初学Python——文件操作第三篇

一、引言

什么？有了第二篇文件操作还不够？远远不够！而且在读完第三篇文件操作还是不够。关于文件的操作，后续的学习中将不断学习新的操作方式，使用更加合适的方法。

进入正题，上一篇讲到，Python对文件最基本的读取写入操作，都必须是字符串，所有的数据必须要转化成字符串写入，都出来的也全部都是字符串，这会给我们实际应用中造成一些困扰，上一篇文章讲述了如何使用eval()函数，但是也有局限性，比如：字符串格式稍有错误（结尾带有换行符\n）就会转换出错；写入文件之前在内存中的int型数据，写入读取仔eval后无法变回int型等。因此，我们需要更加标准、更加合理的方法来完成文件读写。

接下来将一一介绍四个模块：json, pickle, shelve, shutil

先将个概念：序列化。即将内存中各种类型的数据转成能够写入文件的格式的标准过程。反序列化是序列化的反过程。

二、json模块

json模块提供一些功能，能够处理简单的数据类型：布尔型、(长)整形、字符型、浮点型等，以及列表、字典等。将这些类型的数据通过序列化即可写入文件，读取文件时通过反序列化即可在内存中正常使用。json是可以跨平台使用的，python、java等语言都可以使用它，并进行不同语言之间的数据交互。

1、dumps() 和 loads() 方法

 1 import json    # 导入json模块
 2
 3 kwargs={
 4     "name":"Alex",
 5     "age":21,
 6 }
 7 args=[1,6,8,4]
 8 acer="woshishei"
 9
10 f=open("序列化","w",encoding="utf-8")
11 f.write(json.dumps(kwargs)) # 将字典序列化写入文件
12 f.write("\n")
13 f.write(json.dumps(args))   # 将列表序列化写入文件
14 f.write("\n")
15 f.write(json.dumps(acer))   # 将字符串序列化写入文件
16 f.write("\n")
17 f.close()
18 print(type(json.dumps(args))) #输出序列化后的类型
19
20 f=open("序列化","r",encoding="utf-8")
21 data=f.readlines() #读取文件
22 f.close()
23 for i,j in enumerate(data):
24     data[i]=json.loads(j) # 逐个反序列化
25 print(data[0]) # 输出
26 print(data[1])
27 print(data[2])
28 print(data[0]["age"])
29 print(data[1][1])

运行结果：

运行结果显示： json序列化就是将其转化成字符串（标准、规范的操作）

2、dump() 和 load() 方法

上面了解到，序列化的语句是 json.dumps(<被转化变量>)，反序列化语句是 json.loads(<从文件读出的数据>)

同时也应该注意到，我是一行一行写读的，一个数据写一行，一行绝对不能写两个数据。

dump() 和 load() 只是写法不同，功能是一样的

f=open("序列化","w",encoding="utf-8")
json.dump(kwargs,f)
f.close()f=open("序列化","r",encoding="utf-8")
data=json.load(f) #读取文件并将其反序列化
f.close()

有了json模块，可以很方便地在内存中复原数据。

三、pickle模块

pickle模块和json模块的功能基本相同。不同点是：pickle模块不能跨平台使用，是Python专用的模块，但是可以使用复杂的数据类型，函数等都可以。

1、dumps() 和 loads() 方法

import picklef=open("序列化","wb") #如果用pickle，必须用二进制文件的打开方式
f.write(pickle.dumps(kwargs))  #与json完全一样的操作
f.close()
print(type(pickle.dumps(kwargs))) #将数据类型转化成何种类型

f=open("序列化","rb")
data=pickle.loads(f.read()) # 反序列化
f.close()
print(data["age"])

运行结果：

结果显示，pickle序列化后，将数据转化成bytes类型。

2、dump() 和 load() 方法

def text(name):print("hello,",name)kwargs={"name":"Alex","age":21,"function":text
}f=open("序列化","wb")
pickle.dump(kwargs,f)
f.close()f=open("序列化","rb")
data=pickle.load(f)
f.close()
data["function"]("alex")

结果：

运行结果证明，函数被序列化写入文件，并成功反序列化回来，运行无误。

对于反序列化来说，如果反序列化操作在另外一个程序，读取之前写入的函数时会报错。因为序列化的程序在结束时函数已经不存在。

如果想要在反序列化的程序里正常使用，只能从原来的文件里copy函数过来。

新建一个.py文件，测试一下：

f=open("序列化","rb")
data=pickle.load(f)
f.close()
data["function"]("alex")

程序报错！

在这里强调一点：json序列化写入文件的时候，可以将多个数据分行写入；但是pickle序列化则不可以，一个数据只能写入一个文件！

四、shelve模块

shelve模块是一个将内存数据通过文件持久化的模块，可以持久化任何pickle可支持的Pyhton模块。可以理解是对pickle更高一层的封装，能够非常方便地写入和读取数据。

 1 import shelve
 2 import datetime
 3
 4 info={"age":22,"sex":"man"}
 5 name=["hello","good","nice"]
 6
 7 # 写入文件
 8 d=shelve.open("shelve_text")  # 打开一个文件
 9 d["name"]=name  # 持久化列表
10 d["info"]=info  # 持久化字典
11 d["date"]=datetime.datetime.now() # 持久化时间
12 d.close()
13
14 # 读取文件
15 d=shelve.open("shelve_text")
16 a=d.get("name")
17 b=d.get("info")
18 c=d.get("date")
19 d.close()
20
21 print(a)
22 print(b)
23 print(c)

运行结果：

完美运行。可以看到，shelve模块读写文件的操作更加简洁方便。

五、shutil模块

更高级的操作来了——shutil模块。不过，它不止能对普通文件操作，还可以处理文件夹和压缩包。

1.普通文件、文件夹操作部分：

import shutilf1=open("text1","r",encoding="utf-8")
f2=open("text2","w",encoding="utf-8")
shutil.copyfileobj(f1,f2)    # 将文件内容拷贝到另一个文件中(必须先打开文件才能操作)
f1.close()
f2.close()

运行情况就不上图了，可以自己试一下。

还有丰富的操作手法：

 1 shutil.copyfile("text1","text3") # 不需要打开文件，直接复制文件(如果有文件直接覆盖，如果没有文件则创建)
 2
 3 shutil.copymode("text1","text2") # 仅拷贝权限，内容、组、用户均不拷贝
 4 shutil.copystat("text1","text2") # 拷贝状态的信息，不拷贝内容
 5
 6 shutil.copy("text1","text2") # 将文件和权限都复制过来(源代码中：copy == copyfile + copymode )
 7
 8 shutil.copy2("text1","text2") # 将文件和状态信息拷贝(源代码中：copy2 == copyfile + copystat )
 9
10 shutil.copytree("package2","new_package2") # 递归地去拷贝文件（复制文件夹）
11
12 shutil.rmtree("new_package2")  # 删除一个文件夹
13
14 shutil.move("F:\\Pythonfiles\\day5\\package2","D:\\") # 移动文件(夹)的位置（ 旧路径(完整)-->新路径(父目录) ）
15 shutil.move("D:\\package2","F:\\Pythonfiles\\day5")

2.压缩包操作部分：

① shutil.make_archive() 方法：创建压缩包并返回路径，

参数：

base_name：压缩包名，也可以是压缩包路径。如果只是名称，默认当前路径
format：压缩包格式，"zip","tar","bztar","gztar"
root_dir：被压缩文件的路径，默认当前路径
owner：用户，默认当前用户
group：组，默认当前组
logger：用于记录日志，通常是logging.Logger对象

#res=shutil.make_archive("压缩包","zip","package2")  #如果多次执行此语句，将覆盖同名压缩包
#print("路径是：",res)#res1=shutil.make_archive("压缩包2","zip","packaged")
#print("路径2是",res1)

② shutil对压缩包的操作是通过 zipfile 和 tarfile 两个模块来完成的：

先说zipfile：

import zipfile#压缩文件
z=zipfile.ZipFile("压缩包.zip","a") #打开压缩包
z.write("text1")
z.write("random_module.py")
z.write("asdf.xlsx")
z.write("135456.txt")
z.close() #关闭压缩包'''
"w"方式打开并写入，会覆盖包内所有的文件
"a"方式可以追加文件，但需要注意的是，不能重复写入同名文件，否则会报错
'''#解压文件
z=zipfile.ZipFile("压缩包.zip","r")
#z.extractall() #将所有文件解压到当前路径下
z.extractall("wooo") #将所有文件解压到指定路径下
z.extract("asdf.xlsx","解压") #将指定文件解压（参数：member成员，path默认当前路径）
print(zipfile.ZipFile.namelist(z)) #输出文件列表
print(z.namelist())          #输出文件列表
z.close()
#在使用zipfile文件句柄z时，跟open打开文件不同，没有光标这种概念print(zipfile.is_zipfile("压缩包.zip"))  #判断文件是不是压缩文件

有兴趣可以在自己电脑上测试。

再讲tarfile：

import tarfile# 压缩
tar = tarfile.open('your.tar','w')
print(help(tar.add))
tar.add('135456.txt',arcname="bbs2")  # arcname="bbs2" 为存档的文件指定别名
tar.add('asdf.xlsx',arcname="cmdb")
tar.close()# 解压
tar = tarfile.open('your.tar','r')
tar.extractall("waaa")  # 可设置解压地址
tar.close()

六、chardet模块

可以智能检测编码，第三方模块，需要安装。

在命令行直接输入 pip3 install chardet 即可安装

使用：

import chardetf = open("文件","rb")
data = f.read()
f.close()res = chardet.detect(data)
printf(res)

View Code

结果：{'encoding': 'GB2312', 'confidence': 0.99, 'language': 'Chinese'}

confidence翻译过来是自信程度，0.99，类似于机器学习