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1. I/O 编程

I/O指Input/Output；

Input Stream 从外面（磁盘、网络）流进内存；

Output Stream 从内存流到外面；

同步 I/O CPU 等待I/O完成，程序暂停后续执行；

异步 I/O CPU 不等待I/O完成，先做其他事，通过回调或轮询处理I/O后续；

文件读写

在磁盘上读写文件的功能都是有操作系统提供的，现代操作系统不允许普通程序直接操作磁盘；

文件流操作方法

方法	说明
open()	以指定模式打开文件对象，参数为文件名和模式标示符，可选参数encoding(编码) errors(编码错误处理方式)
read()	一次读取文件所有内容，返回str对象
read(size)	每次读取size个字节的内容
readline()	每次读取一行内容
readlines()	一次读取所有内容，并返回以行分割的list
write()	将要写入的内容写入内存缓存，当close 被调用时真正将内容写出
close()	关闭文件，关闭前将内存缓存中的内容全部写出

文件对象模式

字符	含义
r	读取（默认）
w	写入，先 truncate 文件
x	独占创建，如果文件已经存在则失败
a	写入，如果文件已经存在则追加到文件末尾
b	二进制模型
t	文字模式（默认）
+	更新（读写）

读文件

with open('/Users/aurelius/test.txt', 'r') as f:print(f.read())

with语句可保证open的文件最终会被close，同样的功能可以通过try ... finally语句在finally中执行close实现；

写文件

with open('/User/aurelius/test.txt', 'w') as f:f.write('hello, world.')

StringIO 和 BytesIO

StringIO

在内存中读写str，和读写文件具有一致的接口；

from io import StringIO
# InputStream
f = StringIO()
f.write('hello')
# 读取写入的 str
f.getvalue()# OutputStream
f = StringIO('hello, 中国')
f.read()

BytesIO

在内存中读写bytes

from io import BytesIO
# InputStream
f = BytesIO()
f.write('中文'.encode('utf-8'))
print(f.getvalue())# OutputStream
f = BytesIO(b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87')
print(f.read().decode('utf-8'))

操作文件和目录

Python 内置的os模块可以直接调用系统提供的接口函数操作文件和目录；

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

环境变量

os.environ # 全部环境变量 (Class<Environ>)
os.environ.get('key', 'default') # 指定的环境变量，default 可选

操作文件和目录

函数	作用
os.path.abspath(‘.’)	当前路径的绝对路径
os.path.join(r’d:\a’, ‘b’)	把路径 2（b）拼接到路径 1（d:\a）上，路径 2 若为绝对路径，直接返回路径 2
os.mkdir(r’d:\test’)	创建一个目录
os.mkdir(r’d:\test’)	删除一个目录
os.path.split(r’d:\test\file.txt’)	拆分成最后级别目录和文件名
os.path.splitext(r’d:\test\file.txt’)	拆分下文件扩展名
os.rename(‘test.txt’, ‘text.py’)	重命名文件
os.remove(‘test.py’)	删除文件
os.listdir(‘.’)	列举指定路径
os.path.isdir(‘d:\test’)	判断是否路径
os.path.isfile(‘d:\test\test.txt’)	判断是否文件

shutil模块对os功能做了补充，其copyfile()提供文件复制功能；

序列化

把变量从内存中变成可存储或传输的过程称为序列化pickling，把序列化对象重新读到内存里称为反序列化unpickling；

Pickle

• dumps/dump

>>> import pickle
>>> d = dict(name='中国人', age=18, score=99)
# pickle.dumps 把任意对象序列化成 bytes
>>> pickle.dumps(d)
b'\x80\x04\x95*\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00}\x94(\x8c\x04name\x94\x8c\t\xe4\xb8\xad\xe5\x9b\xbd\xe4\xba\xba\x94\x8c\x03age\x94K\x12\x8c\x05score\x94Kcu.'
# pickle.dump 直接把对象序列化后写入 file-like Ojbect
>>> with open('dump.txt', 'wb') as w:
...     pickle.dump(d, w)

• loads/load

>>> with open('dump.txt', 'rb') as r:
...     d = pickle.load(r)
...
>>> d
{'name': 'Aurelius', 'age': 18, 'score': 99}

pickle反序列化得到的变量与原来的变量完全无关，只是值相同而已；

pickle序列化只适用于 Python，且不同版本彼此不兼容；

JSON

序列化的一种标准格式，适用于不同编程语言之间传递，标准编码使用 UTF-8；

• JSON 类型关系

JSON 类型	Python 类型
{}	dict
[]	list
string	str
int/float	int/float
true/false	True/False
null	None

>>> import json
>>> d = dict(name='Aurelius', age=18, score=99)
>>> json_str = json.dumps(d)
>>> json_str
'{"name": "Aurelius", "age": 18, "score": 99}'
>>> json.loads(json_str)
{'name': 'Aurelius', 'age': 18, 'score': 99}

dumps/dump的ensure_ascii参数可以决定是否统一将返回的str对象编码为ascii字符；

JSON 进阶

自定义类的对象不能直接序列化，需要实现dumps/dump的default参数对应的方法，将该对象转化成dict对象；

json.dumps(o, default=object2dict)

通常class都有__dict__属性，存储着实例的变量（定义了__solts__除外），因此可以直接如此调用；

json.dumps(o, default=lambda o: o.__dict__)

loads/load在反序列化自定义类型时也需传入object_hook相应方法，将dict对象转化为自定义类型的对象；

json.loads(json_str, object_hook=dict2object)

2. 正则表达式

用一种描述性的语言给字符串定义一个规则，用这种规则匹配字符串；

描述符	作用	示例
\d	匹配数字	‘00\d’ 匹配 ‘007’
\w	字母或数字	‘\w\w\d’ 匹配 ‘py3’
.	任意字符	‘py.’ 匹配 ‘pyc’、‘py!’
*	人一个字符串（包括 0 个）
+	至少 1 个字符
?	0 个或 1 个字符
{n}	n 个字符	‘\d{3}’ 匹配 ‘010’
{n,m}	n ~ m 个字符	‘\d{3,8}’ 匹配 ‘1234567’
\	转义字符	‘\d{3}-\d{3,8}’ 匹配 ‘010-12345’
\s	空格、空位符

进阶

描述符	作用	示例
[]	表示范围	‘[0-9a-zA-Z_]’ 匹配任意一个数字、字母或下划线
A|B	匹配 A 或 B
^	行的开头	‘^\d’ 表示以数字开头
$	行的结束	‘\d$’ 表示以数字结束

re 模块

Python 字符串本身用\转义，正则表达式也用\转义，在拼写正则表达式时使用r前缀可以忽略掉 Python 本身字符串的转义；

match

>>> import re
>>> re.match(r'^\d{3}\-\d{3,8}$', '010-12345')
<re.Match object; span=(0, 9), match='010-12345'>
>>> re.match(r'^\d{3}\-\d{3,8}$', '010 12345')
>>>

当匹配成功时，返回一个 Match 对象，否则返回 None；

split

>>> re.split(r'\s+', 'a b   c')
['a', 'b', 'c']
>>> re.split(r'[\s\,\;]+', 'a,b;; c  d')
['a', 'b', 'c', 'd']

通过模式分割字符串，返回分割的数组；

group

>>> m = re.match(r'^(\d{3})-(\d{3,8})$', '010-12345')
>>> m
<re.Match object; span=(0, 9), match='010-12345'>
>>> m.group(2)
'12345'
>>> m.group(1)
'010'
>>> m.group(0)
'010-12345'

通过()提取分组子串，group(0)表示匹配的全部字符串，group(n)表示第 n 个子串；

贪婪匹配

匹配尽可能多的字符

>>> re.match(r'^(\d+)(0*)$', '102300').groups()
('102300', '')
>>> re.match(r'^(\d+)(0+)$', '102300').groups()
('10230', '0')

正则匹配默认是贪婪匹配，想要非贪婪匹配（尽可能少匹配），在\d+后加?；

>>> re.match(r'^(\d+?)(0*)$', '102300').groups()
('1023', '00')

编译

re模块执行步骤：

1. 编译正则表达式，不合法则报错；
2. 用编译后的正则表达式匹配字符串；

• 预编译

>>> import re
>>> re_telephone = re.compile(r'^(\d{3})-(\d{3,8})$')
>>> re_telephone.match('010-12345').groups()
('010', '12345')
>>> re_telephone.match('010-8086').groups()
('010', '8086')

匹配简单邮箱

def is_valid_email(addr):if re.match(r'(^[a-zA-Z\.]+)\@(gmail|microsoft)\.com$', addr):return Trueelse:return False

匹配带名称邮箱，提取名称

def name_of_email(addr):# 提取邮箱前缀m = re.match(r'^([a-zA-Z\d\s\<\>]+)\@(voyager|example)\.(org|com)$', addr)if not m:return None# 提取前缀中 <> 里面的名称，若不存在，则取全名m = re.match(r'^\<([a-zA-Z\s]+)\>[\s]+[a-zA-Z\d]+|([a-zA-Z\d]+)$', m.group(1))return m.group(1) if m and m.group(1) else m.group(2)

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