Python 第三篇(上):python文件基础操作、json模块、lambda、map、filter、reduce和函数位置参数
python一切皆对象,linux一切皆文件,python操作文件是很常见的O/I操作,其内置来open()函数可以完成文件的基本操作:
一:使用内置open()函数操作文件,基本语法如下:
with open("test.log","r") as f: #文件的打开模式为只读r
a = f.readlines() #一次读取文件的所有行放入内存
print(a) #显示读取到的文件全部内容
print(type(a)) #显示读到的文件内容是列表,也就是要多读取到的内容做操作,需要使用列表的操作方法
#with语句会自动关闭文件,因此不需要使用f.close来关闭文件了
以下是文件打开时的模式,不同打开模式有不同的操作方法:
r:以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。这是默认模式。
r+:打开一个文件用于读写,文件指针将会放在文件的开头,此方法适用于在开头增加数据,如果要在末位添加数据本方法不适合,。
rb:以二进制格式打开一个文件用于只读。文件指针将会放在文件的开头。这是默认模式。
rb+: 以二进制格式打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。
r打开方式总结:无论是是以r还是r+还是rb打开文件,指针都在文件的开头,r+可以读写文件,rb+以二进只读写方式打开文件
w打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在,创建新文件。
w+:打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在,创建新文件。
wb:以二进制格式打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在,创建新文件。
wb+:以二进制格式打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在,创建新文件。
w打开文件方式总结:w方式可以读写文件,如果文件不存在都会创建,但是如果文件存在则会覆盖原文件内容,指针会在文件首部,因此不适用于操作有数据的文件。
a: 打开一个文件用于追加。如果该文件已存在,文件指针将会放在文件的结尾。也就是说,新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在,创建新文件进行写入,a不能读文件
ab: 以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在,文件指针将会放在文件的结尾。也就是说,新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在,创建新文件进行写入。
a+:打开一个文件用于读写。如果该文件已存在,文件指针将会放在文件的结尾。文件打开时会是追加模式。如果该文件不存在,创建新文件用于读写,a与a+的区别是a不能读只能追加,a+可以读写。
ab+:以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在,文件指针将会放在文件的结尾。如果该文件不存在,创建新文件用于读写。
a打开文件总结:a用于在末位追加,但是不能读,ab以二进制操作,a+可以读写,如果见不存在就创建,存在则将指针放在末位,ab+出使用二进制以外同a,凡是操作加上+都可以读写。
r+U:在读文件的时候只以 \n 做换行符,U只能和r搭配使用,其他环境不能使用
二:open()内置函数的常用方法:
以下方法基于python2.7.10,python3大同小异:
假如有个文件,内容如下:
你好!
!nihao
!你好
现在使用open()函数的方法来操作打开此文件:
1.readline(self,size=None):一次读取一行数据到内存,如果要读取多行需要配合next()方法:
1 with open("test.log","r") as f: #文件的打开模式为只读r 2 a = f.readline() #一次读取文件的所有行放入内存 3 print(a) #显示读取到的文件内容是一行 4 print(type(a)) #显示读到的文件内容是列表,也就是要多读取到的内容做操作,需要使用列表的操作方法 5 6 执行结果: 7 你好! 8 9 <class 'str'>
2.readlines(self,size=None):读取全部文件内容到内存,并按每行一个元素组成为一个列表,元素后面有换行符:
1 with open("test.log") as f: 2 #print(f.readline()) 3 4 for a in f.readlines(): #读取全部文件内容到内存,然后利用for循环遍历文件内容 5 print(a) 6 print(type(a)) 7 8 执行结果: 9 你好! 10 11 !nihao 12 13 !你好 14 <class 'str'>
3.close(self) #关闭文件,with方法不需要关闭文件
4.flush(self): #刷新文件内部缓冲区,并不能将程序缓存和系统缓存完全写入硬盘
5.isatty(self): #判断文件是否同一个系统文件,根据tty
6.next(self): #执行一行取出来,再次执行就去下一行
7.read(self, size=None): #将文件一次性加载到内存,可以加数字表示读多少字节
8.readinto(self): #读到缓冲区,即将废弃,不要使用
9.seek(self, offset, whence=None): #设置光标位置
10.tell(self): #返回当前的光标位置
11.truncate(self, size=None): #保留光标之前的数据,删除光标之后的数据
12.write(self, p_str): #写文件,只写一个 字符串
13.writelines(self, sequence_of_strings): #可以将一个列表一次写入文件
14.xreadlines(self): #每次只读一行,即将废弃
15.fileno(self): 显示文件的底层描述符
三:python的json模块:
json的全称是(JavaScript Object Notation),json是一种文档语言,类似于xml是一种文档语言,python中的json模块的功能是将python对象和JSON字符串的互相转换,json文件是一种key和value的格式,并提供数据的持久化保存,相比较于xml文件不需要更多的描述行,因此比xml文件体积更小,读取数据更直接。
json模块的常见方法:
1.json.__version__():显示版本
2.json.__all__:显示所有非内值方法:
3.json.__author__:作者,留的邮箱是Bob Ippolito <bob@redivi.com>
4.json._default_encoder:显示默认编码器:
1 _default_encoder = JSONEncoder( 2 skipkeys=False, 3 ensure_ascii=True, 4 check_circular=True, 5 allow_nan=True, 6 indent=None, 7 separators=None, 8 encoding='utf-8', 9 default=None, 10 )
5.json.dump:
6.json.dumps() #使用json对非json数据进行格式化后通过json格式,成为序列化
1 import json 2 data = {"backend": "www.test.org","record":{"server": "192.168.0.200","weight": 10,"maxconn": 3}} 3 with open("test.json","a+") as f: 4 f.write(json.dumps(data)) #执行完成后会将data写入一个新的文件
7.json.load()
8.json.loads() #对json保存的数据进行反序列化处理显示
三:lambda表达式:是一个匿名函数,一个处理逻辑简单的表达式:
1 f = lambda x,y,z:x+y+z #lambda x,y,z为传入三个参数,以冒号分隔,执行x+y+z 2 print(f(3,4,5)) 3 4 执行结果: 5 12 6 7 def dic(x): #第一步执行函数,第三步x=2 8 return lambda y:x+y #第四步执行lambda表达式,需要传递x的值,第六步x等于2y等于4,返回6即执行完毕 9 a = dic(2) #第二步传递2给x 10 print(a(4)) #第五步打印a并传递4给y 11 执行结果: 12 6
四:内置函数map:遍历序列,对每一个元素进行批量处理,最终获取一个新的序列
1 给每个元素都加100: 2 li = [11,22,33] #定义一个新列表 3 new_list = map(lambda a:a + 100,li) #对每个元素进行处理加100,传递li列表 4 print new_list 5 等于使用函数: 6 def add(x): 7 for i in x: 8 new = i + 100 9 print new 10 add(li)
五:内置函数filter:默认取内容为真的元素
1 #对序列中的元素进行筛选,最终获取符合要求的序列,只过滤布尔值为真的元素,0,空字符和空格为假 2 #如取出某个序列的元素大于某个指定的条件: 3 li = [11,22,33,44,55] 4 li2 = (filter(lambda a:a > 40,li)) 5 for i in li2: 6 print(i) 7 8 执行结果: 9 44 10 55
六:内置函数:reduce
1 对序列内的所有元素进行累积操作,直到得出最终的结果: 2 例如:计算一个列表的相加的结果 3 计算1+2+3+4+5+6的结果, 4 li = [1,2,3,4,5,6] 5 num = reduce(lambda arg1,arg2:arg1+arg2,li) #累积操作,使用lambda 传递两个参数相加,传递列表li 6 print num 7 8 执行结果: 9 21
七:生成器:yield
1 生成器:yield 2 记住上一次操作,下次执行是时候继续执行 3 return 之后函数的生命周期就结束了,而且一个函数只能有一个return,如果有多个return则只执行第一个return,后面的就不再执行,yield可以有多个而且都会执行 4 5 通过yield循环小于10的数字 6 def mrange(arg): 7 seed = 0 8 while True: 9 if seed >= 10: #当条件大于等于10,就进行return,可以是break或continue 10 return 11 else: #假如条件不大于10,即0-9之间 12 seed = seed + 1 #加1并赋值给自身 13 yield seed #将值返回,这里不能是return,因为return表示函数的结束 14 for i in mrange(10): 15 print i
内置函数总结:
reduce:对元素进行累加操作,比如每个数做同样的操作
filter:对序列进行过滤,最终获取符合自己要求的序列
map:遍历序列,对每一个元素进行操作,最终获取一个新的序列
yield:对序列中的元素进行累积操作,直到最后一个元素结束,从而得到最终的结果
八:函数参数:
形参:定义函数的时候后面定义的函数,没有实际值,如:def func(a,b):,则a和b是形参
实参:在调用函数执行的时候传递的实际参数,如func(1,2)是实参
1、默认参数:默认参数必须放在最后的位置:
按照顺序赋值,可以在设置参数的时候设置默认值,在调用的时候如果给参数传递了值会覆盖默认参数的值,如果没有传递值会是默认参数的值,如:
1 def show(a,b=3,c=4): #默认参数必须放在最后,可以有多个 2 print(a,b,c) 3 4 show(1) 5 #执行结果: 6 #1 3 4 #将没有传递参数的b和c使用了默认设置的3和4
2、指定参数,在传递参数的时候根据传递参数的名称传递参数的值,指定参数不受位置的影响,如:
1 def show(a,b,c): 2 print(a,b,c) 3 4 show(10,c=3,b=2) #在调用的时候给指定参数传递值,不受位置限制 5 6 执行结果: 7 10 2 3
3、动态参数:*args,可以传递多个参数和列表:
1 def dic1(*args): #形参,参数可以不固定数量和形式,接收调用的时候传递的多个实参 2 print(args) 3 dic1("name","age") #实参
4、传递字典:
1 def dic1(*args,a=1,**kwargs): 2 print(args,a,kwargs) 3 dic1("c","c",c=2,b=3) 4 5 执行结果: 6 ('c', 'c') 1 {'b': 3, 'c': 2}
通过动态参数进行格式化输出:
1 name = "{name} is {age},job is {job}" #变量 2 dic = {"name":"jack","age":18,"job":"IT"} #定义字典,字典是name和age,和变量相同 3 result = name.format(**dic) #格式化字符串传递**dic字典并赋值给result 4 print(result) 5 6 执行结果: 7 jack is 18,job is IT
通过函数发送邮件:
1 import smtplib 2 from email.mime.text import MIMEText 3 from email.utils import formataddr 4 5 def mail(user): 6 ret = True 7 try: 8 msg = MIMEText('邮件内容', 'plain', 'utf-8') 9 msg['From'] = formataddr(["张士杰",'rooroot@126.com']) 10 msg['To'] = formataddr(["测试邮件",'1669121886@qq.com']) 11 msg['Subject'] = "主题" 12 13 server = smtplib.SMTP("smtp.126.com", 25) 14 server.login("rooroot@126.com", "login password") 15 server.sendmail('rooroot@126.com', [user,], msg.as_string()) 16 server.quit() 17 return ret 18 except Exception: 19 ret = Flase 20 21 ret = mail("1669121886@qq.com") 22 if ret: 23 print("发送成功") 24 else: 25 print("发送失败") 26 27 28 执行结果: 29 发送成功