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2022-05-29
Python 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（文件一旦打开，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，会覆盖以前的内容
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，二进制方式写入
t：文本方式打开
+；可读写
# 打开文件，用写的方式 # r 表示后面字符串内容不需要转义 # f 称之为文件句柄 f = open(r"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
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with 语句
with 语句使用的技术是一种称为上下文管理协议的技术（ContextManagementProtocol）
自动判断文件的作用域，自动关闭不再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
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# with 案例 with open(r"test01.txt", 'r') as f: # 按行读取内容 strline = f.readline() # 此结构保证能够完整读取文件直到结束 while strline: print(strline) strline = f.readline()
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假若他日相逢， 我将何以贺你？ 以眼泪， 以沉默。
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# list 能用打开的文件作为参数，把文件内每一行内容作为一个元素 with open(r"test01.txt", 'r') as f: # 以打开的文件f作为参数，创建列表 l = list(f) for line in l: print(line)
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假若他日相逢， 我将何以贺你？ 以眼泪， 以沉默。
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# read 是按字符读取文件内容 # 允许输入参数决定读取几个字符，如果没有指定，从当前位置读取到结尾 # 否则，从当前位置读取指定个数字符 with open(r"test01.txt", 'r') as f: strChar = f.read(1) print(len(strChar)) print(strChar)
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1 假
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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：从文件当前位置开始偏移
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)
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他日相逢， 我将何以贺你？ 以眼泪， 以沉默。
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# 关于读取文件的练习 # 打开文件，三个字符一组读出内容，然后显示在屏幕上 # 每读一次，休息一秒钟 # 让程序暂停，可以使用time下的sleep函数 import time with open(r"test01.txt", 'r') as f: # read 参数的单位是字符，可以理解成一个汉字就是一个字符 strChar = f.read(3) while strChar: print(strChar) # sleep 参数单位是秒 time.sleep(1) strChar = f.read(3)
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假若他 日相逢 ， 我 将何以 贺你？ 以眼 泪， 以沉默 。
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# tell 函数：用来显示文件读取指针的当前位置 with open(r"test01.txt", 'r') as f: strChar = f.read(3) pos = f.tell() while strChar: print(pos) print(strChar) strChar = f.read(3) pos = f.tell() # 一下结果说明： # tell 的返回数字的单位是 byte # read 是以字节为单位
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6 假若他 12 日相逢 18 ， 我 24 将何以 30 贺你？ 36 以眼 42 泪， 48 以沉默 50 。
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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
writeline 函数参数可以是字符串，也可以是字符串序列
# write 案例 # 1. 向文件追加一行诗 # a 代表追加方式打开 with open(r"test01.txt", 'a') as f: # 注意字符串内含有换行符 f.write("生活不止眼前的苟且，\n 还有远方的苟且")
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# 可以直接写入行，用writelines # writelines 表示写入很多行，参数可以是list形式 with open(r"test01.txt", 'a') as f: # 注意字符串内含有换行符 f.writelines("生活不止眼前的苟且") f.writelines("还有远方的枸杞")
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help(f.writelines)
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Help on built-in function writelines: writelines(lines, /) method of _io.TextIOWrapper instance
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l = ["I", "love", "you"] with open(r"test01.txt", 'w') as f: # 注意字符串内含有换行符 f.writelines(l)
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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：序列化的逆过程
pickle：python 提供的序列化模块
pickle.dump：序列化
pickle.load：反序列化
# 序列化案例 import pickle age = 19 with open(r"test01.txt", 'wb') as f: pickle.dump(age, f)
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# 反序列化案例 import pickle with open(r"test01.txt", 'rb') as f: age = pickle.load(f) print(age)
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# 序列化案例 import pickle a = [19, 'ruochen', 'i love you', [175, 51]] with open(r"test01.txt", 'wb') as f: pickle.dump(a, f)
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with open(r"test01.txt", 'rb') as f: a = pickle.load(f) print(a)
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[19, 'ruochen', 'i love you', [175, 51]]
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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
# 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
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# shelve 读取案例 shv = shelve.open(r'shv.db') try: print(shv['one']) print(shv['threee']) except Exception as e: print("1") finally: shv.close()
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shelve 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 默认情况下不会等待持久化对象进行任何修改
解决方法：强制写回：writeback=True
# shelve 之只读打开 import shelve shv = shelve.open(r'shv.db', flag='r') try: k1 = shv['one'] print(k1) finally: shv.close()
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import shelve shv = shelve.open(r'shv.db') try: shv['one'] = {"eins":1, "zwei":2, "drei":3} finally: shv.close() shv = shelve.open(r'shv,db') try: one = shv['one'] print(one) finally: shv.close()
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--------------------------------------------------------------------------- KeyError Traceback (most recent call last) D:\Anaconda3\lib\shelve.py in __getitem__(self, key) 110 try: --> 111 value = self.cache[key] 112 except KeyError: KeyError: 'one' During handling of the above exception, another exception occurred: KeyError Traceback (most recent call last)
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# shelve 忘记写回，需要使用强制写回 shv = shelve.open(r"shv.db") try: k1 = shv['one'] print(k1) # 此时，一旦shelve关闭，则内容还是存在于内存中，没有写回数据库 k1["eins"] = 100 finally: shv.close() shv = shelve.open(r"shv.db") try: k1 = shv['one'] print(k1) finally: shv.close()
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{'eins': 1, 'zwei': 2, 'drei': 3} {'eins': 1, 'zwei': 2, 'drei': 3}
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# shelve 忘记写回，需要使用强制写回 shv = shelve.open(r"shv.db", writeback=True) try: k1 = shv['one'] print(k1) # 此时，一旦shelve关闭，则内容还是存在于内存中，没有写回数据库 k1["eins"] = 100 finally: shv.close() shv = shelve.open(r"shv.db") try: k1 = shv['one'] print(k1) finally: shv.close()
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{'eins': 1, 'zwei': 2, 'drei': 3} {'eins': 100, 'zwei': 2, 'drei': 3}
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# shelve 使用with管理上下文环境 with shelve.open(r'shv.db', writeback=True) as shv: k1 = shv['one'] print(k1) k1['eins'] = 1000 with shelve.open(r"shv.db") as shv: print(shv['one'])
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{'eins': 100, 'zwei': 2, 'drei': 3} {'eins': 1000, 'zwei': 2, 'drei': 3}
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