7. 输入与输出

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7. 输入与输出

2024-01-12 03:19| 来源: 网络整理| 查看: 265

7. 输入与输出¶

程序输出有几种显示方式;数据既可以输出供人阅读的形式,也可以写入文件备用。本章探讨一些可用的方式。

7.1. 更复杂的输出格式¶

到目前为止我们已遇到过两种写入值的方式: 表达式语句 和 print() 函数。 (第三种方式是使用文件对象的 write() 方法;标准输出文件可以被引用为 sys.stdout。 更多相关信息请参阅标准库参考)。

对输出格式的控制不只是打印空格分隔的值,还需要更多方式。格式化输出包括以下几种方法。

使用 格式化字符串字面值 ,要在字符串开头的引号/三引号前添加 f 或 F 。在这种字符串中,可以在 { 和 } 字符之间输入引用的变量,或字面值的 Python 表达式。

>>> year = 2016 >>> event = 'Referendum' >>> f'Results of the {year} {event}' 'Results of the 2016 Referendum'

字符串的 str.format() 方法需要更多手动操作。该方法也用 { 和 } 标记替换变量的位置,虽然这种方法支持详细的格式化指令,但需要提供格式化信息。

>>> yes_votes = 42_572_654 >>> no_votes = 43_132_495 >>> percentage = yes_votes / (yes_votes + no_votes) >>> '{:-9} YES votes {:2.2%}'.format(yes_votes, percentage) ' 42572654 YES votes 49.67%'

最后,还可以用字符串切片和合并操作完成字符串处理操作,创建任何排版布局。字符串类型还支持将字符串按给定列宽进行填充,这些方法也很有用。

如果不需要花哨的输出,只想快速显示变量进行调试,可以用 repr() 或 str() 函数把值转化为字符串。

str() 函数返回供人阅读的值,repr() 则生成适于解释器读取的值(如果没有等效的语法,则强制执行 SyntaxError)。对于没有支持供人阅读展示结果的对象, str() 返回与 repr() 相同的值。一般情况下,数字、列表或字典等结构的值,使用这两个函数输出的表现形式是一样的。字符串有两种不同的表现形式。

示例如下:

>>> s = 'Hello, world.' >>> str(s) 'Hello, world.' >>> repr(s) "'Hello, world.'" >>> str(1/7) '0.14285714285714285' >>> x = 10 * 3.25 >>> y = 200 * 200 >>> s = 'The value of x is ' + repr(x) + ', and y is ' + repr(y) + '...' >>> print(s) The value of x is 32.5, and y is 40000... >>> # The repr() of a string adds string quotes and backslashes: ... hello = 'hello, world\n' >>> hellos = repr(hello) >>> print(hellos) 'hello, world\n' >>> # The argument to repr() may be any Python object: ... repr((x, y, ('spam', 'eggs'))) "(32.5, 40000, ('spam', 'eggs'))"

string 模块包含 Template 类,提供了将值替换为字符串的另一种方法。该类使用 $x 占位符,并用字典的值进行替换,但对格式控制的支持比较有限。

7.1.1. 格式化字符串字面值¶

格式化字符串字面值 (简称为 f-字符串)在字符串前加前缀 f 或 F,通过 {expression} 表达式,把 Python 表达式的值添加到字符串内。

格式说明符是可选的,写在表达式后面,可以更好地控制格式化值的方式。下例将 pi 舍入到小数点后三位:

>>> import math >>> print(f'The value of pi is approximately {math.pi:.3f}.') The value of pi is approximately 3.142.

在 ':' 后传递整数,为该字段设置最小字符宽度,常用于列对齐:

>>> table = {'Sjoerd': 4127, 'Jack': 4098, 'Dcab': 7678} >>> for name, phone in table.items(): ... print(f'{name:10} ==> {phone:10d}') ... Sjoerd ==> 4127 Jack ==> 4098 Dcab ==> 7678

还有一些修饰符可以在格式化前转换值。 '!a' 应用 ascii() ,'!s' 应用 str(),'!r' 应用 repr():

>>> animals = 'eels' >>> print(f'My hovercraft is full of {animals}.') My hovercraft is full of eels. >>> print(f'My hovercraft is full of {animals!r}.') My hovercraft is full of 'eels'.

= 说明符可被用于将一个表达式扩展为表达式文本、等号再加表达式求值结果的形式。

>>> bugs = 'roaches' >>> count = 13 >>> area = 'living room' >>> print(f'Debugging {bugs=} {count=} {area=}') Debugging bugs='roaches' count=13 area='living room'

请参阅 自说明型表达式 以了解 = 说明符的更多信息。 有关这些格式说明的详情,请查看针对 格式规格迷你语言 的参考指南。

7.1.2. 字符串 format() 方法¶

str.format() 方法的基本用法如下所示:

>>> print('We are the {} who say "{}!"'.format('knights', 'Ni')) We are the knights who say "Ni!"

花括号及之内的字符(称为格式字段)被替换为传递给 str.format() 方法的对象。花括号中的数字表示传递给 str.format() 方法的对象所在的位置。

>>> print('{0} and {1}'.format('spam', 'eggs')) spam and eggs >>> print('{1} and {0}'.format('spam', 'eggs')) eggs and spam

str.format() 方法中使用关键字参数名引用值。

>>> print('This {food} is {adjective}.'.format( ... food='spam', adjective='absolutely horrible')) This spam is absolutely horrible.

位置参数和关键字参数可以任意组合:

>>> print('The story of {0}, {1}, and {other}.'.format('Bill', 'Manfred', ... other='Georg')) The story of Bill, Manfred, and Georg.

如果不想分拆较长的格式字符串,最好按名称引用变量进行格式化,不要按位置。这项操作可以通过传递字典,并用方括号 '[]' 访问键来完成。

>>> table = {'Sjoerd': 4127, 'Jack': 4098, 'Dcab': 8637678} >>> print('Jack: {0[Jack]:d}; Sjoerd: {0[Sjoerd]:d}; ' ... 'Dcab: {0[Dcab]:d}'.format(table)) Jack: 4098; Sjoerd: 4127; Dcab: 8637678

这也可以通过将 table 字典作为采用 ** 标记的关键字参数传入来实现。

>>> table = {'Sjoerd': 4127, 'Jack': 4098, 'Dcab': 8637678} >>> print('Jack: {Jack:d}; Sjoerd: {Sjoerd:d}; Dcab: {Dcab:d}'.format(**table)) Jack: 4098; Sjoerd: 4127; Dcab: 8637678

与内置函数 vars() 结合使用时,这种方式非常实用,可以返回包含所有局部变量的字典。

举个例子,以下几行代码将产生一组整齐的数据列,包含给定的整数及其平方与立方:

>>> for x in range(1, 11): ... print('{0:2d} {1:3d} {2:4d}'.format(x, x*x, x*x*x)) ... 1 1 1 2 4 8 3 9 27 4 16 64 5 25 125 6 36 216 7 49 343 8 64 512 9 81 729 10 100 1000

str.format() 进行字符串格式化的完整概述详见 格式字符串语法 。

7.1.3. 手动格式化字符串¶

下面是使用手动格式化方式实现的同一个平方和立方的表:

>>> for x in range(1, 11): ... print(repr(x).rjust(2), repr(x*x).rjust(3), end=' ') ... # Note use of 'end' on previous line ... print(repr(x*x*x).rjust(4)) ... 1 1 1 2 4 8 3 9 27 4 16 64 5 25 125 6 36 216 7 49 343 8 64 512 9 81 729 10 100 1000

(注意,每列之间的空格是通过使用 print() 添加的:它总在其参数间添加空格。)

字符串对象的 str.rjust() 方法通过在左侧填充空格,对给定宽度字段中的字符串进行右对齐。同类方法还有 str.ljust() 和 str.center() 。这些方法不写入任何内容,只返回一个新字符串,如果输入的字符串太长,它们不会截断字符串,而是原样返回;虽然这种方式会弄乱列布局,但也比另一种方法好,后者在显示值时可能不准确(如果真的想截断字符串,可以使用 x.ljust(n)[:n] 这样的切片操作 。)

另一种方法是 str.zfill() ,该方法在数字字符串左边填充零,且能识别正负号:

>>> '12'.zfill(5) '00012' >>> '-3.14'.zfill(7) '-003.14' >>> '3.14159265359'.zfill(5) '3.14159265359' 7.1.4. 旧式字符串格式化方法¶

% 运算符(求余符)也可用于字符串格式化。给定 'string' % values,则 string 中的 % 实例会以零个或多个 values 元素替换。此操作被称为字符串插值。例如:

>>> import math >>> print('The value of pi is approximately %5.3f.' % math.pi) The value of pi is approximately 3.142.

printf 风格的字符串格式化 小节介绍更多相关内容。

7.2. 读写文件¶

open() 返回一个 file object ,最常使用的是两个位置参数和一个关键字参数:open(filename, mode, encoding=None)

>>> f = open('workfile', 'w', encoding="utf-8")

第一个实参是文件名字符串。第二个实参是包含描述文件使用方式字符的字符串。mode 的值包括 'r' ,表示文件只能读取;'w' 表示只能写入(现有同名文件会被覆盖);'a' 表示打开文件并追加内容,任何写入的数据会自动添加到文件末尾。'r+' 表示打开文件进行读写。mode 实参是可选的,省略时的默认值为 'r'。

通常情况下,文件是以 text mode 打开的,也就是说,你从文件中读写字符串,这些字符串是以特定的 encoding 编码的。如果没有指定 encoding ,默认的是与平台有关的(见 open() )。因为 UTF-8 是现代事实上的标准,除非你知道你需要使用一个不同的编码,否则建议使用 encoding="utf-8" 。在模式后面加上一个 'b' ,可以用 binary mode 打开文件。二进制模式的数据是以 bytes 对象的形式读写的。在二进制模式下打开文件时,你不能指定 encoding 。

在文本模式下读取文件时,默认把平台特定的行结束符(Unix 上为 \n, Windows 上为 \r\n)转换为 \n。在文本模式下写入数据时,默认把 \n 转换回平台特定结束符。这种操作方式在后台修改文件数据对文本文件来说没有问题,但会破坏 JPEG 或 EXE 等二进制文件中的数据。注意,在读写此类文件时,一定要使用二进制模式。

在处理文件对象时,最好使用 with 关键字。优点是,子句体结束后,文件会正确关闭,即便触发异常也可以。而且,使用 with 相比等效的 try-finally 代码块要简短得多:

>>> with open('workfile', encoding="utf-8") as f: ... read_data = f.read() >>> # We can check that the file has been automatically closed. >>> f.closed True

如果没有使用 with 关键字,则应调用 f.close() 关闭文件,即可释放文件占用的系统资源。

警告

调用 f.write() 时,未使用 with 关键字,或未调用 f.close(),即使程序正常退出,也**可能** 导致 f.write() 的参数没有完全写入磁盘。

通过 with 语句,或调用 f.close() 关闭文件对象后,再次使用该文件对象将会失败。

>>> f.close() >>> f.read() Traceback (most recent call last): File "", line 1, in ValueError: I/O operation on closed file. 7.2.1. 文件对象的方法¶

本节下文中的例子假定已创建 f 文件对象。

f.read(size) 可用于读取文件内容,它会读取一些数据,并返回字符串(文本模式),或字节串对象(在二进制模式下)。 size 是可选的数值参数。省略 size 或 size 为负数时,读取并返回整个文件的内容;文件大小是内存的两倍时,会出现问题。size 取其他值时,读取并返回最多 size 个字符(文本模式)或 size 个字节(二进制模式)。如已到达文件末尾,f.read() 返回空字符串('')。

>>> f.read() 'This is the entire file.\n' >>> f.read() ''

f.readline() 从文件中读取单行数据;字符串末尾保留换行符(\n),只有在文件不以换行符结尾时,文件的最后一行才会省略换行符。这种方式让返回值清晰明确;只要 f.readline() 返回空字符串,就表示已经到达了文件末尾,空行使用 '\n' 表示,该字符串只包含一个换行符。

>>> f.readline() 'This is the first line of the file.\n' >>> f.readline() 'Second line of the file\n' >>> f.readline() ''

从文件中读取多行时,可以用循环遍历整个文件对象。这种操作能高效利用内存,快速,且代码简单:

>>> for line in f: ... print(line, end='') ... This is the first line of the file. Second line of the file

如需以列表形式读取文件中的所有行,可以用 list(f) 或 f.readlines()。

f.write(string) 把 string 的内容写入文件,并返回写入的字符数。

>>> f.write('This is a test\n') 15

写入其他类型的对象前,要先把它们转化为字符串(文本模式)或字节对象(二进制模式):

>>> value = ('the answer', 42) >>> s = str(value) # convert the tuple to string >>> f.write(s) 18

f.tell() 返回整数,给出文件对象在文件中的当前位置,表示为二进制模式下时从文件开始的字节数,以及文本模式下的意义不明的数字。

f.seek(offset, whence) 可以改变文件对象的位置。通过向参考点添加 offset 计算位置;参考点由 whence 参数指定。 whence 值为 0 时,表示从文件开头计算,1 表示使用当前文件位置,2 表示使用文件末尾作为参考点。省略 whence 时,其默认值为 0,即使用文件开头作为参考点。

>>> f = open('workfile', 'rb+') >>> f.write(b'0123456789abcdef') 16 >>> f.seek(5) # Go to the 6th byte in the file 5 >>> f.read(1) b'5' >>> f.seek(-3, 2) # Go to the 3rd byte before the end 13 >>> f.read(1) b'd'

在文本文件(模式字符串未使用 b 时打开的文件)中,只允许相对于文件开头搜索(使用 seek(0, 2) 搜索到文件末尾是个例外),唯一有效的 offset 值是能从 f.tell() 中返回的,或 0。其他 offset 值都会产生未定义的行为。

文件对象还有一些额外的方法,如使用频率较低的 isatty() 和 truncate() 等;有关文件对象的完整指南请查阅标准库参考。

7.2.2. 使用 json 保存结构化数据¶

字符串可以很容易地写入文件或从文件中读取。 数字则更麻烦一些,因为 read() 方法只返回字符串,而字符串必须传给 int() 这样的函数,它接受 '123' 这样的字符串并返回其数值 123。 当你想要保存嵌套列表和字典等更复杂的数据类型时,手动执行解析和序列化操作将会变得非常复杂。

Python 允许你使用流行的数据交换格式 JSON (JavaScript Object Notation),而不是让用户持续编写和调试代码来将复杂的数据类型存入文件中。 标准库模块 json 可以接受带有层级结构的 Python 数据,并将其转换为字符串表示形式;这个过程称为 serializing。 根据字符串表示形式重建数据则称为 deserializing。 在序列化和反序列化之间,用于代表对象的字符串可以存储在文件或数据库中,或者通过网络连接发送到远端主机。

备注

JSON 格式通常用于现代应用程序的数据交换。程序员早已对它耳熟能详,可谓是交互操作的不二之选。

只需一行简单的代码即可查看某个对象的 JSON 字符串表现形式:

>>> import json >>> x = [1, 'simple', 'list'] >>> json.dumps(x) '[1, "simple", "list"]'

dumps() 函数还有一个变体, dump() ,它只将对象序列化为 text file 。因此,如果 f 是 text file 对象,可以这样做:

json.dump(x, f)

要再次解码对象,如果 f 是已打开、供读取的 binary file 或 text file 对象:

x = json.load(f)

备注

JSON文件必须以UTF-8编码。当打开JSON文件作为一个 text file 用于读写时,使用 encoding="utf-8" 。

这种简单的序列化技术可以处理列表和字典,但在 JSON 中序列化任意类的实例,则需要付出额外努力。json 模块的参考包含对此的解释。

参见

pickle - 封存模块

与 JSON 不同,pickle 是一种允许对复杂 Python 对象进行序列化的协议。因此,它为 Python 所特有,不能用于与其他语言编写的应用程序通信。默认情况下它也是不安全的:如果解序化的数据是由手段高明的攻击者精心设计的,这种不受信任来源的 pickle 数据可以执行任意代码。



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