13-持久化-文件

文件

• 长久保存信息的一种数据信息集合
• 常用操作
  • 打开关闭（文件一单打开，需要关闭操作）
  • 读写内容
  • 查找

open函数

• open函数负责打开文件，带有很多参数
• 第一个参数：必须有，文件的路径和名称
• mode：表明文件用什么方式打开
  • r：以只读方式打开
  • w：写方式打开，会覆盖已前的内容
  • x：创建方式打开，如文件已经存在，报错
  • a：append方式，以追加的方式对文件内容进行写入
  • b：binary方式，以追加的方式对文件内容进行写入
  • t：文本方式打开
  • +：可读写

# 打开文件，用写的方式

# f称之为文件句柄
f = open("test01.txt", 'w')

# 文件打开后必须关闭
f.close()
# 此案例说明，以写方式打开文件，默认是如果没有文件，则创建

with语句

• with语句使用的技术是一种成为上下文管理协议的技术（ContextManagementProtocal）
• 自动判断文件的作用域，自动关闭不在使用的打开的文件句柄

# with语句案例
with open(r"test01.txt", "r") as f:
	pass
	# 下面语句块开始对文件f进行操作
	# 在本模块中不需要再使用close关闭文件f

# with案例

with open('test01.txt', 'r') as f:
	# 按行读取内容
	strline = f.readline()
	while strline:
		print(strline)
		strline = f.readline()
help(open)

# read是按字符读取文件的内容
# 允许输入参数决定读取几个字符，如果没有制定，从当前为止读取到结尾
# 否则，从当前为止读取制定个数字符

with open(r'test01.txt','r',) as f:
	strChar = f.read(1)
	print(len(strChar))
	print(strChar)
	

import time
with open(r'test01.txt','r',) as f:
	strChar = f.read(1)
	while strChar:
		print(strChar)
		time.sleep(1)
		strChar = f.read(1)

seek（offset, from）

• 移动文件的读取位置，也叫读取指针
• from的取值范围：
  • 0：从文件头开始偏移
  • 1：从文件当前为止开始便宜
  • 2：从文件末尾开始偏移
• 移动的单位是字节（byte）
• 一个汉字由若干个字节构成
• 返回文件只针对当前位置

# seek案例
# 打开文件后，从第5个字节处开始读取
#打开读写指针在0处，即文件的开头
with open(r'test01.txt','r',) as f:
	# seek移动单位是字节
	f.seek(4,0)
	strChar = f.read()
	print(strChar)

tell函数

• 用来显示文件读写指针的当前位置

with open(r'test01.txt','r',) as f:
	strChar = f.read(3)
	pos = f.tell()
	
	while strChar:
		print(pos)
		print(strChar)
		print("**" * 10)
		strChar = f.read(3)
		pos = f.tell

文件的写操作-write

• write(str)：把字符串写入文件
• writeline(str)：把字符串按行写入文件
• 区别
  • write函数参数只能是字符串
  • writelines参数可以是字符串，也可以是字符序列

# write案例
# 1.向文件追加一句诗
# write案例
# 1.向文件追加一句诗
with open(r'test01.txt','a',) as f:
	f.write("生活不仅有眼前的苟且，
还有远方的苟且")
	l = ['王晨熙','蒋俊才']
	for i in l:
		
		f.writelines('
' + i)

持久化 -pickle

• 序列化（持久化，落地）：把程序运行中的信息保存在磁盘上
• 反序列化：序列号的逆过程
• pickle：python提供的序列化模块
• pickle.dump：序列化
• pickle.load：反序列化

import pickle

age = [21, 'jjc', 'wcx', [123,43]]

with open(r"test01.txt", 'wb') as f:
	pickle.dump(age, f)

with open(r"test01.txt", 'rb') as f:
	a = pickle.load(f)
	print(a)

持久化-shelve

• 持久化工具
• 类似字典，用kv对保存数据，存取方式跟字典也类似
• open，close
• 特性
  • 不支持多个应用并行写入
    • 为了解决这个问题，open的时候可以使用flag=r
  • 写回问题
    • shelve修改参数，一旦shelve关闭，内容只存在于内存中，没有写回数据库
    • 解决方法：强制写回：writeback=True

# 使用shelve创建文件并使用
import shelve
# 打开文件
# shv相当于一个字典
shv = shelve.open(r"shv.db")

shv['one'] = 1
shv['two'] = 2
shv['three'] = 3

shv.close()

# 通过以上案例发现，shelve自动创建的不仅仅是一个shv.db文件，还包括其他格式文件

# shelve读取案例
shv = shelve.open(r"shv.db")
try:
	print(shv['one'])
	print(shv['twoo']) # 此处输入错误
except Exception as e:
	print("烦死了") # 报错执行当前文字
finally:
	shv.close()#不管结果如何都要执行关闭

import shelve
shv = shelve.open(r'shv.db')
try:
	shv['one']={"eins":1,'zwei':2,'drei':3}
	k1 = shv['one']
	k1['eins'] = 100
	print(k1) # 此处返回的是内存中的数据，非数据库中的数据
finally:
	shv.close()
shv = shelve.open(r'shv.db')
try:
	k1 = shv['one']
	print(k1)    # 数据库中的数据并未修改，修改需加writeback=True
finally:
	shv.close()
'''
shv = shelve.open(r'shv.db', writeback=True)
try:
	k1 = shv['one']
	k1['eins']=100
	print(k1)
finally:
	shv.close()
'''
with shelve.open(r'shv.db', writeback=True) as shv:
	k1 = shv['one']
	k1['zwei'] = 1000
	print(k1)

with shelve.open(r'shv.db') as shv:
	print(shv['one'])