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1.文件读写
1）使用open()打开一个文件
>>> f = open('/Users/michael/test.txt', 'r') 2）使用read()方法一次性读取全部内容
>>> f.read()'Hello, world!'
使用read(size)方法一次性读取size字节内容
调用readline()可以每次读取一行内容 调用readlines()一次读取所有内容并按行返回list3）使用close()方法关闭文件
>>> f.close()
为了保证无论是否出错都能正确地关闭文件，我们可以使用try … finally来实现：
try: f = open('/path/to/file', 'r') print(f.read())finally: if f: f.close() with写法更简洁
with open('/path/to/file', 'r') as f: print(f.read()) 4 ） 读取二进制文件
rb模式打开文件
>>> f = open('/Users/michael/test.jpg', 'rb')>>> f.read()b'\xff\xd8\xff\xe1\x00\x18Exif\x00\x00...' # 十六进制表示的字节 5）读取指定字符编码的文件
>>> f = open('/Users/michael/gbk.txt', 'r', encoding='gbk')>>> f.read()'测试' 遇到有些编码不规范的文件，你可能会遇到UnicodeDecodeError，因为在文本文件中可能夹杂了一些非法编码的字符。遇到这种情况，open()函数还接收一个errors参数，表示如果遇到编码错误后如何处理。最简单的方式是直接忽略：
>>> f = open('/Users/michael/gbk.txt', 'r', encoding='gbk', errors='ignore') 6）写文件
>>> f = open('/Users/michael/test.txt', 'w')>>> f.write('Hello, world!')>>> f.close() 你可以反复调用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语句来得保险：
with open('/Users/michael/test.txt', 'w') as f: f.write('Hello, world!') 2.StringIO和BytesIO
1）StringIO就是在内存中读写str
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')5>>> f.write(' ')1>>> f.write('world!')6>>> print(f.getvalue())hello world! getvalue()方法用于获得写入后的str。
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! 2）BytesIO实现了在内存中读写bytes
写入
>>> from io import BytesIO>>> f = BytesIO()>>> f.write('中文'.encode('utf-8'))6>>> print(f.getvalue())b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87' 读取
>>> from io import BytesIO>>> f = BytesIO(b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87')>>> f.read()b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'
3.操作文件和目录
使用Python内置的os模块直接调用操作系统提供的接口函数
基本函数
1.操作系统类型 os.name
如果是posix，说明系统是Linux、Unix或Mac OS X，如果是nt，就是Windows系统。>>> import os>>> os.name # 操作系统类型'posix'
2.获取详细的系统信息 os.uname()
注意uname()函数在Windows上不提供，也就是说，os模块的某些函数是跟操作系统相关的。>>> os.uname()posix.uname_result(sysname='Darwin', nodename='MichaelMacPro.local', release='14.3.0', version='Darwin Kernel Version 14.3.0: Mon Mar 23 11:59:05 PDT 2015; root:xnu-2782.20.48~5/RELEASE_X86_64', machine='x86_64')
3.环境变量 os.environ
>>> os.environenviron({ 'VERSIONER_PYTHON_PREFER_32_BIT': 'no', 'TERM_PROGRAM_VERSION': '326', 'LOGNAME': 'michael', 'USER': 'michael', 'PATH': '/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin:/usr/local/bin:/opt/X11/bin:/usr/local/mysql/bin', ...}) 要获取某个环境变量的值，可以调用os.environ.get(‘key’)
操作文件和目录
1.查看、创建和删除目录
# 查看当前目录的绝对路径:>>> os.path.abspath('.')'/Users/michael'# 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('/Users/michael', 'testdir')'/Users/michael/testdir'# 然后创建一个目录:>>> os.mkdir('/Users/michael/testdir')# 删掉一个目录:>>> os.rmdir('/Users/michael/testdir')# 把一个路径拆分为两部分>>> os.path.split('/Users/michael/testdir/file.txt')('/Users/michael/testdir', 'file.txt')# 直接得到文件扩展名>>> os.path.splitext('/path/to/file.txt')('/path/to/file', '.txt')# 对文件重命名:>>> os.rename('test.txt', 'test.py')# 删掉文件:>>> os.remove('test.py') 2.利用Python的特性来过滤文件
列出当前目录下的所有目录
[x for x in os.listdir(".") if os.path.isdir(x)] 列出当前目录下的所有.py文件
[x for x in os.listdir(".") if os.path.isfile(x) and os.path.splitext(x)[1]==".py"] 4.序列化
我们把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，在Python中叫pickling，在其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening等等，都是一个意思。
序列化之后，就可以把序列化后的内容写入磁盘，或者通过网络传输到别的机器上。
反过来，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，即unpickling。
Python提供了pickle模块来实现序列化
- dumps()和loads() dumps()方法把任意对象序列化成一个bytes，然后把这个bytes写入文件 从文件中读取bytes再用loads()反序列化成一个对象
import pickle###writed1=dict(name='Bob', age=20, score=88)b1=pickle.dumps(d1)with open("file1.txt","wb") as f: f.write(b1)f.close()###readwith open("file1.txt","rb") as f: b2=f.read()d2=pickle.loads(b2)f.close()print(d1==d2) 2.dump()和load()
pickle.dump()直接把对象序列化后写入一个file-like Object pickle.load()方法从一个file-like Object中直接反序列化出对象import pickle#writed3=dict(name='Bob', age=20, score=88)with open("file2.txt","wb") as f: pickle.dump(f,d3)##readwith open("file2.txt","rb") as f: d4=pickle.load(f)print(d3==d4) json
Python语言特定的序列化模块是pickle，但如果要把序列化搞得更通用、更符合Web标准，就可以使用json模块。
object—>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"}' json—>object:
loads()JSON的字符串反序列化，loads()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'} class—->json:
import jsonclass Student(object): def __init__(self, name, age, score): self.name = name self.age = age self.score = scoredef student2dict(std): return { 'name': std.name, 'age': std.age, 'score': std.score }s = Student('Bob', 20, 88)print(json.dumps(s, default=student2dict))print(json.dumps(s, default=lambda obj: obj.__dict__)) __dict__把任意class的实例变为dict
json—–>class:
def dict2student(d): return Student(d['name'], d['age'], d['score'])json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'print(json.loads(json_str, object_hook=dict2student))