【簡単】Pythonでreadlineメソッドを使いこなす｜実例付

（最終更新日：2023年6月）

✔このような方におすすめです

「readlineメソッドで何ができるのだろうか？」
「readlineメソッドを使ったPythonコードの書き方が知りたい」
「readlineメソッドを活用したPythonの実例が見たい」

✔本記事を通じてお伝えする内容

• Pythonのreadlineメソッドの概要
• readlineメソッドを用いたPythonコードの基本と応用
• readlineメソッドを利用したPythonの実例

当記事では、Pythonのreadlineメソッドの基本から、さまざまなオプションを駆使した応用例まで、具体的なコードを交えて詳細に解説しています。

是非最後までお読みください。

Python、os、readline: ファイル操作の基本

ここでは、Pythonを使ったファイル操作の基本について詳しく説明します。

Pythonのファイル操作について理解することは、データ処理や自動化のための重要なスキルです。

• Read, Readline, Readlinesメソッドの概要
• それぞれのメソッドの違いと特徴

Read, Readline, Readlinesメソッドの概要

Pythonのファイル操作で頻繁に使われるメソッドは、以下の3つ。

• read()：ファイル全体を文字列として読み込む
• readline()：ファイルを一行ずつ読み込む。
• readlines()：ファイルの全行をリストとして返す

それぞれ適した使い道があり、効率的なファイル操作のためには適切なメソッドを選択することが重要です。

それぞれのメソッドの違いと特徴

各メソッドとの特徴を簡単にご紹介します。

read()は、大きなファイルではメモリを大量に消費する可能性があります。

なぜなら一度にファイル全体を読み込むからです。

対してreadline()は、一行ずつ読み込むため、大きなファイルでもメモリ効率的に処理が可能です。

すべての行を個別に処理したい場合には、readlines()が最も適しています。

なぜなら全行をリストとして返すため、リスト操作を用いた行の追加、削除、変更などが可能になるからです。

Readlineで手軽なファイル操作

次に、「Readlineを使った基本的な使い方」と「ループを使った順番にデータを読み込む方法」を解説します。

Readlineはコードがシンプルになるため、Python初心者にも取り組みやすいテクニックです。

• Readlineを使った基本的な使い方
• ループを使った順番にデータを読み込む方法

Readlineを使った基本的な使い方

ファイルから一行ずつ読み込むにはreadline()メソッドを使いましょう。

以下に簡単な例を示します。

with open("test.txt", "r") as file:
    line= file.readline()
    print(line)

上記のコードでは、「test.txt」という名前のファイルを開いて、最初の行を読み込んで出力しています。

`with`ステートメントはファイルを適切に閉じるために使用される構文です。

ループを使った順番にデータを読み込む方法**

`readline()`をループと組み合わせることで、ファイルから連続して行を読み込めます。

以下はその例です。

with open("test.txt", "r") as file:
    while True:
        line = file.readline()
        if not line:
            break
        print(line)

この例では、ファイルの終わりに達するまで行を読み込んで出力します。

実践編：PythonコードでReadlineを学ぶ

ここでは、実際のPythonコードを使ってReadlineを学ぶための実践的な例を見ていきましょう。

ファイルを読み込む前の準備から、さまざまなメソッドを使ったコード例、そしてそれらのポイントについて解説します。

• 前置条件：ファイルを読み込む前の準備
• サンプルコード1：Readlineでテキストファイルを一行ずつ読み込む
• サンプルコード2：Readlinesで行ごとのリストを取得
• サンプルコード3：Readでファイル全体を読み込む
• 解説：コード例から学ぶポイント

前置条件：ファイルを読み込む前の準備

Pythonでファイルを読み込む前には、以下を必ず確認してください。

• 読み込むファイルが存在する
• 適切なパーミッションがある
• ファイルパスが正しく指定されている

上手く動作しない時は、以上のどれかが間違っている可能性が高いでしょう。

サンプルコード1：Readlineでテキストファイルを一行ずつ読み込む

with open("sample.txt", "r") as file:
    while True:
        line = file.readline()
        if not line:
            break
        print(line.strip())

サンプルコード2：Readlinesで行ごとのリストを取得

with open("sample.txt", "r") as file:
    lines = file.readlines()
    for line in lines:
        print(line.strip())

このサンプルコードでは、readlines()メソッドを使用してファイルの内容を行ごとにリストとして読み込みます。

その後、forループを使ってリストの各要素（行）を出力します。

サンプルコード3：Readでファイル全体を読み込む

with open("sample.txt", "r") as file:
    content = file.read()
    print(content)

このコードはread()メソッドを使用して、ファイル全体を一つの文字列として読み込みます。

その後、その内容を出力します。

解説：コード例から学ぶポイント

これらのコード例から、Pythonでのファイル操作の基本を理解できます。

各メソッドは、以下のように使い分けると良いでしょう。

• readline()：一行ずつ読み込む場合
• readlines()：行ごとのリストを取得する場合
• read()：ファイル全体を一度に読み込む場合

またwithステートメントを使用することで、ファイルが適切に閉じられることが保証されるのも覚えておきましょう。

ファイル操作テクニック集

こちらではより実践向けのテクニックをご紹介します。

事前に理解しておけば、トラブル回避の役にも立つでしょう。

• エラーハンドリングを活用したトラブル回避
• 柔軟な読み込みを実現するファイル操作方法

エラーハンドリングを活用したトラブル回避

ファイル操作では、ファイルが存在しない、アクセス権限がないなどのエラーが起こる可能性があります。

try-exceptブロックを使用して、これらのエラーを適切に処理してください。

try:
    with open("sample.txt", "r") as file:
        content = file.read()
        print(content)
except FileNotFoundError:
    print("File not found.")
except PermissionError:
    print("Permission denied.")

柔軟な読み込みを実現するファイル操作方法

さまざまなファイルの読み込み方法が存在します。

• read()：引数を渡すことで特定のバイト数だけ読み込める
• seek()：ファイル内の特定の位置にジャンプ
• tell()：現在の位置を知る

ファイル内の特定の位置にジャンプ方法です。

以下は、これらのメソッドを使用した例です。

with open("sample.txt", "r") as file:
    file.seek(10) # Move to the 11th byte
    chunk = file.read(20) # Read 20 bytes
    print(chunk)
    position = file.tell() # Get current position
    print(f"Current position: {position}")

これにより、ファイル操作がより柔軟になり、効率的なデータ処理が可能です。

まとめ：Readlineを活用してPythonでのファイル操作を極めよう

当記事では、readlineメソッドに焦点を当て、基本的な書き方から応用したテクニックまでご紹介しました。

これらの知識は、データの取り扱いや自動化タスクにおいて非常に役立つでしょう。

• readline()：一行ずつ読み込む場合に使える
• readlines()：行ごとのリストを取得する場合に使える
• read()：ファイル全体を一度に読み込む場合に使える

エラーハンドリングを適切におこない、ファイルの読み込み位置をコントロールする方法を知ることも大切。

これらのテクニックを活用し、Pythonでのファイル操作を極めて、データ処理の幅を広げましょう。