1、查询/切换操作目录
Python有默认执行的操作目录，可以用以下代码进行操作目录切换。
import os
>>> import os
>>> os.chdir(路径) #切换操作目录
>>> os.getcwd() #获取当前的工作目录
2、路径的表达方式
三种：
1. ”c:\\path\\data.txt” #双斜杠
2. r”c:\path\data.txt” #用r，就直接正常复制路径就可以。
3. “data.txt” #如果文件就在当前工作目录下，直接写文件名就可以。
3、文件读取
（1） open 和 withopen
open()的操作如下：
file_path = ’c:\\path\\data.txt‘
f = open(file_path,'r')
print (f.read())
f.close() #open操作以后，一定要close，这是跟withopen最大的区别
withopen()的操作如下：
file_path = ’c:\\path\\data.txt‘
withopen(file_path,'r') as f: #记住此处要有冒号
print (f.read())
推荐使用 withopen 方法。
（2）read() 、readline() 和readlines()
read():
该函数会一次性读取文件的全部内容，如果能确保文件的大小，自然可以。但若文件过大，内存就爆了（如果文件大小>2倍内存则有问题），所以，可以反复调用read(size)方法，每次最多读取size个字节的内容。如果数据是中文，由于一个中文会占多个字节，故read(size) 部分会乱码.
返回的是str。
readline()：
该函数每次只读取一行内容，返回的也是str。
readlines()：
可以一次读取所有内容，并按行返回list。所以，应该它是最常用的。readlines(数字)，则不知道表示什么，以后再研究。
（3）利用pandas读取数据（主要采用的方法）
包括read_csv、read_table、read_excel、read_sql等，但是没有read_txt，txt文件一般就用read_table读取了。
基本操作：
import pandas as pd
data = pd.read_table('data.txt') #读取数据，默认将第一行作为标签
data = pd.read_table('data.txt',names=['miles','times','p','likes']) #如果数据没有变量名，需要添加，则使用names方法。
data.head() #显示数据的前五行
主要参数设置介绍：
sep 用于设置数据分割，在read_table中默认的是'\t'，空格；在read_csv中默认是','，逗号
header ，int or list of ints，表示选择第几行作为表头，如果是第n行，则前面n-1行数据去掉。如果数据中没有变量名，可以写为header=None，则把所有的行都作为数据。
names 用于设置变量名，具体用法参考上面，如果不设置，默认第一行。
还可以采用.columns来为设置变量名，如
df.columns = ['a','b','c','d']
本文只介绍了常用的一些函数，更具体的可以参考：pandas关于数据输入输出I/O的官方说明文档，各种函数和变量解释更为详细。
