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Manipulação de Arquivos e E/S

Domine operações de arquivo: open/close, with, leitura/escrita de arquivos de texto, processamento CSV e manipulação de arquivos binários

Manipulação de Arquivos e E/S

E/S de arquivos é fundamental para quase toda aplicação Python — desde ler arquivos de configuração até processar grandes conjuntos de dados. A manipulação de arquivos do Python é limpa, poderosa e suporta múltiplos formatos.

A Função `open()`

python

file = open("example.txt", "r")    # Leitura (padrão)
file = open("example.txt", "w")    # Escrita (sobrescreve!)
file = open("example.txt", "a")    # Acrescentar
file = open("example.txt", "r+")   # Leitura e escrita
file = open("example.txt", "x")    # Criação exclusiva (falha se existir)

Modo	Ler	Escrever	Criar	Truncar	Posição
`"r"`	Sim	Não	Não	Não	Início
`"w"`	Não	Sim	Sim	Sim	Início
`"a"`	Não	Sim	Sim	Não	Fim
`"r+"`	Sim	Sim	Não	Não	Início
`"w+"`	Sim	Sim	Sim	Sim	Início
`"a+"`	Sim	Sim	Sim	Não	Fim
`"x"`	Não	Sim	Sim (exclusivo)	Não	Início
`"b"`	(modificador)	Modo binário	—	—	—

⚠️Warning

Sempre feche arquivos! A instrução with lida com isso automaticamente (veja abaixo).

A Instrução `with` (Gerenciador de Contexto)

A instrução with garante que o arquivo seja fechado corretamente, mesmo se uma exceção ocorrer:

python

# RUIM — fechamento manual (propenso a erros)
f = open("data.txt", "r")
try:
    content = f.read()
finally:
    f.close()

# BOM — instrução with (fechamento automático)
with open("data.txt", "r") as f:
    content = f.read()
# O arquivo é fechado aqui, mesmo se um erro ocorreu

Lendo Arquivos de Texto

python

# Ler arquivo inteiro como string
with open("data.txt", "r") as f:
    content = f.read()

# Ler linha por linha (eficiente em memória para arquivos grandes)
with open("data.txt", "r") as f:
    for line in f:
        print(line.rstrip())  # rstrip remove a nova linha no final

# Ler todas as linhas em uma lista
with open("data.txt", "r") as f:
    lines = f.readlines()

# Ler uma linha de cada vez
with open("data.txt", "r") as f:
    first_line = f.readline()
    second_line = f.readline()

ℹ️Note

Para arquivos grandes, itere sobre o objeto de arquivo diretamente (for line in f:) em vez de chamar read() ou readlines(). Isso lê preguiçosamente e não carregará o arquivo inteiro na memória.

Escrevendo Arquivos de Texto

python

with open("output.txt", "w") as f:
    f.write("Hello, World!\n")
    f.write("This is line 2.\n")

# Escrever múltiplas linhas de uma lista
lines = ["Line 1", "Line 2", "Line 3"]
with open("output.txt", "w") as f:
    f.writelines(line + "\n" for line in lines)

Acrescentando

python

with open("log.txt", "a") as f:
    f.write("New log entry\n")

Codificação de Arquivos

Sempre especifique a codificação para arquivos de texto:

python

with open("data.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    content = f.read()

with open("output.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write("Unicode: ñ, é, 你好, こんにちは\n")

⚠️Warning

No Windows, a codificação padrão é cp1252, não utf-8. Sempre passe encoding="utf-8" explicitamente para portabilidade entre plataformas.

Arquivos CSV

O módulo csv do Python lida com valores separados por vírgula:

python

import csv

# Lendo CSV
with open("employees.csv", "r", newline="", encoding="utf-8") as f:
    reader = csv.reader(f)
    header = next(reader)  # Pular cabeçalho
    for row in reader:
        name, department, salary = row
        print(f"{name} works in {department}")

# Lendo como dicionários
with open("employees.csv", "r", newline="", encoding="utf-8") as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    for row in reader:
        print(f"{row['name']} earns ${row['salary']}")

python

import csv

# Escrevendo CSV
with open("output.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(["Name", "Department", "Salary"])
    writer.writerow(["Alice", "Engineering", 95000])
    writer.writerow(["Bob", "Marketing", 72000])
    writer.writerows([
        ["Charlie", "Sales", 85000],
        ["Diana", "Engineering", 98000],
    ])

# Escrevendo como dicionários
with open("output.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
    fieldnames = ["Name", "Department", "Salary"]
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)
    writer.writeheader()
    writer.writerow({"Name": "Alice", "Department": "Engineering", "Salary": 95000})

ℹ️Note

| Construtor | Quando Usar | |-----------|-------------| | `csv.reader` / `csv.writer` | Listas simples, sem cabeçalhos | | `csv.DictReader` / `csv.DictWriter` | Colunas nomeadas, cabeçalhos presentes |

Dialetos CSV e Delimitadores Personalizados

python

import csv

# Valores separados por tabulação (TSV)
with open("data.tsv", "r", newline="") as f:
    reader = csv.reader(f, delimiter="\t")
    for row in reader:
        print(row)

# Delimitador personalizado com aspas
with open("data.csv", "w", newline="") as f:
    writer = csv.writer(f, delimiter=";", quotechar='"',
                        quoting=csv.QUOTE_ALL)
    writer.writerow(["Hello, World", 100, "A;B;C"])

Manipulação de Arquivos Binários

python

# Ler arquivo binário
with open("image.png", "rb") as f:
    data = f.read()
    print(f"Read {len(data)} bytes")

# Escrever arquivo binário
with open("copy.png", "wb") as f:
    f.write(data)

# Copiar em blocos (eficiente em memória)
BUFFER_SIZE = 8192
with open("large_file.bin", "rb") as src, open("copy.bin", "wb") as dst:
    while chunk := src.read(BUFFER_SIZE):
        dst.write(chunk)

✅Success

O operador walrus (:=) combinado com while cria um padrão elegante de cópia bloco por bloco. Cada bloco tem no máximo BUFFER_SIZE bytes.

Mundo Real: Pipeline de Processamento de Dados

python

import csv
import json
from pathlib import Path

def process_sales_data(input_path: str, output_path: str) -> dict:
    summary = {"total_revenue": 0, "total_orders": 0, "products_sold": 0}

    with open(input_path, "r", newline="", encoding="utf-8") as infile:
        reader = csv.DictReader(infile)
        for row in reader:
            try:
                quantity = int(row["quantity"])
                price = float(row["price"])
                summary["total_revenue"] += quantity * price
                summary["total_orders"] += 1
                summary["products_sold"] += quantity
            except (ValueError, KeyError) as e:
                print(f"Skipping bad row: {e}")

    with open(output_path, "w", encoding="utf-8") as outfile:
        json.dump(summary, outfile, indent=2)

    return summary

result = process_sales_data("sales.csv", "summary.json")
print(result)

Utilitários de Arquivo e Caminho com `pathlib`

python

from pathlib import Path

p = Path("data/reports/summary.csv")

# Componentes do caminho
print(p.name)         # summary.csv
print(p.stem)         # summary
print(p.suffix)       # .csv
print(p.parent)       # data/reports
print(p.parents[0])   # data/reports
print(p.parents[1])   # data

# Verificar e criar
if p.exists():
    print(f"Size: {p.stat().st_size} bytes")
    print(f"Modified: {p.stat().st_mtime}")

p.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

# Globbing
data_dir = Path("data")
for csv_file in data_dir.glob("*.csv"):
    print(f"Found: {csv_file}")

# Leitura/escrita convenientes
content = p.read_text(encoding="utf-8")
Path("output.txt").write_text("Hello", encoding="utf-8")

Trabalhando com Arquivos Temporários

python

from tempfile import NamedTemporaryFile, TemporaryDirectory
import os

# Arquivo temporário (auto-deletado ao fechar)
with NamedTemporaryFile(mode="w", suffix=".txt", delete=False) as f:
    f.write("Temporary content")
    temp_path = f.name

print(f"Temp file at: {temp_path}")
os.unlink(temp_path)  # Limpeza manual se delete=False

# Diretório temporário (auto-deletado)
with TemporaryDirectory() as tmpdir:
    work_file = Path(tmpdir) / "data.txt"
    work_file.write_text("Processing in isolation")
    # Processar arquivo...
# tmpdir e todo o conteúdo são deletados aqui

⚠️Warning

O modo binário ("rb" / "wb") é necessário para arquivos não-texto (imagens, áudio, arquivos). O modo texto pode corromper dados binários interpretando caracteres UTF e traduzindo quebras de linha.

Tratamento de Erros em Operações de Arquivo

python

import os

def safe_read_file(path: str, default: str = "") -> str:
    try:
        with open(path, "r", encoding="utf-8") as f:
            return f.read()
    except FileNotFoundError:
        print(f"File {path} not found. Using default.")
        return default
    except PermissionError:
        print(f"Permission denied: {path}")
        return default
    except OSError as e:
        print(f"OS error reading {path}: {e}")
        return default

def safe_write_file(path: str, content: str) -> bool:
    try:
        os.makedirs(os.path.dirname(path) or ".", exist_ok=True)
        with open(path, "w", encoding="utf-8") as f:
            f.write(content)
        return True
    except OSError as e:
        print(f"Failed to write {path}: {e}")
        return False

💡 Tip: Use Ctrl + Mouse Wheel to zoom, or click the fullscreen icon

✅Success

A instrução with é a forma mais segura e limpa de manipular arquivos em Python. Ela garante a limpeza adequada, funciona com gerenciadores de contexto personalizados e reduz significativamente o código boilerplate.

Perguntas de Prática

O que a instrução with garante quando usada com open()?
Qual é a diferença entre os modos de arquivo "w" e "a"?
Escreva código que lê um arquivo CSV e imprime linhas onde o valor na coluna "age" é > 30.
Por que você deve especificar encoding="utf-8" ao abrir arquivos de texto?
Como você lê um arquivo de texto muito grande sem ficar sem memória?
O que newline="" faz em open("file.csv", newline="") e por que é importante para arquivos CSV?
Escreva uma função que copia um arquivo binário em blocos de 4096 bytes.
Qual é a diferença entre csv.reader e csv.DictReader?
Usando pathlib.Path, escreva código para encontrar todos os arquivos .log em uma árvore de diretórios e imprimir seus tamanhos.
O que acontece se você abrir um arquivo no modo "x" e o arquivo já existir?

Progresso40%

Exceções e Tratamento de Erros

Compreensões e Geradores

Contéudo do Curso

1. Classes e Objetos 2. Herança e Polimorfismo 3. Exceções e Tratamento de Erros 4. Manipulação de Arquivos e E/S 5. Compreensões e Geradores 6. Decoradores e Gerenciadores de Contexto 7. A Biblioteca Padrão do Python 8. pip e Ambientes Virtuais 9. Testes Unitários 10. Depuração e Perfilamento

Manipulação de Arquivos e E/S

Manipulação de Arquivos e E/S

A Função open()

A Instrução with (Gerenciador de Contexto)

Lendo Arquivos de Texto

Escrevendo Arquivos de Texto

Acrescentando

Codificação de Arquivos

Arquivos CSV

Dialetos CSV e Delimitadores Personalizados

Manipulação de Arquivos Binários

Mundo Real: Pipeline de Processamento de Dados

Utilitários de Arquivo e Caminho com pathlib

Trabalhando com Arquivos Temporários

Tratamento de Erros em Operações de Arquivo

Perguntas de Prática

Contéudo do Curso

A Função `open()`

A Instrução `with` (Gerenciador de Contexto)

Utilitários de Arquivo e Caminho com `pathlib`