Python基础知识点拾遗---文件IO（os、filecmp、shutil库）、sys库、序列化及反序列化、类

 
 
 
 

文件IO

open(params) —— 用于打开文件及类文件数据或设备

 

params:

• file —— 被读取的文件
• buffering —— 要读取的
• encoding ——
• errors ——
• newline ——
• closefd ——
• opener ——

 

windows —— 默认编码类型 cp936（GBK）
linux —— 默认编码类型 UTF-8

 

换行符：
windows —— CR LF （ASCII —> 13 10）

linux/unix —— LF（ASCII —>10）

 

在将一个文本从windows传输到linux（反之亦然）时，要注意先转换编码方式，再转换换行的方式

 
 

文本

 

1）、基本函数 open(name[.mode[.buffering]])
buffering — 控制文件缓冲，即是否将数据临时保存到内存中。

buffering=0 — 文件无缓冲（不在内存中操作），直接将数据存放到硬盘中

buffering=1 — 将文本中所有数据缓冲到内存中，并等待调用 .close() 或者 .flush()方法时才将数据写入硬盘。（若不调用此方法，数据将不保存至硬盘中）

buffer=-1 — 会将数据缓冲到内存中，但仅使用默认的缓冲区大小

buffer=20 — 值大于1时，此值即代表缓冲大小，单位字节

2）、主要方法
① .read([size]) — 读取size个字节的容读，返回类型为string。若size为空则读取所有文本内容

② .readline() — 读取一行数据，使用此方法注意文本游标所在位置，返回类型为string

③ .readlines() — 读取所有数据，返回数据类型为list，每行内容为一个元素（string），所有行组成返回的list

④ .flush() — 将内存中的数据立即写入到硬盘中，此时即使后面发生异常或者未调用 .close()方法，调用.flush()以上的方法均可以正常保存

 
 

目录

 

1）、基本模块：

os

os.getcwd() — 获取当前python脚本的工作目录，返回 string

os.chdir(路径) — 更改当前脚本的所在环境为参数“路径”

os.listdir([路径]) — 列出参数“路径”下的所有文件及目录，若"路径"为空则列出当前脚本所在路径下的所有文件及目录，返回 list

os.name()

os.rename(old, new) — 重命名文件或者目录

os.remove([文件]) — 删除文件，不可删除目录（抛出异常win error5 权限异常）

os.removedirs([目录路径]) — 删除目录，不可删除非空目录（包括目录中包含空的子目录的情况），即不会递归删除空目录。遇到非空目录或不存在目录则抛出异常

os.path.isfile(文件路径) — 判断给出的“文件路径”是否为文件

os.path.isdir(目录路径) — 判断给出的“目录路径”是否为目录

os.path.isabs(路径) — 判断给出的“路径”是否为绝对路径

os.path.exists(路径) — 判断给出的“路径”是否存在

os.path.split(路径) — 将路径分割为最后一级和前面所有级两个部分的 二元素元组

os.path.splitext(路径) — 将路径按最后一级文件（目录也不报错）的扩展名分为 二元素元组

os.path.dirname(路径) — 直接返回路径除最后一级（文件/目录皆可）外的路径

os.path.basename(路径) — 直接返回路径最后一级（文件/目录皆可）的名称，有扩展名则包含扩展名

os.mkdir(路径) — 创建目录，若父级目录不存在或要创建的目录已存在则抛出异常

os.makedirs(路径) — 递归创建多级目录，若目标目录已存在则抛出异常

os.stat(路径) — 查看目标路径（文件或目录）的属性，包括size、uid、gid、atime、btime、ctime等信息

os.chmod(path, mode) — 更改文件/目录的权限

os.walk(top[, topdown=True[, οnerrοr=None[, followlinks=False]]]) — 对某文件夹及其子目录进行递归访问，类似于ArcGIS模型构建器的遍历目录（勾选递归的情况）。此功能仅为遍历目录，要配合其他功能性模块一起使用，如搜索某个文件或者文件夹、将其中的某类文件批量复制、移动、删除、重命名等操作。

• top — 要递归遍历的最顶级目录
• topdown — True/False 优先遍历top目录/优先遍历top目录下每个目录的子目录
• onerror — 当程序抛出异常时要执行的区域，callable对象
• followlinks — 通过链接文件访问到链接文件所指向目标目录

os.system(command) — 控制启动系统的某些应用程序

 
 

获取文件的创建、修改及最近访问时间

文件创建时间：os.path.getctime(path)

文件最近一次修改时间：os.path.getmtime(path)

文件最近访问时间：os.path.getatime(path)

 

 
 

获取当前文件的大小

os.path.getsize()

 
 

获取当前的登录用户名称

os.getlogin()

 
 

获取当前的cpu核数

os.cpu_count()

 
 

调用操作系统底层的random生成器

os.urandom(n) —— n为n个字节长度

更不容易被破解

 
 

shutil

 

shutil.copytree(“olddir”, “newdir”) — 将"olddir"中的所有文件及目录复制到“newdir”中，"olddir"与"newdir"都只能是目录

shutil.copyfile(“oldfile”, “newfile”) — 将"oldfile"复制为 “newfile”，且"oldfile", "newfile"都只能是文件

shutil.copy(“oldfile”, “newfile or dir”) — 将"oldfile"复制为"newfile"或者复制到"dir"目录下，且"oldfile"只能是文件， "newfile or dir"即可以是文件也可以是目录

shutil.move(“oldposition”, “newposition”) —
将"oldposition"移动到 “newposition”，且"oldposition"既可以是文件也可以是目录 "newposition"只能是目录

 

删除目录

 

os.rmdir(“dir”) — 只能删除空目录

shutil.rmtree(“dir”) — 可以删除空及非空目录

 
 
 
 

序列化及反序列化

 
序列化：将内存中的内容存储到硬盘中或者通过网络传输到别的机器上

反序列化：将硬盘或其他形式存储的数据读入到内存中

注：python运行过程中的所有变量均存储在内存中，若有长时间运行的脚本 需要在固定时间或某些事情触发的时候将内存中的内容固定下来，此过程即序列化

应用场景：如 长时间爬虫、系统监控

 

序列化

 

python2中的序列化模块主要有俩：cPickle、pickle，前者由C编写 效率远高于后者，但后者是python标准库的成员之一

python3中的序列化模块即cPickle重命名为pickle
类似于xrange()和range()

pickle作用：将python变量转换为二进制字节流的形式，再人为进行存储

pickle的使用

• pickle.dumps(变量) — 将python内容序列化
• pickle.dump(变量，要存储的目标文件) — 将python的内容序列化的同时写入文件（扩展名自定义）
• pickle.loads(将二进制文件读为str) — 将二进制文件读取为str后再反序列化
• pickle.load(二进制文件) — 将二进制文件反序列化

pickle序列化之后的值如下：

import pickle
# 序列化
dict1 = {
     "a":1, "b":2, "c":3}
list1 = [1,2,34,5,6]
str1 = "test"

def test():
    print("this is a test function")

print(pickle.dumps(dict1))
print(pickle.dumps(list1))
print(pickle.dumps(str1))
print(pickle.dumps(test))

 

序列化的完整过程

import pickle
# 序列化
import pickle
# 序列化
dict1 = {
     "a":1, "b":2, "c":3}
list1 = [1,2,34,5,6]
str1 = "test"

def test():
    print("this is a test function")

class Person:
    def __init__(self, name, age, grade):
        self.name = name
        self.age = age
        self.grade = grade
    
    def getName(self):
        print(self.name)
        return self.name
    
    def getAge(self):
        print(self.age)
        return self.age
    
    def getGrade(self):
        print(self.grade)
        return self.grade
        
person1 = Person("小明", 18, "一年级")
picklist = [dict1, list1, str1, test, test(), Person, person1, person1.getAge()]
pkl = pickle.dumps(picklist)
with open("E:/1/pickle.pkl", "wb") as f:
    f.write(pkl)

 

反序列化

 

使用pickle.load()将二进制字节流反序列化为python内容

import pickle
# 反序列化
with open("E:/1/pickle.pkl", "rb") as f:
    unpkl = pickle.load(f)
print(unpkl)

 

小结

 

pickle可以将包括 数值、字符串、布尔值、列表、元组、字典、函数、类等内容转化为二进制字节流的形式存储到目标存储器中

注意：

1. 存储文件的扩展名可以自定义
2. 无论是写入或读取存储文件均需要以二进制的形式进行操作
3. pickle.dumps()和dump() 的区别
4. pickle.loads()和pickle.load()的区别，load操作文件，loads操作str

with open("E:/1/pickle.pkl", "wb") as f:
    pkl = pickle.dump(picklist, f)

pkl = pickle.dumps(picklist)
with open("E:/1/pickle.pkl", "wb") as f:
    f.write(pkl)

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文件比较库 —— filecmp

 
 

单文件比较 —— 函数式

filecmp.cmp(f1, f2, shallow=True) —— 比较f1和f2两个文件

若shallow为True则比较os.stat()，否则比较文件的内容

os.stat是操作系统记录的文件信息，通过比较这两个信息来判断文件是否相同。若仅比较文件内容，则使用shallow=False

 
 

多文件比较 —— 函数式

filecmp.cmpfiles(dir1, dir2, common, shallow=True) —— 比较dir1和dir2下的多个文件，common为列表类型

 
 

目录比较 —— 对象式

dcmp = filecmp.dircmp(dir1, dir2)

dcmp的属性

属性	说明
left	目录dir1
right	目录dir2
left_list	目录dir1和其子目录列表
right_list	目录dir2和其子目录列表

 
 
 
 

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sys库

 
 

当前解释器所在的绝对路径

sys.executable() —— 返回当前python解释器所在的绝对路径

 
 

当前脚本搜索库的环境列表

sys.path()

 
 

控制是否生成.pyc的字节码

sys.dont_write_bytecode —— 为True则不生成

 
 

获取并设置系统递归最大深度

获取：sys.getrecursionlimit()

设置：sys.setrecursionlimit(n)

 
 

获取当前默认的字符串编码类型

sys.getdefaultencoding()

 
 

获取任意类型对象的字节长度（python一切皆对象）

sys.getsizeof(object)

 
 
 
 

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类

类的构成：

1、实例化（_ _ init _ _，构造实例）：实例对象（Instance Object）、实例属性（Instance Attribute）

2、引用（_ _ del _ _，删除引用）：类对象引用（Object Reference）

3、类自身：类对象（Class Object）、类属性（Class Attritute）

4、方法：类方法（Class Method, @classmethod）、实例方法（Instance Method, def - selft）、自由方法（Namespace method, def）、静态方法（Static Method, @staticmethod）、保留方法（Reserved Method, _ _ XX _ _）

 
 

类的五种方法

 
 

1、实例方法

特征：定义时，第一个参数传入"self"（是__init__传入的第一个参数，也可以叫别的名字。不过最好叫self）

该方法是该类的所有实例都具有的方法

调用：实例对象调用

可修改：实例属性和方法、类属性和方法

 
 

2、类方法

特征：定义时，要在方法前加一个装饰器"@classmethod"，第一个参数传入"cls"（也可以叫别的名字，不过最好叫cls）

该方法是该类的所有实例都具有的方法，类对象也有

调用：实例对象调用、类对象调用

可修改：类属性、其他类方法

注意：一定要加装饰器，并且传入的第一个参数是cls

 
 

3、自由方法

特征：定义在类命名空间中的一个普通函数，第一个参数即不传self，也不传cls。仅仅是定义在类中的一个函数，类的实例对象无法使用类中的自由方法。

调用：自由方法仅可通过 “类名.方法名” 的形式调用

可修改：类属性、其他类方法

 
 

4、静态方法

特征：在自由方法上添加了一个装饰器 “@staticmethod” ，从而使该方法可以同时被类和实例使用

调用：实例对象调用、类对象调用

可修改：类属性、其他类方法

 
 

5、保留方法

特征：双下划线开头及结尾的方法，一般是python内部保留，与某些方法有对应的联系，如 _ _ len _ 对应len()，即在class内部定义 _ len _ _ 则可在类外使用 len() 的形式调用。 在类内部编写 _ _ len _ _的过程即重载，对python内部已经定义好的方法，进行重定义以在对该类实例使用时，其进行的操作与默认定义好的有所不同

 
 
 
 

类的公开、私有方法和属性

 
 

私有类属性

特点：私有类属性是类属性名以双下划线开头的属性，此类属性仅可在类的内部使用，类外或者子类都不可访问此属性

用处：对某些属性进行保护，仅可通过某个方法去修改其值

如：

class DemoClass:
    count1 = 0
    __count2 = 0

    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age
        DemoClass.count1 += 1
        DemoClass.__count2 += 1

    @classmethod
    def GetCount1(cls):
        return DemoClass.count1

    @classmethod
    def GetCount2(cls):
        return DemoClass.__count2

dc1 = DemoClass("小王", 18)
dc2 = DemoClass("小李", 20)
# 正常获得
print(DemoClass.count1)
# 抛出异常
print(DemoClass.__count2)

通过方法去获得

注意：python并不明确支持私有属性，实例的私有属性可以通过 “实例. _ 类名 _ _私有属性名” 的形式去获取

 
 

私有类方法

特征：双下划线开头的方法名，常用于实现类内部的某些功能，并不对外提供接口

 
 
 
 

类的保留属性（语法糖）

常用：

方法	用途
className._ _ qualname _ _	获取该类全命名空间类名，如：定义在某个函数(f)内部，则返回 f.className
className._ _ name _ _	返回该类的类名
className._ _ bases _ _	返回该类的基类
className._ _ dict _ _	返回类成员信息的字典，key是属性名和方法名，value是地址
instanceName._ _ dict _ _	返回实例对象属性信息的字典，key为属性名称， value为值
className._ _ class _ _	返回该类对应的类信息，即type信息
className._ _ doc _ _	返回该类的类描述，不可继承
className._ _ module _ _	类所在模块的名称

如：

def test():
    class DemoClass:
        count1 = 0
        __count2 = 0

        def __init__(self, name, age):
            self.name = name
            self.age = age
            DemoClass.count1 += 1
            DemoClass.__count2 += 1

        @classmethod
        def GetCount1(cls):
            return DemoClass.count1

        @classmethod
        def GetCount2(cls):
            return DemoClass.__count2

    dc1 = DemoClass("小王", 18)
    dc2 = DemoClass("小李", 20)

    print("__name__： ", DemoClass.__name__)
    print("__qualname__： ", DemoClass.__qualname__)
    print("__bases__： ", DemoClass.__bases__)
    print("DemoClass __dict__： ", DemoClass.__dict__)
    print("dc1 __dict__： ", dc1.__dict__)
    print("__class__： ", DemoClass.__class__)
    print("__doc__： ", DemoClass.__doc__)
    print("__module__： ", DemoClass.__module__)

test()

 
 
 
 

类方法重载

 
 

完全重载

使用相同的变量名，重新编写方法即可

class GrandFather:
    "this is grand father"
    money = 10000

    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    @classmethod
    def showMoney(cls):
        print(GrandFather.money)
        return GrandFather.money

    @classmethod
    def makeMoney(cls):
        GrandFather.money += 100
        print("Money now is: ", GrandFather.money)
        return GrandFather.money


class Father(GrandFather):
    "this is father"
    money = GrandFather.money

    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    @classmethod
    def makeMoney(cls):
        Father.money += 50
        print("Money now is: ", Father.money)


father = Father("小李", 30)
print(father.money)
father.makeMoney()

 
 

增量重载

通过借助 “spuer().基类方法” 获取基类的返回值，再在此值上进行功能的添加

class GrandFather:
    "this is grand father"
    money = 10000

    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    @classmethod
    def showMoney(cls):
        print(GrandFather.money)
        return GrandFather.money

    @classmethod
    def makeMoney(cls):
        GrandFather.money += 100
        print("Money now is: ", GrandFather.money)
        return GrandFather.money


class Father(GrandFather):
    "this is father"
    money = GrandFather.money

    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    @classmethod
    def makeMoney(cls):
        Father.money = super().makeMoney() + 1000
        print("Money now is: ", Father.money)


father = Father("小李", 30)
print(father.money)
father.makeMoney()

 
 

命名空间

命名空间可以简化理解为作用域，在python中有两个保留字 global 和 nonlocal 分别代表 “全局” 和 “上一级作用域” ， 若在上一级作用域中未找到相关变量则继续往上一级寻找。

 
 
 
 

装饰器

装饰器的一般含义，在不改变原方法的前提下，为原方法扩充某些功能。如不扩充运行时间计数、赋值判断等。

赋值判断属性装饰器

class DemoClass:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
    
    # 将age作为实例对象的属性
    @property
    def age(self):
        return self._age
    
    # 设置age时，通过下面的方法对值进行加工
    @age.setter
    def age(self, value):
        if value < 0 or value > 100:
            value = 30
        self._age = value

dc1 = DemoClass("老王")
dc1.age = -100
print(dc1.age)

属性装饰器一般用法：

1、对某个方法添加装饰器 —— @property

2、设立同名的属性赋值判断方法，并添加为属性装饰器的赋值入口 —— @属性装饰器名.setter

 
 
 
 

 
 
 
 

自定义异常类型

使某一个类继承自Exception类，即可以设置自定义的异常类

如：

class TooHandsome(Exception):
    print("TooHandsome init")

while True:
    score = int(input("请输入我的颜值有多少分（满分10分）： "))
    if score >= 50:
        raise TooHandsome()
    else:
        print("答错了，请重新输入")