python 内置函数
描述
eval() 函数用来执行一个字符串表达式,并返回表达式的值。
语法
以下是 eval() 方法的语法:
eval(expression[, globals[, locals]])
参数
- expression -- 表达式。
- globals -- 变量作用域,全局命名空间,如果被提供,则必须是一个字典对象。
- locals -- 变量作用域,局部命名空间,如果被提供,可以是任何映射对象。
返回值
返回表达式计算结果。
实例
以下展示了使用 eval() 方法的实例:
>>>x = 7 >>> eval( '3 * x' ) 21 >>> eval('pow(2,2)') 4 >>> eval('2 + 2') 4 >>> n=81 >>> eval("n + 4") 85
向文件写入数据:
1 dic=str({'1':'111'}) 2 f=open('test','w') #TypeError: write() argument must be str, not set 3 f.write(dic) 4 5 f.close()
从文件中取出数据:
1 f=open('test','r') 2 data=f.read() 3 print(eval(data)['1'])
之前我们学习过用eval内置方法可以将一个字符串转成python对象,不过,eval方法是有局限性的,对于普通的数据类型,json.loads和eval都能用,但遇到特殊类型的时候,eval就不管用了,所以eval的重点还是通常用来执行一个字符串表达式,并返回表达式的值。
1 import json 2 x="[null,true,false,1]" 3 print(eval(x)) 4 # print(json.loads(x))
结果:
"D:Program Files (x86)python36python.exe" F:/python从入门到放弃/7.13/pickle_json.py Traceback (most recent call last): File "F:/python从入门到放弃/7.13/pickle_json.py", line 3, in <module> print(eval(x)) File "<string>", line 1, in <module> NameError: name 'null' is not defined Process finished with exit code 1
1 import json 2 x="[null,true,false,1]" 3 # print(eval(x)) 4 print(json.loads(x))
结果:
"D:Program Files (x86)python36python.exe" F:/python从入门到放弃/7.13/pickle_json.py [None, True, False, 1] Process finished with exit code 0
文件读写
读写文件是最常见的IO操作。Python内置了读写文件的函数,用法和C是兼容的。
读写文件前,我们先必须了解一下,在磁盘上读写文件的功能都是由操作系统提供的,现代操作系统不允许普通的程序直接操作磁盘,所以,读写文件就是请求操作系统打开一个文件对象(通常称为文件描述符),然后,通过操作系统提供的接口从这个文件对象中读取数据(读文件),或者把数据写入这个文件对象(写文件)。
读文件
要以读文件的模式打开一个文件对象,使用Python内置的open()
函数,传入文件名和标示符:
>>> f = open('/Users/michael/test.txt', 'r')
标示符'r'表示读,这样,我们就成功地打开了一个文件。
如果文件不存在,open()
函数就会抛出一个IOError
的错误,并且给出错误码和详细的信息告诉你文件不存在:
>>> f=open('/Users/michael/notfound.txt', 'r') Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '/Users/michael/notfound.txt'
如果文件打开成功,接下来,调用read()
方法可以一次读取文件的全部内容,Python把内容读到内存,用一个str
对象表示:
>>> f.read() 'Hello, world!'
最后一步是调用close()
方法关闭文件。文件使用完毕后必须关闭,因为文件对象会占用操作系统的资源,并且操作系统同一时间能打开的文件数量也是有限的:
>>> f.close()
由于文件读写时都有可能产生IOError
,一旦出错,后面的f.close()
就不会调用。所以,为了保证无论是否出错都能正确地关闭文件,我们可以使用try ... finally
来实现:
try: f = open('/path/to/file', 'r') print(f.read()) finally: if f: f.close()
但是每次都这么写实在太繁琐,所以,Python引入了with
语句来自动帮我们调用close()
方法:
with open('/path/to/file', 'r') as f: print(f.read())
这和前面的try ... finally
是一样的,但是代码更佳简洁,并且不必调用f.close()
方法。
调用read()
会一次性读取文件的全部内容,如果文件有10G,内存就爆了,所以,要保险起见,可以反复调用read(size)
方法,每次最多读取size个字节的内容。另外,调用readline()
可以每次读取一行内容,调用readlines()
一次读取所有内容并按行返回list
。因此,要根据需要决定怎么调用。
如果文件很小,read()
一次性读取最方便;如果不能确定文件大小,反复调用read(size)
比较保险;如果是配置文件,调用readlines()
最方便:
for line in f.readlines(): print(line.strip()) # 把末尾的' '删掉
file-like Object
像open()
函数返回的这种有个read()
方法的对象,在Python中统称为file-like Object。除了file外,还可以是内存的字节流,网络流,自定义流等等。file-like Object不要求从特定类继承,只要写个read()
方法就行。
StringIO
就是在内存中创建的file-like Object,常用作临时缓冲。
二进制文件
前面讲的默认都是读取文本文件,并且是UTF-8编码的文本文件。要读取二进制文件,比如图片、视频等等,用'rb'
模式打开文件即可:
>>> f = open('/Users/michael/test.jpg', 'rb') >>> f.read() b'xffxd8xffxe1x00x18Exifx00x00...' # 十六进制表示的字节
字符编码
要读取非UTF-8编码的文本文件,需要给open()
函数传入encoding
参数,例如,读取GBK编码的文件:
>>> f = open('/Users/michael/gbk.txt', 'r', encoding='gbk') >>> f.read() '测试'
遇到有些编码不规范的文件,你可能会遇到UnicodeDecodeError
,因为在文本文件中可能夹杂了一些非法编码的字符。遇到这种情况,open()
函数还接收一个errors
参数,表示如果遇到编码错误后如何处理。最简单的方式是直接忽略:
>>> f = open('/Users/michael/gbk.txt', 'r', encoding='gbk', errors='ignore')
写文件
写文件和读文件是一样的,唯一区别是调用open()
函数时,传入标识符'w'
或者'wb'
表示写文本文件或写二进制文件:
>>> f = open('/Users/michael/test.txt', 'w') >>> f.write('Hello, world!') >>> f.close()
你可以反复调用write()
来写入文件,但是务必要调用f.close()
来关闭文件。当我们写文件时,操作系统往往不会立刻把数据写入磁盘,而是放到内存缓存起来,空闲的时候再慢慢写入。只有调用close()
方法时,操作系统才保证把没有写入的数据全部写入磁盘。忘记调用close()
的后果是数据可能只写了一部分到磁盘,剩下的丢失了。所以,还是用with
语句来得保险:
with open('/Users/michael/test.txt', 'w') as f: f.write('Hello, world!')
要写入特定编码的文本文件,请给open()
函数传入encoding
参数,将字符串自动转换成指定编码。
细心的童鞋会发现,以'w'
模式写入文件时,如果文件已存在,会直接覆盖(相当于删掉后新写入一个文件)。如果我们希望追加到文件末尾怎么办?可以传入'a'
以追加(append)模式写入。
所有模式的定义及含义可以参考Python的官方文档。
练习
请将本地一个文本文件读为一个str并打印出来:
StringIO
很多时候,数据读写不一定是文件,也可以在内存中读写。
StringIO顾名思义就是在内存中读写str。
要把str写入StringIO,我们需要先创建一个StringIO,然后,像文件一样写入即可:
>>> from io import StringIO >>> f = StringIO() >>> f.write('hello') 5 >>> f.write(' ') 1 >>> f.write('world!') 6 >>> print(f.getvalue()) hello world!
getvalue()
方法用于获得写入后的str。
要读取StringIO,可以用一个str初始化StringIO,然后,像读文件一样读取:
>>> from io import StringIO >>> f = StringIO('Hello! Hi! Goodbye!') >>> while True: ... s = f.readline() ... if s == '': ... break ... print(s.strip()) ... Hello! Hi! Goodbye!
1 from io import StringIO 2 f=StringIO() 3 dic=str({'1':'111'}) 4 file1=f.write(dic) 5 print(file1) 6 print(f.getvalue()) 7 print(type(f.getvalue())) 8 print(eval(f.getvalue())['1'])
结果:
"D:Program Files (x86)python36python.exe" F:/python从入门到放弃/7.13/pickle_json.py 12 {'1': '111'} <class 'str'> 111 Process finished with exit code 0
BytesIO
StringIO操作的只能是str,如果要操作二进制数据,就需要使用BytesIO。
BytesIO实现了在内存中读写bytes,我们创建一个BytesIO,然后写入一些bytes:
>>> from io import BytesIO >>> f = BytesIO() >>> f.write('中文'.encode('utf-8')) 6 >>> print(f.getvalue()) b'xe4xb8xadxe6x96x87'
请注意,写入的不是str,而是经过UTF-8编码的bytes。
和StringIO类似,可以用一个bytes初始化BytesIO,然后,像读文件一样读取:
>>> from io import BytesIO >>> f = BytesIO(b'xe4xb8xadxe6x96x87') >>> f.read() b'xe4xb8xadxe6x96x87'
小结
StringIO和BytesIO是在内存中操作str和bytes的方法,使得和读写文件具有一致的接口。
序列化:
在程序运行的过程中,所有的变量都是在内存中,比如,定义一个dict:
d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
可以随时修改变量,比如把name
改成'Bill'
,但是一旦程序结束,变量所占用的内存就被操作系统全部回收。如果没有把修改后的'Bill'
存储到磁盘上,下次重新运行程序,变量又被初始化为'Bob'
。
我们把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化,在Python中叫pickling,在其他语言中也被称之为serialization,marshalling,flattening等等,都是一个意思。
序列化之后,就可以把序列化后的内容写入磁盘,或者通过网络传输到别的机器上。
反过来,把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化,即unpickling。
Python提供了pickle
模块来实现序列化。
首先,我们尝试把一个对象序列化并写入文件:
>>> import pickle >>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88) >>> pickle.dumps(d) b'x80x03}qx00(Xx03x00x00x00ageqx01Kx14Xx05x00x00x00scoreqx02KXXx04x00x00x00nameqx03Xx03x00x00x00Bobqx04u.'
pickle.dumps()
方法把任意对象序列化成一个bytes
,然后,就可以把这个bytes
写入文件。或者用另一个方法pickle.dump()
直接把对象序列化后写入一个file-like Object:
>>> f = open('dump.txt', 'wb') >>> pickle.dump(d, f) >>> f.close()
看看写入的dump.txt
文件,一堆乱七八糟的内容,这些都是Python保存的对象内部信息。
当我们要把对象从磁盘读到内存时,可以先把内容读到一个bytes
,然后用pickle.loads()
方法反序列化出对象,也可以直接用pickle.load()
方法从一个file-like Object
中直接反序列化出对象。我们打开另一个Python命令行来反序列化刚才保存的对象:
>>> f = open('dump.txt', 'rb') >>> d = pickle.load(f) >>> f.close() >>> d {'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}
变量的内容又回来了!
当然,这个变量和原来的变量是完全不相干的对象,它们只是内容相同而已。
Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样,就是它只能用于Python,并且可能不同版本的Python彼此都不兼容,因此,只能用Pickle保存那些不重要的数据,不能成功地反序列化也没关系。
json
如果我们要在不同的编程语言之间传递对象,就必须把对象序列化为标准格式,比如XML,但更好的方法是序列化为JSON,因为JSON表示出来就是一个字符串,可以被所有语言读取,也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式,并且比XML更快,而且可以直接在Web页面中读取,非常方便。
Python3 JSON 数据解析
JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于ECMAScript的一个子集。
Python3 中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码,它包含了两个函数:
- json.dumps(): 对数据进行编码。
- json.loads(): 对数据进行解码。
在json的编解码过程中,python 的原始类型与json类型会相互转换,具体的转化对照如下:
Python 编码为 JSON 类型转换对应表:
Python | JSON |
---|---|
dict | object |
list, tuple | array |
str | string |
int, float, int- & float-derived Enums | number |
True | true |
False | false |
None | null |
JSON 解码为 Python 类型转换对应表:
JSON | Python |
---|---|
object | dict |
array | list |
string | str |
number (int) | int |
number (real) | float |
true | True |
false | False |
null | None |
练习:
import json #-*- coding:utf-8 -*- # dic={'name':'Tom','age':'29','gender':'man'} # # data=json.dumps(dic) # with open('JSON_TEXT','w') as f: # f.write(data) ''' {"name": "Tom", "age": "29", "gender": "man"} ''' # with open('JSON_TEXT','r') as f: # data=f.read() # print(data) # print(type(data)) ''' "D:Program Files (x86)python36python.exe" F:/python从入门到放弃/7.13/pickle_json.py {"name": "Tom", "age": "29", "gender": "man"} <class 'str'> Process finished with exit code 0 ''' with open('JSON_TEXT','r') as f: data=f.read() data=json.loads(data) print(data) print(type(data)) ''' "D:Program Files (x86)python36python.exe" F:/python从入门到放弃/7.13/pickle_json.py {'name': 'Tom', 'age': '29', 'gender': 'man'} <class 'dict'> Process finished with exit code 0 '''
json不能序列化函数
def foo(): print('ok') json.dumps(foo) #TypeError: Object of type 'function' is not JSON serializable
用pikle
1 import pickle 2 def foo(): 3 print('ok') 4 # 5 # # f=open('pikle_test','wb') 6 # 7 # data=pickle.dumps(foo) 8 # # print(data) 9 # # print(type(data)) 10 # f=open('pikle_test','wb') 11 # f.write(data) 12 # f.close() 13 14 # f.write(data)#TypeError: write() argument must be str, not bytes 15 # pickle.dump(data,f) 16 with open('pikle_test','rb') as f: 17 data=f.read() 18 # print(data) 19 data=pickle.loads(data) 20 21 data()
运行结果:
"D:Program Files (x86)python36python.exe" F:/python从入门到放弃/7.13/pickle_json.py ok Process finished with exit code 0