python-IO

1.打开文件

>>> f = open('/Users/michael/test.txt', 'r')

2.文件不存在报错

>>> f=open('/Users/michael/notfound.txt', 'r')
Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>FileNotFoundError: [Errno 2] 
No such file or directory: '/Users/michael/notfound.txt'

3.读文件

>>> f.read()'Hello, world!'

4.关闭文件

>>> f.close()

5.最终代码

try:
    f = open('/path/to/file', 'r')
    print(f.read())
finally:
    if f:
        f.close()

用with 简化写法

with open('/path/to/file', 'r') as f: 
        print(f.read())

6.二进制文件读取

>>> 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

7.字符编码

>>> 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')

8.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:

>>> f = open('/Users/michael/test.txt', 'w')
>>> f.write('Hello, world!')
>>> f.close()

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!')

要写入特定编码的文本文件,请给open()函数传入encoding参数,将字符串自动转换成指定编码。


StringIO和BytesIO

1.StringIO

很多时候,数据读写不一定是文件,也可以在内存中读写。
StringIO顾名思义就是在内存中读写str。

>>> from io import StringIO
>>> f = StringIO()
>>> f.write('hello')
5
>>> f.write(' ')
1
>>> f.write('world!')
6
>>> print(f.getvalue())
hello world!

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!

BytesIO

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实现了在内存中读写bytes,我们创建一个BytesIO,然后写入一些bytes:

>> from io import BytesIO
>>> f = BytesIO()
>>> f.write('中文'.encode('utf-8'))
6
>>> print(f.getvalue())
b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'

和StringIO类似,可以用一个bytes初始化BytesIO,然后,像读文件一样读取:

>>> from io import StringIO
>>> f = BytesIO(b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87')
>>> f.read()
b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'

操作文件和目录

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。

1.获取操作系统

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'

要获取详细的系统信息,可以调用uname()函数

>>> 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')

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。

2.环境变量


>>> os.environ
environ({'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'):

>>> os.environ.get('PATH')
'/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin:/usr/local/bin:/opt/X11/bin:/usr/local/mysql/bin'
>>> os.environ.get('x', 'default')
'default'

3.操作文件和目录

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,这一点要注意一下。查看、创建和删除目录可以这么调用:

# 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')

要拆分路径时,也不要直接去拆字符串,而要通过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:

>>> 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,很多时候非常方便:

>>> 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')

shutil模块提供了copyfile()的函数
列出所有目录

>>> [x for x in os.listdir('.') if os.path.isdir(x)]
['.lein', '.local', '.m2', '.npm', '.ssh', '.Trash', '.vim', 'Applications', 
'Desktop', ...]

要列出所有的.py文件,也只需一行代码:

>>> [x for x in os.listdir('.') if os.path.isfile(x) and os.path.splitext(x)[1]=='.py']
['apis.py', 'config.py', 'models.py', 'pymonitor.py', 'test_db.py',
 'urls.py', 'wsgiapp.py']
```
***
###序列化
####1.把一个对象序列化并写入文件
```
>>> import pickle
>>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
>>> pickle.dumps(d)
b'\x80\x03}q\x00(X\x03\x00\x00\x00ageq\x01K\x14X\x05\x00\x00\x00scoreq\x02KXX\x04\x00\x00\x00nameq\x03X\x03\x00\x00\x00Bobq\x04u.'
```
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:
```
>>> f = open('dump.txt', 'wb')
>>> pickle.dump(d, f)
>>> f.close()
```
反序列化
```
>>> f = open('dump.txt', 'rb')
>>> d = pickle.load(f)
>>> f.close()
>>> d
{'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}
```
####JSON
如果我们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。

![Paste_Image.png](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/2061490-977a41987192216a.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
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
```
>>> import json
>>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
>>> json.dumps(d)
'{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
```
由于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。
####对象序列化
```
import json

class Student(object):
    def __init__(self, name, age, score):
        self.name = name
        self.age = age
        self.score = score

s = Student('Bob', 20, 88)
print(json.dumps(s))
```
运行代码,毫不留情地得到一个TypeError
```
Traceback (most recent call last): ...TypeError: 
<__main__.Student object at 0x10603cc50> is not JSON serializable
```
[https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps](https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps)
可选参数default就是把任意一个对象变成一个可序列为JSON的对象,我们只需要为Student专门写一个转换函数,再把函数传进去即可
```
def student2dict(std):
    return {
        'name': std.name,
        'age': std.age,
        'score': std.score
    }
```
这样,Student实例首先被student2dict()函数转换成dict,然后再被顺利序列化为JSON:
```
>>> print(json.dumps(s, default=student2dict))
{"age": 20, "name": "Bob", "score": 88}
```
不过,下次如果遇到一个Teacher类的实例,照样无法序列化为JSON。我们可以偷个懒,把任意class的实例变为dict:
```
print(json.dumps(s, default=lambda obj: obj.__dict__))
```
同样的道理,如果我们要把JSON反序列化为一个Student对象实例,loads()方法首先转换出一个dict对象,然后,我们传入的object_hook函数负责把dict转换为Student实例:
```
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))
<__main__.Student object at 0x10cd3c190>
```
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