer.writerow(['name', 'age', 'gender'])  # 可选：写入表头
    # 2. 写多行数据（参数是列表的列表）
    csv_writer.writerows([
        ['mary', 20, '女'],
        ['tom', 30, '男'],
        ['lily', 25, '女']
    ])
print("CSV 文件写入完成！")

关键参数：

newline=''：必须添加，否则 Windows 系统下会自动插入空行（CSV 格式要求）；
encoding='utf-8'：确保中文正常显示（避免乱码）。

案例 2：读取 CSV 文件（`csv.reader()`）

import csv

with open(r'.adata.csv', mode='r', newline='', encoding='utf-8') as f:
    # 创建 reader 对象（可迭代，每行数据是列表）
    csv_reader = csv.reader(f)
    # 1. 读取单行：用 next() 获取第一行
    # header = next(csv_reader)
    # print("表头：", header)
    
    # 2. 读取所有行：用 for 循环迭代
    print("CSV 文件内容：")
    for row in csv_reader:
        # row 是列表，可通过索引获取对应字段
        name, age, gender = row
        print(f"姓名：{name}，年龄：{age}，性别：{gender}")

输出结果：

CSV 文件内容：
姓名：mary，年龄：20，性别：女
姓名：tom，年龄：30，性别：男
姓名：lily，年龄：25，性别：女

2.2 字典式读写：`csv.DictWriter()` 与 `csv.DictReader()`

适合带表头的 CSV 文件，以 “字典” 为单位读写数据（键是表头，值是对应字段内容），无需手动处理索引，代码更易读。

案例 1：写入 CSV 文件（`csv.DictWriter()`）

import csv

# 准备字典格式的数据（键需与后续表头对应）
data = [
    {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'},
    {'name': 'Bob', 'age': 30, 'city': 'San Francisco'},
    {'name': 'Charlie', 'age': 35, 'city': 'Chicago'}
]

with open(r'.adata2.csv', mode='w', newline='', encoding='utf-8') as f:
    # 1. 定义表头（必须与字典的键一致）
    fieldnames = ['name', 'age', 'city']
    # 2. 创建 DictWriter 对象，指定表头
    csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)
    # 3. 写入表头（可选，若不写则直接写数据）
    csv_writer.writeheader()
    # 4. 写入数据（支持单行 writerow() 或多行 writerows()）
    csv_writer.writerows(data)
print("字典格式 CSV 写入完成！")

优势：

数据与表头强关联，即使字段顺序变化，也能正确写入对应列；
无需记忆字段索引，代码可读性更高。

案例 2：读取 CSV 文件（`csv.DictReader()`）

import csv

with open(r'.adata2.csv', mode='r', newline='', encoding='utf-8') as f:
    # 创建 DictReader 对象（自动读取第一行为表头，每行数据是字典）
    csv_reader = csv.DictReader(f)
    print("字典格式 CSV 内容：")
    for row in csv_reader:
        # row 是字典，可通过键获取对应字段（键是表头）
        print(f"姓名：{row['name']}，年龄：{row['age']}，城市：{row['city']}")

输出结果：

字典格式 CSV 内容：
姓名：Alice，年龄：25，城市：New York
姓名：Bob，年龄：30，城市：San Francisco
姓名：Charlie，年龄：35，城市：Chicago

三、常见问题与解决方案

在使用 shutil 和 csv 模块时，初学者常遇到路径错误、编码乱码等问题，以下是高频问题的解决方法。

3.1 `shutil.copytree()` 目标目录已存在

错误：FileExistsError: [WinError 183] 当文件已存在时，无法创建该文件。: '.data2'
解决：先删除目标目录（用 shutil.rmtree()），再执行复制：

import shutil
import os

target_dir = r'.data2'
# 若目标目录存在，先删除
if os.path.exists(target_dir):
    shutil.rmtree(target_dir)
# 再复制目录
shutil.copytree(r'.data', target_dir)

3.2 CSV 文件中文乱码

错误：用 Excel 打开 CSV 文件时中文显示乱码（如 “æ¢…é‡Œ”）。
解决：写入时指定 encoding='utf-8-sig'（而非 utf-8），添加 BOM 头让 Excel 识别：

with open(r'.adata.csv', mode='w', newline='', encoding='utf-8-sig') as f:
    csv_writer = csv.writer(f)
    csv_writer.writerows([['张三', 28, '男'], ['李四', 32, '女']])

3.3 `os.rmdir()` 删除非空目录报错

错误：OSError: [WinError 145] 目录不是空的。: '.b'
解决：用 shutil.rmtree() 递归删除非空目录（注意风险）：

import shutil
shutil.rmtree(r'.b')  # 彻底删除目录及所有内容

四、总结

本文通过实战代码覆盖了 Python 文件操作的进阶场景，核心要点总结如下：

1. `shutil` 模块核心用法

功能	方法	关键说明
复制文件	`shutil.copy(源, 目标)`	自动处理文本 / 二进制文件，目标可是文件或目录
复制目录	`shutil.copytree(源目录, 目标目录)`	递归复制所有内容，目标目录必须不存在
移动文件 / 目录	`shutil.move(源, 目标)`	类似 “剪切 – 粘贴”，支持跨目录移动
删除目录	`shutil.rmtree(目录)`	递归删除非空目录，不可逆，需谨慎

2. `csv` 模块核心用法

读写方式	写入方法	读取方法	适用场景
列表式	`csv.writer()` + `writerow()`/`writerows()`	`csv.reader()` + 迭代	简单无表头或表头手动处理
字典式	`csv.DictWriter()` + `writeheader()`/`writerows()`	`csv.DictReader()` + 迭代	带表头的 CSV，代码易读

掌握这些工具后，你可以轻松处理文件复制、迁移、批量删除，以及 CSV 表格数据的读写需求，无论是日常数据处理还是自动化脚本开发，都能大幅提升效率。后续可进一步学习 shutil 的压缩 / 解压功能（如 shutil.make_archive()）和 csv 的自定义分隔符（如用 ; 分隔），扩展更多实用场景。

文章来源于互联网:Python 文件操作进阶：复制、移动、删除与 CSV 读写实战

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