【廖雪峰】IO编程

理解性东西

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。
比如你打开浏览器，访问新浪首页，浏览器这个程序就需要通过网络IO获取新浪的网页。浏览器首先会发送数据给新浪服务器，告诉它我想要首页的HTML，这个动作是往外发数据，叫Output，随后新浪服务器把网页发过来，这个动作是从外面接收数据，叫Input。所以，通常，程序完成IO操作会有Input和Output两个数据流。当然也有只用一个的情况，比如，从磁盘读取文件到内存，就只有Input操作，反过来，把数据写到磁盘文件里，就只是一个Output操作。
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（就像导管和筛管）。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。我们后面会详细讨论Python的IO编程接口。
注意，本章的IO编程都是同步模式，异步IO由于复杂度太高，后续涉及到服务器端程序开发时我们再讨论。

文件读写

读写文件是最常见的IO操作。Python内置了读写文件的函数，用法和C是兼容的。
在磁盘上读写文件的功能都是由操作系统提供的，现代操作系统不允许普通的程序直接操作磁盘。读写文件就是请求操作系统打开一个文件对象（通常称为文件描述符），然后，通过操作系统提供的接口从这个文件对象中读取数据（读文件），或者把数据写入这个文件对象（写文件）。
读文件
要以读文件的模式打开一个文件对象，使用Python内置的open()函数，传入文件名和标示符：f = open('faker.txt', 'r')。
标示符'r'表示读，这样，我们就成功地打开了一个文件。
如果文件不存在，open()函数就会抛出一个IOError的错误，并且给出错误码和详细的信息告诉你文件不存在。
如果文件打开成功，接下来，调用read()方法可以一次读取文件的全部内容，Python把内容读到内存，用一个str对象表示：

f = open('faker.txt', 'r')
s = f.read()
print(s)

result:

faker is a lige

最后一步是调用close()方法关闭文件。文件使用完毕后必须关闭，因为文件对象会占用操作系统的资源，并且操作系统同一时间能打开的文件数量也是有限的。所以一个完整的过程应该是：

f = open('faker.txt', 'r')#打开
s = f.read()#读取
print(s)
f.close()#关闭

由于文件读写时都有可能产生IOError，一旦出错，后面的f.close()就不会调用。所以，为了保证无论是否出错都能正确地关闭文件，我们可以使用try ... finally来实现：

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

但是每次都这么写实在太繁琐，所以，Python引入了with语句来自动帮我们调用close()方法：

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

这和前面的try ... finally是一样的，但是代码更佳简洁，并且不必调用f.close()方法。
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。因此，要根据需要决定怎么调用。
如果文件很小，read()一次性读取最方便；如果不能确定文件大小，反复调用read(size)比较保险；如果是配置文件，调用readlines()最方便。

file-like Object

像open()函数返回的这种有个read()方法的对象，在Python中统称为file-like Object。除了file外，还可以是内存的字节流，网络流，自定义流等等。file-like Object不要求从特定类继承，只要写个read()方法就行。
StringIO就是在内存中创建的file-like Object，常用作临时缓冲。

二进制文件
前面讲的默认都是读取文本文件，并且是UTF-8编码的文本文件。要读取二进制文件，比如图片、视频等等，用'rb'模式打开文件即可：

f = open('佟丽娅.jpg', 'rb')#打开
s = f.read()#读取
print(s)
f.close()#关闭

b'\xff\xd8\xff\xe0\x00\x10JFIF\x00\x01\x01\x01\x00`\x00`\x00\x00\xff\xdb\x00C\x00\x06\x04\x05\x06\x05\x04\x06\x06\x05\x06\x07\x07\x06\x08\n\x10\n\n\t\t\n\x14\x0e\x0f\x0c\x10\x17\x14\x18\x18\x17\x14\x16\x16\x1a\x1d%\x1f\x1a\x1b#\x1c\x16\x16 , #&\')*)\x19\x1f-0-(0%()(\xff\xdb\x00C\x01\x07\x07\x07\n\x08\n\x13\n\n\x13(\x1a\x16\x1a((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((\xff\xc0\x00\x11\x08\x01\xf4\x01\x86\x03\x01"\x00\x02\x11\x01\x03\x11\x01\xff\xc4\x00\x1f\x00\x00\x01\x05\x01\x01\x01\x01\x01\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x02\x03\x04\x05\x06\x07\x08\t\n\x0b\xff\xc4\x00\xb5\x10\x00\x02\x01\x03\x03\x02\x04\x03\x05\x05\x04\x04\x00\x00\x01}\x01\x02\x03\x00\x04\x11\x05\x12!1A\x06\x13Qa\x07"q\x142\x81\x91\xa1\x08#B\xb1\xc1\x15R\xd1\xf0$3br\x82\t\n\x16\x17\x18\x19\x1a%&\'()*456789:CDEFGHIJSTUVWXYZcdefghijstuvwxyz\x83\x84\x85\x86\x87\x88\x89\x8a\x92\x93\x94\x95\x96\x97\x98\x99\x9a\xa2\xa3\xa4\xa5\xa6\xa7\xa8\xa9\xaa\xb2\xb3\xb4\xb5\xb6\xb7\xb8\xb9\xba\xc2\xc3\xc4\xc5\xc6\xc7\xc8\xc9\xca\xd2\xd3\xd4\xd5\xd6\xd7\xd8\xd9\xda\xe1\xe2\xe3\xe4\xe5\xe6\xe7\xe8\xe9\xea\xf1\xf2\xf3\xf4\xf5\xf6\xf7\xf8\xf9\xfa\xff\xc4\x00\x1f\x01\x00\x03\x01\x01\x01\x01\x01\x01\x01\x01\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x02\x03\x04\x05\x06\x07\x08\t\n\x0b\xff\xc4\x00\xb5\x11\x00\x02\x01\x02\x04\x04\x03\x04\x07\x05\x04\x04\x00\x01\x02w\x00\x01\x02\x03\x11\x04\x05!1\x06\x12AQ\x07aq\x13"2\x81\x08\x14B\x91\xa1\xb1\xc1\t#3R\xf0\x15br\xd1\n\x16$4\xe1%\xf1\x17\x18\x19\x1a&\'()*56789:CDEFGHIJSTUVWXYZcdefghijstuvwxyz\x82\x83\x84\x85\x86\x87\x88\x89\x8a\x92\x93\x94\x95\x96\x97\x98\x99\x9a\xa2\xa3\xa4\xa5\xa6\xa7\xa8\xa9\xaa\xb2\xb3\xb4\xb5\xb6\xb7\xb8\xb9\xba\xc2\xc3\xc4\xc5\xc6\xc7\xc8\xc9\xca\xd2\xd3\xd4\xd5\xd6\xd7\xd8\xd9\xda\xe2\xe3\xe4\xe5\xe6\xe7\xe8\xe9\xea\xf2\xf3\xf4\xf5\xf6\xf7\xf8\xf9\xfa\xff\xda\x00\x0c\x03\x01\x00\x02\x11\x03\x11\x00?\x00\xf9\xb4\xd2QEI\xd2\x06\x9aii\xb4\x00\xa2\x96\x92\x8a\x04!\xa4\xa2\xaf\xe9zU\xce\xa3&!L\'w=)7mX$\xdb\xb2(\xa2\xb4\x8c\x15\x14\xb3\x1e\x80\x0e\xb5\xd5\xe8\x1e\x13\x96\xe5\x96K\xb0@\xed\x18\xfe\xb5\xd4\xf8o\xc2q\xdbmb\xa1\xa4=X\x8ek\xd04\x9d\x1c(\x1f/J\xe2\xab\x8a\xb6\x90;\xa9a-\xac\xccm\x07\xc3\xd1\xc0\x14*\x00\x00\xe8\x05vV\x1ah@\xa3m_\xb3\xb0\x08\x07\x00V\x9cP\x85\x1cW\x04\xa4\xe4\xee\xce\xdd\x16\x88\x82\x0bP\xb8\x18\xe2\xae,`b\x9e\x89\x8eM,\x87\x02\xa4W\xb8\xc6\xf9EA4\x98\xefI<\xa0u5\x9dqp\x17$\x9a\x96Tb:i\xbd\xeb*\xee\xf5c\xc9\'\x81T\xb5-Q#C\x96\xc0\xae+Q\xd5^\xf2F\x8a\x17\xc2\xe7\x05\xbf\xc3\xd4\xd3\x8d7!\xcaj(\xe8.\xf5\xa7\xbb\xb96\xbaz\xef\x93\xf8\x9f\xf8Pz\x9f\xf0\xab\xd66\x90Z\x0f2g,\xe7\x96f\xea}\xff\x00\xfa\xc2\xb8\xf1\xaeYh\xb6\xa5#a\x91\xcb\x1e\xa4\x9fROz\xe4u\xaf\x1c^\xdd\x9d\xb6\x8c\xd1/vnMu\xc2\x83\xe8\x8e:\xb5\xb9\xb7=~\xf3^\x82\xd8n%"\x89\x7f\x8aB\x175\xcb\xea\xbf\x11\xec\xa0w[Y\x8c\xcc:\xc8\xaaX}\x07A\xf8\xd7\x8e\xdc\xdd\xcdt\xc5\xeefy_\xd5\xdb5\x13\xca\xec\xa1K|\xa3\xa0\xec+\xa28T\xb7g;\xab\xd8\xee\xef~"]K)h\x92Bs\x91\xe6?\x1f\x90\xac\xe6\xf1\xad\xdb\x07&\x08\xdd\x98\xe4\x99\x18\xb5r&\x90\x1a\xd9Q\x82\xe8C\xa8\xce\xa5\xbc_v\xeb\x86\x86\x0f\xa8\x04\x1f\xce\xac\xda\xf8\xca\xea$\nU\x94/\xdd)!\x04W\x1d\x9cS\x83z\xe2\x8fe\x1e\xc0\xaa3\xd3t\xef\x88\x17\x03j\xb5\xe3\xc6\xc0\xf0\xd2.x\xfa\x8e\x95\xdeh\x9f\x11g\xd9\x18\xb8\x96\x1b\xafR\x18g\x1f\x85|\xf2\xad\xefRG#\xc6ABA\xff\x00d\xe2\xb3\x95\x08\xf44U/\xb9\xf5\xd6\x8f\xe2\xeb\x0b\xf5^LL\xdd\x8f\xf9\xc8\xae\x8a)\xd6E\xdd\x1b\x07\x1e\xaas_\x1d\xe9\xde!\xbd\xb4\xd8\xbei\x9259\xd8\xd5\xe8~\x17\xf8\x95\xe42G6\xf5\xe4\x0f\x9d\xb9\xff\x00\xbe\xbf\xc6\xb1t\xe5\x11\xda2\xd8\xfa\x14I\x9e\xf4\xf0\xf9\xae?B\xf1e\x96\xa8\x02\xc5(\xf31\x9d\x87\x86\xc7\xf5\xfc+\xa4\x86\xe5\x1c|\xac\t\xa4\xa4g(X\xbc\r85VW\xa9U\x85j\x99\x93D\xc0\xf3N\x07\xb8\xa8\xb3N\x07\x9a\xb5\xa9\x9bD\xa0\xd2\xd4`\xf1O\x06\xad\x128\xf5\xa5\x14\xdc\xd2\xd5\xa6H\xee\xf55\xb0\xcc\xa3\xda\xa1\x15=\xb1\xc3\xd5!2\xed4\xf5\xa7SMhI\x14\xb9\xaa\xac9\xaboP\xed\xe75,c6\xe0\x1at\x03\x82hs\xda\x963\xf2q@\x12dz\xd1P\xaeI=h\xa6#\xf3\xfe\x92\x82i3H\xe9\nJZJ\x00Z\x14\x16 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j\xa7\x13\xe7\x9a\xb0\xad\x91Z\xa6s\xb4L\x0f\x14\xe0z\xd4`\xd3\xc5h\x99\x0c\x90\x1au1z\xd3\x85R$x\xab\x16\xe1x\xe3&\xab\xd4\x919C\xc5Zbe\xfc\x8aJfO\x14\xf1\xd2\xb5\xdc\x81\xac8\xe6\xa1~*sP\xcbR\xc6E\xc6Nic84\x94\xe5\xea\x05\x00H\x17\'9\xc0\xa2\xa4E\xc0\xc5\x15B?=\r%)\xa5\x8e7\x95\xc2\xc6\xa5\x98\xf6\x14\x8e\x8fA\xb5\xab\xa4h\xb3\xdf\xb0$\x15\x8f?\x89\xadm\x07\xc3m#\xab\xdc.OP;\n\xf4}\x17C\n\x14\x95\xfd+\x96\xb6!CDvQ\xc2\xb9k3\'B\xd0c\xb7\x8dU#\x1f\x95vZn\x95\x92\xb9\x15\xa1a\xa6\x05\xec1]\r\x9d\xa2\xa0\x1cW\x9b:\x8eL\xf4\x14TU\x91Z\xc6\xc4 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1H\xdf+\x00\x0fz\xb6\xee\x93%+;1\xf3M$\x91\xb2;\x02\x1b\x9c\x9e\xb5\x9d2\xecr\xa1\x83{\x8a\xb7\xb8\x103VLQ\xdc\xa6\xd8\xb7*\x803\x91\xd0\xfd}(\xb70_\x94\xc5\xce\x0f9\xc5.\xee=>\xb4\xf9\xa3\xdav\x9c\xe7\xdcb\xa0q\xb5q\x8eOJ\x87\xa6\xe6\xb1\xb4\x87\x0f\x9d\x87\xa0\xabQ\xaf\x15\x0cI\x80*\xca\n\xe6\xbf3\xb9\xb3\xb2Z\x0fQ\x8ap\xa0\x0cQZ"\x00\x9cSM\x04\xe6\x9ah\x005\x1bR\xb1\xa8\xcd"\x84j\x89\xa9\xc6\xa2\x90\xf1\x81\xc9\xec(\x00\x8d<\xc7\xc68\xef\xcdY\x0b\xd7\xfc\xe2\x99i\x19P\xc5\xb2\xa4\xf6\xa9\x87\xd7\xbdtEY\x18NWfN\xb3<\xb6\xf7V\x82\x19\x08\'\xae\rk\xfc\xdb\x06\xe3X\xda\xb0\xdf\xabZ\xaf\xa6\x0e?\x1a\xd8b\n\xe0\x0e)\xc5\xfb\xcc\xaa\x89r\xc4\xc9\x99L\xf7\xe2%\xe4)\xdc\x7f\xa5A\xac\xa3\x8bP\x88@fo^\xc2\xad\xd9\x8d\xd2\\L\x01\xcb6\xd5\xc7\xa0\xac\x9d~Bn\x12>B\xa2\xf2=I\xa9zF\xe6\x91\xbb\x92\x8a)\xdb\xe9V\x9a\x94L\xb7\xd0\xac\xd1\x86\x05C\xfa\xfa\xfe\xb4V\xce\x95\x10KP[\xabs\xc5\x15P\xd8\xce\xb3\xbc\xd9\xd2\xd2\x1a(\xa90\x18\xd5\x1bQE"\x867J\x89\xbb\xd1E!\xa23M\xa2\x8ahb\x1ai\xa2\x8ab\x10\xf5\xa44QM\t\x88(4QTHb\x8a(\xa6!E)\xa2\x8a\x00U\xa4\x90\xe22{\x8a(\xa1\xecT~$El\xe4\xa1\xad\x0bF%Fh\xa2\xb9\xa3\xb9\xdb=\x99l\xb1\x00S\xe3\xe7\x19\xa2\x8a\xd0\xe6\x1c\r>u\x1f\x90\x14QL\x86S?xv\xe6\xafB3b\xe7\'\x97\ny\xedE\x15P*\xa1RA\xb5\xdc\x0e\x80\x91R[\xb1y\xe3RN2\x06=\xb3E\x14GqK\xe1%\xd7\x87\xfaN\xd2I\x08\x99\x1f\x89\xac\x96\xc7\xda\x18c\x85\xe0QEF$\xbc9:u\x15:qE\x15\xcf\x13y\x0e\xa0\xd1EY\x03OJ\x8d\x89\xa2\x8a\x06\x86\x1a\x8c\xf4\xa2\x8a\x06F\xc6\xa0\x88\x07\xbam\xdc\xed\x03\x14QN;\x83\xd9\x9a\x8a\xa1A\x03\xd6\x95G"\x8a+\xa5nr\x18\xb7c\xfe\'\x90\x13\xc9\xda\x7f\xadi\x93\xf25\x14Vq\xdd\x9b\xcf\xec\x99\xea\xed\x12F\x10\xe0\x05\xcd`\xea$\xc9\xa9\x92\xdc\xfd\xda(\xa8\x96\xc6\xf4~&n\xda\x8f\xdc\x8a(\xa2\xb4[\x1c\xd3\xf8\x99\xff\xd9'

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('faker.txt', 'r',encoding='gbk')#打开
s = f.read()#读取
print(s)
f.close()#关闭

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('faker.txt', 'r',encoding='gbk',errors='ignore')#打开
s = f.read()#读取
print(s)
f.close()#关闭

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('faker.txt', 'w',encoding='GBK')#打开
f.write('那你13213afaedasfrgf爱的阿尔法是给递归')
f.close()#关闭

默认写入格式是ascii的。
如果是utf-8写入的，那文件格式就是utf-8的，如果是GBK写入的，那文件格式就是GBK的。
你可以反复调用write()来写入文件，但是务必要调用f.close()来关闭文件。当我们写文件时，操作系统往往不会立刻把数据写入磁盘，而是放到内存缓存起来，空闲的时候再慢慢写入。只有调用close()方法时，操作系统才保证把没有写入的数据全部写入磁盘。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('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。以'w'模式写入文件时，如果文件存在，则被覆盖，不存在，则自动创建。追加到文件末尾，可以用'a'模式。

在Python中，文件读写是通过open()函数打开的文件对象完成的。使用with语句操作文件IO是个好习惯。

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()
print(f.write('hello'))#f.write的返回值是写入的字符数
print(f.getvalue())#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!')#用str初始化StringIO
while True:
    s = f.readline()#像文件一样读取
    if s == '':
        break
    print(s.strip())

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()
print(f.write('中文'))#内存中写入Bytes 返回写入的Byte数 
#write的参数必须是a bytes-like object  也就是编码后的东西
print(f.getvalue())#输出数据

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('中文'.encode('GBK'))#这儿也得是编码后的东西
print(f.read())#输出数据

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。

操作文件和目录

Python内置的os模块可以直接调用操作系统提供的接口函数。

import os
print(os.name)

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

import os
print(os.environ)

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

import os
print(os.environ.get('PATH'))

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：

import os
print(os.path.abspath('.'))#查看当前目录的绝对路径
#在某个路径下创建一个新目录，得先这样表示出来。由于是windows系统，所以两个反斜杠要转义
os.path.join('C:\\Users\\bjfuvth\PycharmProjects\\untitled\\venv', 'testdir')
#这样就可以创建目录了 注意，不能创建已经存在的目录
os.mkdir('C:\\Users\\bjfuvth\\PycharmProjects\\untitled\\venv\\testdir')
#这样来删除目录
os.rmdir('C:\\Users\\bjfuvth\\PycharmProjects\\untitled\\venv\\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。

linux    /

windows \

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：

import os
os.path.join('C:\\Users\\bjfuvth\PycharmProjects\\untitled\\venv', 'testdir')
print(os.path.split('C:\\Users\\bjfuvth\PycharmProjects\\untitled\\venv'))

result:

('C:\\Users\\bjfuvth\\PycharmProjects\\untitled', 'venv')

os.path.splitext()可以直接让你得到文件扩展名，很多时候非常方便：

import os
os.path.join('C:\\Users\\bjfuvth\PycharmProjects\\untitled\\venv', 'testdir')
print(os.path.splitext('C:\\Users\\bjfuvth\PycharmProjects\\untitled\\venv\\faker.txt'))

result:

('C:\\Users\\bjfuvth\\PycharmProjects\\untitled\\venv\\faker', '.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：

import os
os.rename('test123.txt','test1234.txt')#重命名 原文件名  目标文件名
os.remove('test1234.txt')

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。
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：

import os
l = [x for x in os.listdir('.') if os.path.isdir(x)]
print(l)

要列出所有的.py文件，也只需一行代码：

import os
l = [x for x in os.listdir('.') if os.path.isfile(x) and os.path.splitext(x)[1]=='.py']
print(l)

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)

一旦程序结束，变量所占用的内存就被操作系统全部回收。
我们把变量从内存中变成可存储或可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。

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

import pickle
d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
r = pickle.dumps(d)
##以上为序列化过程。
##以下为写入数据的过程。
f = open('xxx.txt','wb')
f.write(r)
f.close()

或者：

import pickle
d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
f = open('xxxs.txt','wb')
##序列化的同时写入文件。
pickle.dump(d, f)
f.close()

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。

import pickle
f = open('xxxs.txt','rb')
b = f.read()#先从文件读入序列化后的数据
d = pickle.loads(b)#再反序列化
print(d)
f.close()

或者：

import pickle
f = open('xxxs.txt','rb')
d = pickle.load(f)#直接用load反序列化 不用读入了
print(d)
f.close()

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：

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)
r = json.dumps(d)#返回的是字符串
print(r)

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。

import json
d = dict(name='Bob', age=22, score=88)
f = open('xxx.txt','w')
json.dump(d,f)#将json写入文件
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：

import json
json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
d = json.loads(json_str)#把json解码成dict
print(d)

import json
f = open('xxxs.txt','r')
d = json.load(f)#从文件中读取json字符串并反序列化成dict
print(d)

json的标准编码就是UTF-8 所以能无缝连接。

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，然后直接序列化。然后，就可以输出一个错误了。错误的原因是Student对象不是一个可序列化为JSON的对象。但是功能这么弱肯定不合理。
dumps()方法的参数列表，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。
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。

import json

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

def student2dict(std):#转换函数
    return {
        'name': std.name,
        'age': std.age,
        'score': std.score
    }

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

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：

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, default=lambda obj: obj.__dict__))#注意default参数的写法
#这样lambda就可以返回一个dict了。

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：

import json

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

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))
#loads()先将json_str转换出一个dict对象
#然后传入的函数负责把转换出的dict转换为Student的实例

练习题

import json
obj = dict(name='小明', age=20)
s = json.dumps(obj, ensure_ascii=False)#False时 能输出中文
#True时，不能正常输出中文。
print(s)