python3 IO编程

python3 IO编程
python教程推荐 廖雪峰 - python3教程

模式

模式 描述
r 以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。这是默认模式。
rb 以二进制格式打开一个文件用于只读。文件指针将会放在文件的开头。这是默认模式。
r+ 打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。
rb+ 以二进制格式打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。
w 打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在,创建新文件。
wb 以二进制格式打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在,创建新文件。
w+ 打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在,创建新文件。
wb+ 以二进制格式打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在,创建新文件。
a 打开一个文件用于追加。如果该文件已存在,文件指针将会放在文件的结尾。也就是说,新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在,创建新文件进行写入。
ab 以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在,文件指针将会放在文件的结尾。也就是说,新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在,创建新文件进行写入。
a+ 打开一个文件用于读写。如果该文件已存在,文件指针将会放在文件的结尾。文件打开时会是追加模式。如果该文件不存在,创建新文件用于读写。
ab+ 以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在,文件指针将会放在文件的结尾。如果该文件不存在,创建新文件用于读写。

读文件

f=open('/etc/fstab','r')
f.read()
f.close()

with open('/etc/fstab','r') as f:
    print(f.read())

调用read()会一次性读取文件的全部内容,如果文件有10G,内存就爆了
所以,要保险起见,可以反复调用read(size)方法,每次最多读取size个字节的内容。
另外,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list

for line in f.readlines():
    print(line.strip()) # 删除末尾的\n

## 读二进制文件

mode = rb 

## 字符编码

要读取非UTF-8编码的文本文件,需要给open()函数传入encoding参数,例如,读取GBK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')

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()

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。

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!

f = StringIO('Hello!\nHi!\nGoodbye!')

getvalue()方法用于获得写入后的str

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'

请注意,写入的不是str,而是经过UTF-8编码的bytes。

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

os 模块

>>> import os
>>> os.name # 操作系统类型
'posix'

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

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。

环境变量

在操作系统中定义的环境变量,全部保存在os.environ这个变量中,可以直接查看:

>>> 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'

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')

把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

同样的道理,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')

## 这些合并、拆分路径的函数并不要求目录和文件要真实存在,它们只对字符串进行操作

# 文件操作使用下面的函数。假定当前目录下有一个test.txt文件:

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

# 删掉文件:
>>> os.remove('test.py')

最后看看如何利用Python的特性来过滤文件。比如我们要列出当前目录下的所有目录,只需要一行代码:

>>> [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

### pickle
在程序运行的过程中,所有的变量都是在内存中,比如,定义一个dict:

d = dict(name='Bob', age=20, score=88)

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。

首先,我们尝试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()

看看写入的dump.txt文件,一堆乱七八糟的内容,这些都是Python保存的对象内部信息。

当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。我们打开另一个Python命令行来反序列化刚才保存的对象:

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

变量的内容又回来了!

当然,这个变量和原来的变量是完全不相干的对象,它们只是内容相同而已。

Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样,就是它只能用于Python,并且可能不同版本的Python彼此都不兼容,因此,只能用Pickle保存那些不重要的数据,不能成功地反序列化也没关系。

## 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。

JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象,JSON和Python内置的数据类型对应如下:

|JSON类型|Python类型|
|:------:|:--------:|
|   {}   |   dict   |
|   []   |   list   |
|"string"|    str   |
|1234.56 |int或float|
|true/false|True/False|
|  null  |   None   |

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。我们先看看如何把Python对象变成一个JSON:

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

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。

要把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'}

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。

## JSON进阶

Python的dict对象可以直接序列化为JSON的{},不过,很多时候,我们更喜欢用class表示对象,比如定义Student类,然后序列化:

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

错误的原因是Student对象不是一个可序列化为JSON的对象。

如果连class的实例对象都无法序列化为JSON,这肯定不合理!

别急,我们仔细看看dumps()方法的参数列表,可以发现,除了第一个必须的obj参数外,dumps()方法还提供了一大堆的可选参数:

这些可选参数就是让我们来定制JSON序列化。前面的代码之所以无法把Student类实例序列化为JSON,是因为默认情况下,dumps()方法不知道如何将Student实例变为一个JSON的{}对象。

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:

### default参数

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}

### __dict__

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__))
因为通常class的实例都有一个__dict__属性,它就是一个dict,用来存储实例变量。也有少数例外,比如定义了__slots__的class。

### object_hook

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'])
运行结果如下:

>>> json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
>>> print(json.loads(json_str, object_hook=dict2student))
<__main__.Student object at 0x10cd3c190>

打印出的是反序列化的Student实例对象