【廖雪峰】python_IO编程：StringIO和BytesIO、操作文件和目录、序列化

IO编程

IO在计算机中指Input/Output，也就是输入和输出。由于程序和运行时数据是在内存中驻留，由CPU这个超快的计算核心来执行，涉及到数据交换的地方，通常是磁盘、网络等，就需要IO接口。

IO编程中，Stream（流）是一个很重要的概念，可以把流想象成一个水管，数据就是水管里的水，但是只能单向流动。Input Stream就是数据从外面（磁盘、网络）流进内存，Output Stream就是数据从内存流到外面去。对于浏览网页来说，浏览器和新浪服务器之间至少需要建立两根水管，才可以既能发数据，又能收数据。

由于CPU和内存的速度远远高于外设的速度，所以，在IO编程中，就存在速度严重不匹配的问题。举个例子来说，比如要把100M的数据写入磁盘，CPU输出100M的数据只需要0.01秒，可是磁盘要接收这100M数据可能需要10秒，怎么办呢？有两种办法：

第一种是CPU等着，也就是程序暂停执行后续代码，等100M的数据在10秒后写入磁盘，再接着往下执行，这种模式称为同步IO；

另一种方法是CPU不等待，只是告诉磁盘，“您老慢慢写，不着急，我接着干别的事去了”，于是，后续代码可以立刻接着执行，这种模式称为异步IO。

同步和异步的区别就在于是否等待IO执行的结果。好比你去麦当劳点餐，你说“来个汉堡”，服务员告诉你，对不起，汉堡要现做，需要等5分钟，于是你站在收银台前面等了5分钟，拿到汉堡再去逛商场，这是同步IO。

你说“来个汉堡”，服务员告诉你，汉堡需要等5分钟，你可以先去逛商场，等做好了，我们再通知你，这样你可以立刻去干别的事情（逛商场），这是异步IO。

很明显，使用异步IO来编写程序性能会远远高于同步IO，但是异步IO的缺点是编程模型复杂。想想看，你得知道什么时候通知你“汉堡做好了”，而通知你的方法也各不相同。如果是服务员跑过来找到你，这是回调模式，如果服务员发短信通知你，你就得不停地检查手机，这是轮询模式。总之，异步IO的复杂度远远高于同步IO。

操作IO的能力都是由操作系统提供的，每一种编程语言都会把操作系统提供的低级C接口封装起来方便使用，Python也不例外。本章的IO编程都是同步模式。

StringIO和BytesIO

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())  # 用于获取写入后的 str
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!

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())  # 用于获取写入后的bytes
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'

小结

StringIO和BytesIO是在内存中操作str和bytes的方法，使得和读写文件具有一致的接口。

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操作文件和目录

如果我们要操作文件、目录，可以在命令行下面输入操作系统提供的各种命令来完成。比如dir、cp等命令。

如果要在Python程序中执行这些目录和文件的操作怎么办？其实操作系统提供的命令只是简单地调用了操作系统提供的接口函数，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。

打开Python交互式命令行，我们来看看如何使用os模块的基本功能：

>>> import os
>>> os.name
'nt'

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。但是！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。（哭泣！！！）

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
[Squeezed text(147 lines)]  # 我的显示结果

要获取某个环境变量的值，可以调用os.environ.get('key')：

>>> os.environ.get('PATH')
[Squeezed text(50 lines)]  # 我的显示结果
>>> 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('.')  
'C:\\Program Files\\Python39'

# 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('E:/', 'testdir')
'E:/testdir'

# 然后创建一个目录:
>>> os.mkdir('E:/testdir')

# 删掉一个目录:
>>> os.rmdir('E:/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('E:\\submit\\submit\\README.md')
('E:\\submit\\submit', 'README.md')

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('E:\\submit\\submit\\README.md')
('E:\\submit\\submit\\README', '.md')

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')

但是复制文件的函数居然在os模块中不存在！原因是复制文件并非由操作系统提供的系统调用。理论上讲，我们通过上一节的读写文件可以完成文件复制，只不过要多写很多代码。

幸运的是shutil模块提供了copyfile()的函数，你还可以在shutil模块中找到很多实用函数，它们可以看做是os模块的补充。

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)]
['DLLs', 'Doc', 'include', 'Lib', 'libs', 'Scripts', 'share', 'tcl', 'Tools']

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']
[]

小结

Python的os模块封装了操作系统的目录和文件操作，要注意这些函数有的在os模块中，有的在os.path模块中。

练习

1.利用os模块编写一个能实现dir -l输出的程序。

>>> [x for x in os.listdir('E:/submit/submit/')]
['.DS_Store', '.idea', 'config1.json', 'config2.json', 'config3.json', 'data.py', 'demo', 'inference.py', 'model.py', 'README.html', 'README.md', 'results', 'run.sh.rjejmartr', 'train.py', '__pycache__']

2.编写一个程序，能在当前目录以及当前目录的所有子目录下查找文件名包含指定字符串的文件，并打印出相对路径。

import os
def search_file(path, str):
    # 首先找到当前目录下的所有文件
    # os.listdir(path) 是当前这个path路径下的所有文件的列表，包括子目录、子目录下的目录及文件
    for file in os.listdir(path):
        this_path = os.path.join(path, file)
        if os.path.isfile(this_path):  # 判断这个路径对应的是目录还是文件，是文件就走下去
            if str in file:
                print(this_path)
        else:
            search_file(this_path, str)


if __name__ == "__main__":
    search_file("F:/7788/", "王")

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序列化

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)
>>> d
{
    
    'name': 'Bob', 'age': 20, 'score': 88}

可以随时修改变量，比如把name改成'Bill'，但是一旦程序结束，变量所占用的内存就被操作系统全部回收。如果没有把修改后的'Bill'存储到磁盘上，下次重新运行程序，变量又被初始化为'Bob'。

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\x04\x95$\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00}\x94(\x8c\x04name\x94\x8c\x03Bob\x94\x8c\x03age\x94K\x14\x8c\x05score\x94KXu.'

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(r'E:\csdn\practice\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：

# loads()将bytes序列化
>>> pickle_b = b'\x80\x04\x95$\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00}\x94(\x8c\x04name\x94\x8c\x03Bob\x94\x8c\x03age\x94K\x14\x8c\x05score\x94KXu.'
>>> pickle.loads(pickle_b)
{
    
    'name': 'Bob', 'age': 20, 'score': 88}

# load()从一个file-like Object中直接反序列化出对象
>>> f = open(r'E:\csdn\practice\dump.txt', 'rb')
>>> d = pickle.load(f)
>>> f.close()
>>> d
{
    
    'name': 'Bob', 'age': 20, 'score': 88}

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)
'{"name": "Bob", "age": 20, "score": 88}'  # 返回的是str

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。

>>> f = open(r'E:\csdn\practice\json_dump.txt', 'w')
>>> json.dump(d, f)  # 写入的是字符串，且不含引号
>>> f.close()

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：

# loads()将json的字符串反序列化
>>> json_str = '{"name": "Bob", "age": 20, "score": 88}'
>>> json.loads(json_str)
{
    
    'name': 'Bob', 'age': 20, 'score': 88}

# load从file-like Object中读取字符串并反序列化
>>> f = open(r'E:\csdn\practice\json_dump.txt', 'r')
>>> d = json.load(f)
>>> f.close()
>>> d
{
    
    'name': 'Bob', 'age': 20, 'score': 88}

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。

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：

import json

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

# 为Student专门写一个转换函数
def student2dict(std):
    return {
    
    
        'name': std.name,
        'age': std.age,
        'score': std.score
    }

s = Student('Bob', 20, 88)
print(json.dumps(s, default=student2dict))
# 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

# 结果：{"name": "Bob", "age": 20, "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__))
# {"name": "Bob", "age": 20, "score": 88}

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。

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 = '{"name": "Bob", "age": 20, "score": 88}'
print(json.loads(json_str, object_hook=dict2student))
# 结果：<__main__.Student object at 0x000001D56BD649B0>

打印出的是反序列化的Student实例对象。

练习

对中文进行JSON序列化时，json.dumps()提供了一个ensure_ascii参数，观察该参数对结果的影响：

import json
obj = dict(name='小明', age=20)
s = json.dumps(obj, ensure_ascii=True)
print(s)
# 结果：{"name": "\u5c0f\u660e", "age": 20}

小结

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。

json模块的dumps()和loads()函数是定义得非常好的接口的典范。当我们使用时，只需要传入一个必须的参数。但是，当默认的序列化或反序列机制不满足我们的要求时，我们又可以传入更多的参数来定制序列化或反序列化的规则，既做到了接口简单易用，又做到了充分的扩展性和灵活性。

参考链接：IO编程 - 廖雪峰的官方网站 (liaoxuefeng.com)