• [译]The Python Tutorial#7. Input and Output


    [译]The Python Tutorial#Input and Output

    Python中有多种展示程序输出的方式;数据可以以人类可读的方式打印出来,也可以输出到文件中以后使用。本章节将会详细讨论。

    7.1 Fancier Output Formatting

    目前为止已经介绍过两种输出值的方式:表达式语句print()函数。(第三种方式是使用对象的write()方法;使用sys.stdout引用标准输出文件。详细信息参考库文件参考手册。)

    有时候需要对输出有更多的控制,而不是简单的使用空格分开值。有两种方式格式化输出:第一种方式是手动处理字符串,使用字符串的切片和连接操作,创建任何可以想象到的输出布局。字符串类型提供了一些将字符串填充到指定列宽的有用方法,马上会讨论这点。第二种方式是使用格式化字符串或者str.format()方法。

    string模块包含Template类,该类提供向字符串代入值的方法。

    当然还有一个问题:如何将值转换为字符串?Python提供了将任何值转换为字符串的方法:将值传递给repr()或者str()函数即可。

    str()函数返回值的人类可读的形式,而repr()生成值的解释器可读形式(如果没有等价语法,将会强制抛出SyntaxError)。对于没有提供特定适应人类阅读形式的对象,str()函数会返回与repr()相同的值。许多值使用str()repr()函数将得到相同的返回值,如数字或者像列表和字典的结构体。特别地,字符串有两种区别明显的表示形式。

    以下是一些示例:

    >>> 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
    '
    >>> hellos = repr(hello)
    >>> print(hellos)
    'hello, world
    '
    >>> # The argument to repr() may be any Python object:
    ... repr((x, y, ('spam', 'eggs')))
    "(32.5, 40000, ('spam', 'eggs'))"
    

    有两种方式输出一个平方和立方表格:

    >>> 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
    
    >>> 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
    

    (第一个例子中,列之间的那个空格是由print()自动添加的:该函数在输出时总是在参数之间插入空格)

    这个例子演示了string对象的str.rjust()方法,这个方法使字符串在给定宽度的列中向右对齐,在左边添加空格。str.ljust()str.center()是相似的方法。这些方法并不会改变原来的字符串,只是返回一个新的字符串。如果输入的字符串太长,这些方法并不会截断字符串,而是不改变字符串并返回;虽然这样会使得列布局混乱,但是总比输出不真实的值好。(若实在想截断可以使用切片操作,如:x.ljust(n)[:n]。)

    方法str.zfill()在数字字符串左侧添加零,可以识别正负号:

    >>> '12'.zfill(5)
    '00012'
    >>> '-3.14'.zfill(7)
    '-003.14'
    >>> '3.14159265359'.zfill(5)
    '3.14159265359'
    

    str.format()的基础使用方式是:

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

    传入str.format()中的对象会替换掉花括号和其中的字符(称作格式化域)。花括号中的数字可以用来匹配传入str.format()的对象列表相应位置的对象。

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

    str.format()中可以使用关键字参数,使用参数名引用对应的值:

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

    可以结合位置参数和关键字参数:

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

    !a(对应ascii()),!s(对应str())以及!r(对应repr()),用于在格式化之前转换值:

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

    在格式化域后可以跟可选的:以及格式化命令,允许对值的格式化进一步控制。以下示例指定PI的精度为3位:

    >>> import math
    >>> print('The value of PI is approximately {0:.3f}.'.format(math.pi))
    The value of PI is approximately 3.142.
    

    :后跟一个整数可以指定格式化域的最小宽度。在制作表格时这很有用:

    >>> table = {'Sjoerd': 4127, 'Jack': 4098, 'Dcab': 7678}
    >>> for name, phone in table.items():
    ...     print('{0:10} ==> {1:10d}'.format(name, phone))
    ...
    Jack       ==>       4098
    Dcab       ==>       7678
    Sjoerd     ==>       4127
    

    如果有一个长的字符串并不想做分离,可以使用名字而不是位置来引用变量。简单的传递一个字典,并且使用中括号来访问键:

    >>> 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: 863767
    

    也可以使用**将字典拆包为关键字参数:

    >>> 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
    

    built-in函数vars()返回将当前局部变量作为字典返回,结合vars()使用时,以上特别有用。

    参考Format String Syntax,完全了解str.format()

    7.1.1 Old string formatting

    可以使用%操作符格式化字符串。这种方式像sprintf()风格一样解析%左边的格式化参数,并将右边的参数应用到左边,然后返回格式化后的字符串。示例:

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

    更多信息参见printf-style String Formatting 章节。

    7.2 Reading and Writing Files

    open()函数返回文件对象(file object),通常使用两个参数调用:open(filename, mode)

    >>> f = open('workfile', 'w')
    

    第一个参数是文件的字符串路径。第二个参数是包含几个字符的字符串,描述文件的使用方式。模式r用于读;w只用于写(存在的同名文件将会被删除);a打开文件追加内容,所有写到文件中的内容都会自动添加到文件末尾;r+打开文件可读可写。模式参数是可选的,r是默认模式参数。

    通常,文件以文本模式打开,意味着可以从文件中读写字符串,字符串以特定的格式编码。如果没有指定字符编码,那默认值是平台相关的编码(参见open())。追加到模式参数的b指定文件以二进制模式打开:数据以字节对象的形式读写。这种模式用于不包含文本的文件。

    文本模式中,读文件时默认将平台特定的行尾结束符(Unix中的 ,Windows中的 )转换为 。以文本模式写文件时,默认将所有出现的 转换为平台特定的行尾结束符。这种暗地修改文件数据对于文本文件没有影响,但是会损坏JPEG或者EXE之类的文件的数据。使用二进制模式读写这类文件是要谨慎。

    处理文件对象时使用with是比较好的实践。好处是当操作完成后文件可以恰当关闭,即使有异常发生。使用with比使用与其等价的try-finally语句块也简洁得多:

    >>> with open('workfile') as f:
    ...     read_data = f.read()
    >>> f.closed
    True
    

    如果没有使用with关键字,必须手动调用f.close()方法关闭文件,立即释放占用的系统资源。如果没有明确关闭文件,Python的垃圾收集程序最终会销毁对象并关闭文件,但是这之前文件会保持打开状态一段时间。另一个风险是不同的Python解释器实现会在不同的时刻做回收操作。

    文件对象关闭后,无论通过with语句还是使用f.close()试图使用文件对象都会失败:

    >>> f.close()
    >>> f.read()
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    ValueError: I/O operation on closed file
    

    7.2.1 Methods of File Objects

    这个章节以下的示例中,假设已经创建了一个叫做f的文件对象。

    使用f.read(size)读取文件内容,该方法读取指定数量数据并作为字符串(文本模式)或者字节对象(二进制模式)返回。size是可选的数字参数。size省略或者为负数时,会读取整个文件内容并且返回,如果文件大小比机器内存要大时,全部读取会产生问题。若指定size,至多size大小的字节被读取并返回。如果读到了文件末尾,f.read()返回空字符串('')。

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

    f.readline()从文件中读取单行,读取到的字符串末尾会自动加上换行符( ),只有当文件不以换行符结尾时,读取到文件的最后一行才不会自动加' '。这样使得返回值不会含糊不清,如果f.readline()返回空字符串时,那么就读到了文件末尾,而空行则返回 表示,这是一个只包含单个换行符的字符串。

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

    使用迭代文件对象的方式,从文件中读取行。这种方式内存高效,快速,代码简洁:

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

    如果需要读取文件所有行到列表中,可以使用list(f)或者f.readlines()

    f.write(string)将内容string写入文件,返回写入的字符串数。

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

    其他类型的对象在写入之前对象需要转换,要么转换为字符串(文本模式),要么转换为字节对象(二进制模式):

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

    在二进制模式中,f.tell()方法返回一个数字,该数字指示文件对象在文件中的当前位置,是相对于文件开始的字节数目。在文本模式中,该方法返回一个模糊的数字。

    使用f.seek(offset, from_what)改变文件对象的位置。offset(偏移量)加上from_what参数指定的参考点计算出要移动到的位置。from_what值为0时表示文件开头为参考点,1表示当前文件位置为参考点,2表示文件末尾为参考点。from_what可以省略,默认为0,指示文件开头为参考点。

    >>> 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'
    

    文本文件中(没有使用b,以文本模式打开),只允许使用相对于文件开头的seek()方法(使用seek(0, 2)寻找文件末尾例外),并且有效的offset值(偏移量)只能是f.tell()的返回值或者0。任何其他的offset值(偏移量)都会发生未定义的行为。

    文件对象有一些额外的方法,比如很少使用的isatty()truncate()。查阅库文件手册获取关于文件对象的完整信息。

    7.2.2 Saving structured data with json

    字符串可以很容易从文件中读取或写入到文件中。由于read()方法只返回字符串,数字需要额外转换,使用如int()的函数,输入字符串'123'返回数字值123。当希望保存更为复杂的数据类型,像嵌套列表或者字典之类的,手动解析和序列化就变得复杂了。

    不需要用户不断编写和调试保存复杂数据类型到文件的代码,Python提供了流行的数据交换格式JSON(JavaScript Object Notation)。标准模块json可以接收Python数据结构,并把它们转换为字符串表示形式,这个过程称为序列化。从字符串形式重新构造数据称为反序列化。在序列化合反序列换之间,字符串形式表示的对象可以存储到文件或者数据中,或者通过网络连接发送到远程目标机器。

    注解:JSON格式普遍用于现代应用程序中,用于数据交换。许多程序员已经熟悉了,是一种不错的协作选择

    可以使用以下代码查看对象x的JSON字符串表示形式:

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

    另一种dumps()方法的变种,dump(),该方法简单将对象序列化到文本文件。如果f是已经以写模式打开的文本文件对象,可以使用如下代码:

    json.dump(x, f)
    

    可以再次解码对象,如果f是以读模式打开的文本文件对象:

    x = json.load(f)
    

    以上是可以处理列表和字典的简单序列化技术,但是要处理任意类实例需要额外的操作。json模块的参考内容包含以下解释:

    参见:pickle - pickle模块

    JSON不同,pickle是一种协议,允许任意复杂Python对象序列化。就这一点论,它只能用于 Python, 而不能用于与其他语言编写的应用程序通信。默认情况下它是不安全的:如果数据由熟练的攻击者精心制作, 反序列化来自一个不受信任源的 pickle 数据可以执行任意代码。

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