Question

1．文件

我们知道，Python中的数据都保存在内存中。当电脑断电时，就好像患了失忆症，内存中的数据就会消失。另一方面，如果Python程序运行结束，那么分配给这个程序的内存空间也会清空。为了长期持续地存储，Python必须把数据存储在磁盘中。这样，即使断电或程序结束，数据依然存在。

磁盘以文件为单位来存储数据。对于计算机来说，数据的本质就是有序的二进制数序列。如果以字节为单位，也就是每8位二进制数序列为单位，那么这个数据序列就称为文本。这是因为，8位的二进制数序列正好对应ASCII编码中的一个字符。而Python能够借助文本对象来读写文件。

在Python中，我们可以通过内置函数open来创建文件对象。在调用open时，需要说明文件名，以及打开文件的方式：

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f = open(文件名，方式)

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文件名是文件存在于磁盘的名字，打开文件的常用方式有：

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"r" # 读取已经存在的文件
"w" # 新建文件，并写入
"a" # 如果文件存在，那么写入到文件的结尾。如果文件不存在，则新建文件并写入

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例如：

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>>>f = open("test.txt","r")

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就是用只读的方式，打开了一个名为test.txt的文件。

通过上面返回的对象，我们可以读取文件：

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content = f.read(10)         # 读取10个字节的数据
content = f.readline()       # 读取一行
content = f.readlines()      # 读取所有行，储存在列表中，每个元素是一行。

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如果以"w"或"a"方式打开，那么我们可以写入文本：

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f = open("test.txt", "w")
f.write("I like apple")      # 将"I like apple"写入文件

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如果想写入一行，则需要在字符串末尾加上换行符。在UNIX系统中，换行符为"\n"。在Windows系统中，换行符为"\r\n"。

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f.write("I like apple\n")    # UNIX
f.write("I like apple\r\n")  # Windows

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打开文件端口将占用计算机资源，因此，在读写完成后，应该及时的用文件对象的close方法关闭文件：

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f.close()

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2．上下文管理器

文件操作常常和上下文管理器一起使用。上下文管理器（context manager）用于规定某个对象的使用范围。一旦进入或者离开该使用范围，则会有特殊操作被调用，比如为对象分配或者释放内存。上下文管理器可用于文件操作。对于文件操作来说，我们需要在读写结束时关闭文件。程序员经常会忘记关闭文件，无谓的占用资源。上下文管理器可以在不需要文件的时候，自动关闭文件。

下面是一段常规的文件操作程序：

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# 常规文件操作
f = open("new.txt", "w")
print(f.closed)               # 检查文件是否打开
f.write("Hello World!")
f.close()

print(f.closed)               # 打印True

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如果我们加入上下文管理器的语法，就可以把程序改写为：

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# 使用上下文管理器
with open("new.txt", "w") as f:
    f.write("Hello World!")

print(f.closed)

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第二段程序就使用了with...as...结构。上下文管理器有隶属于它的程序块，当隶属的程序块执行结束时，也就是语句不再缩进时，上下文管理器就会自动关闭文件。在程序中，我们调用了f.closed属性来验证是否已经关闭。通过上下文管理器，我们相当于用缩进来表达文件对象的打开范围。对于复杂的程序来说，缩进的存在能让程序员更清楚地意识到文件在哪些阶段打开，减少忘记关闭文件的可能性。

上面的上下文管理器基于f对象的__exit__()特殊方法。使用上下文管理器的语法时，Python会在进入程序块之前调用文件对象的__enter__()方法，在结束程序块的时候调用文件对象的__exit__()方法。在文件对象的__exit__()方法中，有self.close()语句。因此，在使用上下文管理器时，我们就不用明文关闭文件了。

任何定义了__enter__()方法和__exit__()方法的对象都可以用于上下文管理器。下面，我们自定义一个类Vow，并定义它的__enter__()方法和__exit__()方法。因此，由Vow类的对象可以用于上下文管理器：

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class Vow(object):
    def __init__(self, text):
        self.text = text
    def __enter__(self):
        self.text = "I say: " + self.text    # 增加前缀
        return self                          # 返回一个对象
    def __exit__(self,exc_type,exc_value,traceback):
        self.text = self.text + "!"          #增加后缀

with Vow("I'm fine") as myVow:
    print(myVow.text)

print(myVow.text)

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运行结果如下：

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I say: I'm fine
I say: I'm fine!

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初始化对象时，对象的text属性是"I'm fine"。我们可以看到，在进入上下文和离开上下文时，对象调用了__enter__()方法和__exit__()方法，从而造成对象的text属性改变。

__enter__()返回一个对象。上下文管理器会使用这一对象作为as所指的变量。我们自定义的__enter__()返回的是self，也就是新建的Vow类对象本身。在__enter__()中，我们为text属性增加了前缀"I say:"。在__exit__()中，我们为text属性增加了后缀"!"。

值得注意的是， __exit__()有四个参数。当程序块中出现异常时，__exit__()参数中的exc_type、exc_value、traceback用于描述异常。我们可以根据这三个参数进行相应的处理。如果正常运行结束，则这三个参数都是None。

3．pickle包

我们能把文本存于文件。但Python中最常见的是对象，当程序结束或计算机关机时，这些存在于内存的对象会消失。那么，我们能否把对象保存到磁盘上呢？

利用Python的pickle包就可以做到这一点。英文里，pickle是腌菜的意思。大航海时代的海员们常把蔬菜做成腌菜，装在罐头里带着走。Python中的pickle也有类似的意思。通过pickle包，我们可以把某个对象保存下来，再存成磁盘里的文件。

实际上，对象的存储分为两步。第一步，我们将对象在内存中的数据直接抓取出来，转换成一个有序的文本，即所谓的序列化（Serialization）。第二步，将文本存入文件。等到需要时，我们从文件中读出文本，再放入内存，就可以获得原有的对象。下面是一个具体的例子，首先是第一步序列化，将内存中的对象转换为文本流：

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import pickle

class Bird(object):
have_feather = True
reproduction_method  = "egg"

summer        = Bird()                 # 创建对象
pickle_string = pickle.dumps(summer)   # 序列化对象

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使用pickle包的dumps()方法可以将对象转换成字符串的形式。随后我们用字节文本的存储方法，将该字符串储存在文件。继续第二步：

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with open("summer.pkl", "wb") as f:
    f.write(pickle_string)

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上面程序故意分成了两步，以便更好地展示整个过程。其实，我们可以使用dump()的方法，一次完成两步：

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import pickle

class Bird(object):
    have_feather = True
    reproduction_method  = "egg"

summer = Bird()
with open("summer.pkl", "w") as f:
    pickle.dump(summer, f)         # 序列化并保存对象

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对象summer将存储在文件summer.pkl中。有了这个文件，我们就可以在必要的时候读取对象了。读取对象与存储对象的过程正好相反。首先，我们从文件中读出文本。然后使用pickle的loads()方法，将字符串形式的文本转换为对象。我们也可以使用pickle的load()的方法，将上面两步合并。

有时候，仅仅是反向恢复还不够。对象依赖于它的类，所以Python在创建对象时，需要找到相应的类。因此当我们从文本中读取对象时，程序中必须已经定义过类。对于Python总是存在的内置类，如列表、词典、字符串等，不需要再在程序中定义。但对于用户自定义的类，就必须要先定义类，然后才能从文件中载入该类的对象。下面是一个读取对象的例子：

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import pickle

class Bird(object):
    have_feather          = True
    reproduction_method   = "egg"

with open("summer.pkl", "rb") as f:
    summer = pickle.load(f)

print(summer.have_feather)                         # 打印True

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