五、文件操作并发进程以及常用系统模块

主要内容有：

文本文件读写

open的参数

f = open('test.txt', 'r', encoding='utf-8') # r = read, w = write, a = append, b = binary, +表示文件不存在就创建

　　　　文件名  方式    编码方式（有时候需要写，有时不需要写）

     （与此文件在同一个目录下）

texts = f.read()
print(texts)
f.close() 文件关闭

 # w+覆盖文件重新写入

f = open(...)
try:
　　do sth
except:
　　pass
finally:
　　if f:
　　　　f.close()

使用with简化异常处理

with open('sample.txt', 'r') as f:
　　line = f.readline()
　　while line:
　　　　print(line.strip())
　　　　line = f.readline()

with open('sample.txt', 'r') as f:
　　for line in f.readlines():
　　　　print(line.strip())

文件内容读取

自己实现readlines功能

texts = ['New line #1 hello python', 'Line #2 first to learn']
with open('new_sample.txt', 'w') as f:
　　for text in texts:
　　　　f.write(text + ' ') #每写入一行，自己手写换行符
with open('new_sample.txt', 'a') as f:
　　f.write('Something new ')

json与CSV文件操作

json 的文件的字符串一定要 用双引号括住

 dump把字典写入json文件

json.loads与json.dump都可以复制

 import json

# 模拟dumps的实现
def json_dumps(di): # 回去自己实现带嵌套的情况
　　s = '{ '
　　　　lines = []
　　for k, v in di.items():
　　　　_s = '"' + k + '": '
　　　　if t·ype(v) != list:
　　　　　　_s += '"' + str(v) + '"'
　　　　else:
　　　　　　items = ['"' + i + '"' for i in v]
　　　　　　_s += '[' + ', '.join(items) + ']'
　　　　lines.append(_s)
　　s += ', '.join(lines)
　　s += ' }'
　　return s

config = {'ip': '192.168.1.1', 'port': ['9100', '9101', '9102']}
print(json_dumps(config))

# 模拟dumps的实现
def json_dumps(di): # 回去自己实现带嵌套的情况
　　s = '{ '
　　lines = []
　　for k, v in di.items():
　　　　_s = '"' + k + '": '
　　　　if type(v) != list:
　　　　　　_s += '"' + str(v) + '"'
　　　　else:
　　　　　　items = ['"' + i + '"' for i in v]
　　　　_s += '[' + ', '.join(items) + ']'
　　　　lines.append(_s)
　　s += ', '.join(lines)
　　s += ' }'
　　return s
;

config = {'ip': '192.168.1.1', 'port': ['9100', '9101', '9102']}
print(json_dumps(config))

 

csv文件的读取

import csv

序列化及应用（不太懂）

import pickle

多进程与多线程

Python没有线程ID这个概念，只好提出了线程名字。

# 多进程
from multiprocessing import Process
import os

# 多线程
import time, threading

进程池与线程池

在notebook里运行显示不出来，放在DOS窗口运行

# 进程池
from multiprocessing import Pool
import os, time, random

# 多线程的应用
def top3(data):
　　data.sort()
　　temp_result[threading.current_thread().name] = data[-3:]

data_set = [[1, 7, 8, 9, 20, 11, 14, 15],
　　　　　　[19, 21, 23, 24, 45, 12, 45, 56, 31],
　　　　　　[18, 28, 64, 22, 17, 28]]
temp_result = {} #全局变量
threads = []
for i in range(len(data_set)):
　　t = threading.Thread(target=top3, name=str(i), args=(data_set[i], ))
　　threads.append(t)
for t in threads:
　　t.start()
for t in threads:
　　t.join()
result = []
for k, v in temp_result.items():
　　result.extend(v)
　　result.sort()
print(result[-3:])

数据共享与锁

# 锁
import threading

lock = threading.Lock() 

系统库

 后面的东西比较难理解，多学多练