python输入输出流IO

读写文件是最常见的IO操作。Python内置读写文件函数。

# 读文件  # 打开文件对象，以阅读文件的方式使用Python内置的open()函数，输入文件名和标记符：  file = open('file_path', 'r')  # 文件打开成功后，调用read()方法可以一次读取文件的全部内容，Python内容读到内存，用一个str对象表示 file.read()  # 最后一步是调用close()关闭文件的方法。文件使用后必须关闭，因为文件对象占用了操作系统的资源，操作系统可以同时打开的文件数量有限  file.close()   # 阅读文件可能会被打败IOError,需要使用以确保文件正常关闭try...except...finally包裹，并确保关闭  try:     f = open('/path/to/file', 'r')     print(f.read()) except(IOError):     print("open fail") finally:     if f:         f.close()   # 操作方便，Python引入了with自动帮助我们调用句子close()方法  with open('file_path', 'r') as f:     print(f.read())  # 前面的try ... finally是一样的，但是代码更好更简单，不需要调用f.close()方法。    # read()一次性读取，read(size)每次读取指定大小的文件，readlines()每次读读一行，后两行需要多次阅读才能获得文件的所有内容 

读二进制文件

# 读取图片、视频等二进制文件，使用‘rb模式打开文件  file = open('path/test.jpg', 'rb') file.read()  # 和文件读取一样，需要处理异常  # 读取非UTF-8编码的文本文件需要提供open()函数传入encoding配置编码表的参数  file = open('path/test.txt', 'r', encoding='gbk') file.read() 

写文件

# 写文件和读文件是一样的，唯一区别是调用open()函数时，传入标识符'w'或者'wb'表示写文本文件或写二进制文件



""" 可以反复调用write()来写入文件，但是务必要调用f.close()来关闭文件。 当我们写文件时，操作系统往往不会立刻把数据写入磁盘，而是放到内存缓存起来，空闲的时候再慢慢写入。 只有调用close()方法时，操作系统才保证把没有写入的数据全部写入磁盘。 忘记调用close()的后果是数据可能只写了一部分到磁盘，剩下的丢失了。所以，还是用with语句来操作 """

with open('path/test.txt', 'w') as file:
    file.write('Hello, world!')

内存缓冲区，StringIO和BytesIO读取内存数据

# 很多时候，数据读写不一定发生在磁盘上，也可以在内存中读写

# python提供了StringIO和BytesIO读取内存数据

# 写入内存

# 要把str写入StringIO，我们需要先创建一个StringIO，然后，像文件一样写入即可。

from io import StringIO

f = StringIO()
f.write('hello')
f.write(' ')
f.write('world!')

print(f.getvalue())
''' hello world! '''

# getvalue()方法用于获得写入后的str。

hello world!





'\nhello world!\n'

# 内存读取

# 要读取StringIO，可以用一个str初始化StringIO，然后，像读文件一样读取
from io import StringIO
f = StringIO('Hello!\nHi!\nGoodbye!')
while True:
    s = f.readline()
    if s == '':
         break
    print(s.strip())

''' Hello! Hi! Goodbye! '''

Hello!
Hi!
Goodbye!





'\nHello!\nHi!\nGoodbye!\n'

# StringIO操作的只能是str，如果要操作二进制数据，就需要使用BytesIO。

# BytesIO用法和StringIO一样

# 写入内存
from io import BytesIO
f = BytesIO()
f.write('中文'.encode('utf-8'))

print(f.getvalue())

b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'

# 内存读取
from io import BytesIO
f = BytesIO(b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87')
f.read()

b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'

文件对象用于python对文件系统的操作

# Python内置的os模块也可以直接调用操作系统提供的接口函数。


# os.name变量用于判断操作系统的类型
import os
os.name # 操作系统类型

# 如果是posix，说明系统是Linux、Unix或Mac OS X，如果是nt，就是Windows系统。

'nt'

# 操作文件和目录的函数一部分放在os模块中，一部分放在os.path模块中

# 查看、创建和删除目录如下：

# 查看当前目录的绝对路径:
os.path.abspath('.')

# 在某个目录下创建一个新目录，首先把新目录的完整路径表示出来:
os.path.join('path', '文件名')

# 然后创建一个目录:
os.mkdir('path')
# 删掉一个目录:
os.rmdir('path')

两个路径合成一个时，不要直接拼字符串，而要通过os.path.join()函数，这样可以正确处理不同操作系统的路径分隔符。

# 在Linux/Unix/Mac下，路径以 / 连接


# 而Windows下路径以 \ 连接

拆分路径时，要通过os.path.split()函数，这样可以把一个路径拆分为两部分，后一部分总是最后级别的目录或文件名

# 差分路径将文件与目录分开
os.path.split('/Users/michael/testdir/file.txt')
#('/Users/michael/testdir', 'file.txt')

os.path.splitext()可以直接让你得到文件扩展名

os.path.splitext('/path/to/file.txt')
#('/path/to/file', '.txt')

#文件操作使用下面的函数：

# 对文件重命名:
os.rename('test.txt', 'test.py')

# 删掉文件:
os.remove('test.py')

# 在程序运行的过程中，所有的变量都是在内存中

# 一旦程序结束，变量所占用的内存就被操作系统全部回收。下次重新运行程序，变量又被初始化

# 把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化

# 把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化


# Python提供了pickle模块来实现序列化

# pickle.dumps()方法把任意对象序列化成一个bytes，然后，就可以把这个bytes写入文件。
# 或者用另一个方法pickle.dump()直接把对象序列化后写入一个file-like Object

import pickle
d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
# pickle.dumps(d)

f = open('dump.txt', 'wb')
pickle.dump(d, f)
f.close()


# 我们要把对象从磁盘读到内存时，可以先把内容读到一个bytes，然后用pickle.loads()方法反序列化出对象，
# 也可以直接用pickle.load()方法从一个file-like Object中直接反序列化出对象。

f = open('dump.txt', 'rb')
d = pickle.load(f)
f.close()
d
#{'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}

# 要在不同的编程语言之间传递对象，就必须把对象序列化为标准格式，
# 比如XML，但更好的方法是序列化为JSON，因为JSON表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。
# JSON不仅是标准格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web页面中读取，非常方便。

# Python内置的json模块提供了非常完善的Python对象到JSON格式的转换。

dict转json

# dumps()方法返回一个str，内容就是标准的JSON。类似的，dump()方法可以直接把JSON写入一个file-like Object。

import json
d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
json.dumps(d)
#'{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'

'{"name": "Bob", "age": 20, "score": 88}'

# json字符串转dict

# JSON反序列化为Python对象，用loads()或者对应的load()方法，前者把JSON的字符串反序列化，后者从file-like Object中读取字符串并反序列化

json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
json.loads(json_str)
#{'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}

{'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}

# JSON标准规定JSON编码是UTF-8，所以我们总是能正确地在Python的str与JSON的字符串之间转换

class转json

# Python的dict对象可以直接序列化为JSON的{}，class的实例对象都无法直接序列化为JSON

# class实例化对象转化为dict后再转为json
class Student(object):
    __name=None
    __age=None
    def __init__(self,name,age):
        self.__name=name
        self.__age=age
    def getName(self):
        return self.__name
    def getAge(self):
        return self.__age
def class_to_dict(object):
    return { 
        
        'name':object.getName(),
        'age':object.getAge()
    }
student=Student('zhansna',20)
print(student)
student_to_dict=class_to_dict(student)
print(student_to_dict)

<__main__.Student object at 0x000001B5BC10A160>
{'name': 'zhansna', 'age': 20}

# 将类转化的dict再转化为json
student_to_json=json.dumps(student_to_dict)
print("转化前：",type(student_to_dict))
print(student_to_json)
print("转化后：",type(student_to_json))

转化前： <class 'dict'>
{"name": "zhansna", "age": 20}
转化后： <class 'str'>

# 为了减少变量的定义，json.dumps()方法有一个default参数定义class转化dict规则
student_json=json.dumps(Student("lihua",20),default=class_to_dict)
print(student_json)

{"name": "lihua", "age": 20}

# 但是这样对与每个class都要编写转化函数，class对象提供了一个__dict__变量用来存储实例变量

print(student.__dict__)

{'_Student__name': 'zhansna', '_Student__age': 20}

# 有了__dict__属性就可以直接转换
s1=Student("lisa",20)
student1_json=json.dumps(s1,default=lambda s:s.__dict__)
print(student1_json)

{"_Student__name": "lisa", "_Student__age": 20}