大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
该文章转至廖雪峰，在此上做红色重点标注，以备后用
是什么？
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。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。
怎么做？
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。
读写文件前，我们先必须了解一下，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，所以，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('/Users/michael/test.txt', 'r')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：
>>> f=open('/Users/michael/notfound.txt', 'r')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
IOError: [Errno 2] No such file or directory: '/Users/michael/notfound.txt'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.read()
'Hello, world!' 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：
>>> f.close()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()try … finally是一样的，但是代码更佳简洁，并且不必调用f.close()方法。
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。
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：
for line in f.readlines(): print(line.strip()) # 把末尾的'\n'删掉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。
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ASCII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('/Users/michael/test.jpg', 'rb')>>> f.read()'\xff\xd8\xff\xe1\x00\x18Exif\x00\x00...' # 十六进制表示的字节>>> f = open('/Users/michael/gbk.txt', 'rb')
>>> u = f.read().decode('gbk')
>>> u
u'\u6d4b\u8bd5'
>>> print u
测试 如果每次都这么手动转换编码嫌麻烦（写程序怕麻烦是好事，不怕麻烦就会写出又长又难懂又没法维护的代码），Python还提供了一个
codecs模块帮我们在读文件时自动转换编码，直接读出unicode：
import codecs
with codecs.open('/Users/michael/gbk.txt', 'r', 'gbk') as f:
f.read() # u'\u6d4b\u8bd5'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()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('/Users/michael/test.txt', 'w') as f:
f.write('Hello, world!')codecs的示例，写入unicode，由
codecs
自动转换成指定编码。
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。
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。
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。
os模块的基本功能：
>>> import os
>>> os.name # 操作系统名字
'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()('Darwin', 'iMac.local', '13.3.0', 'Darwin Kernel Version 13.3.0: Tue Jun 3 21:27:35 PDT 2014; root:xnu-2422.110.17~1/RELEASE_X86_64', 'x86_64')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。
os.environ这个
dict中，可以直接查看：
>>> os.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.getenv()函数：
>>> os.getenv('PATH')
'/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin:/usr/local/bin:/opt/X11/bin:/usr/local/mysql/bin'操作文件和目录
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。在Linux/Unix/Mac下，
os.path.join()返回这样的字符串：
part-1/part-2part-1\part-2 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。
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。
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。
>>> [x for x in os.listdir('.') if os.path.isdir(x)]['.lein', '.local', '.m2', '.npm', '.ssh', '.Trash', '.vim', 'Adlm', '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']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。
d = dict(name='Bob', age=20, score=88)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’。
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。
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。
cPickle和
pickle。这两个模块功能是一样的，区别在于
cPickle是C语言写的，速度快，
pickle是纯Python写的，速度慢，跟
cStringIO和
StringIO一个道理。用的时候，先尝试导入
cPickle，如果失败，再导入
pickle：
try:
import cPickle as pickle
except ImportError:
import pickle首先，我们尝试把一个对象序列化并写入文件：
>>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
>>> pickle.dumps(d)
"(dp0\nS'age'\np1\nI20\nsS'score'\np2\nI88\nsS'name'\np3\nS'Bob'\np4\ns."
pickle.dumps()方法把任意对象
序列化成一个str，然后，就可以把这个str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。
str，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！
完全不相干的对象，它们只是内容相同而已。
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。
发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/130058.html原文链接：https://javaforall.cn
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