1、标准输入与输出
python文件为 prog.py 输入文件为 test.in
python prog.py < test.in
将程序的输出记录到文件test.out 中
python prog.py < test.in > test.out
将程序输出记录到文件test.out中，同时显示在屏幕上
python prog.py < test.in | test.out
输入数据文件可以使用input()按行读取，以字符串形式返回，不会返回换行符，而sys模块中的stdin.readline()会返回换行符，执行速度是input()的4倍。
input()
stdin.readline()
map的使用，当读取的行是一系列整数组成，并且使用空格分隔时，可以使用map转换成整数
import sys
h,w = map(int,sys.stdin.readline().split()
当程序读取数据时遇到性能问题时，可以仅使用一次系统调用，把整个文件读入，速度可提升2倍。在下列语句中，假设输入数据中只有来自多行输入的整数，os.read()方法的参数0表示标准输入流，常量M必须是一个大于文件大小的限值。比如，文件包含了10^7个大小在10^9之间的整数，那么每个整数最多只能有10个字符，而两个整数之间最多只有两个分隔符(\r和\n，即回车和换行)，我们可以选择M=12 *10^7。
import os
inputs = list(map(int,os.read(0,M).split()))
例子：读取三个矩阵A、B、C，并测试AB = C
在此例子中，输入格式如下：第一行包含一个唯一的整数n，接下来的3n行，每行包含n个被空格分隔的整数。这些行代表三个n*n矩阵A、B、C内的所有元素。例子的目的是测试矩阵AB的结果是否等于C。最简单的方法是使用矩阵乘法的解法，复杂度是O（n^3）。但是，有一个可能的解法，复杂度仅O（n^2），即随机选择一个向量x，并测试A（Bx） = Cx。这种测试方法叫做Freivalds比较算法。那么程序计算出的结果相等，而实际AB ！= C的概率多大呢，如果计算以d为模，错误的最大概率为1/d。这个概率会在多次重复测试后变得极小，一下代码产生错误概率已经低至10^-6量级
from random import randint
from sys import stdin
def readint():
return int(stdin.readline())
def readarray(typ):
return list(map(typ,stdin.readline().split()))
def readmatrix(n):
M = []
for _ in range(n):
row = readarray(int)
assert len(row) == n
M.append(row)
return M
def mult(M,v):
n = len(M)
return [sum(M[i][j] * v[j] for j in range(n)) for i in range(n)]
def freivalds(A,B,C):
n = len(A)
x = [randint(0,1000000) for j in range(n)]
return mult(A,mult(B,x)) == mult(C,x)
if __name__ == "__main__":
n = readint()
A = readmatrix(n)
B = readmatrix(n)
C = readmatrix(n)
print(freivalds(A,B,C))
2、显示格式
程序输出必须使用print命令，它会根据你提供的参数生产一个新的行，行尾的换行符可以通过参数end="取消掉。为显示指定小数位数的浮点数，可以使用%运算符，方法为“格式%值”。第i个占位符会被值列表中的第i个值替换。以下例子显示了一行格式类似“Case #1: 51.10 Paris”的字符串：
print("Case #%i: %.02f %s" %(testCase,precentage,city))
在上面的例子中%i被整型变量testCase的值所替换，%.02f被浮点型变量percentage的值所替换并保留两位小数，%s被字符串变量city的值所替换。
