python数据结构之列表字典元组集合

Posted 2021-01-31

列表

列表在python里是有序集合对象类型。
列表里的对象可以是任何对象：数字，字符串，列表或者字典，元组。与字符串不同，列表是可变对象，支持原处修改的操作
python的列表是：

• 任意对象的有序集合
• 通过偏移读取
• 可变长度、异构以及任意嵌套
• 属于可变序列的分组
• 对象引用数组

列表的操作

列表的操作和字符串大部分都相同：
合并/重复：

• list1+list2：结果是两个列表按顺序结合
• list*3：结果是列表list重复三次
• for i in list1: print(i)：按顺序打印列表里的内容
• 3 in list：判断列表里有没有一个对象是对象3
• list1.index(1)：查找列表里第一个为1的对象的位置
• list1.count(1)：查找列表里对象为1的个数
• list1[x:y]：取第x到y的对象，重新建立一个列表
• len(list1)：list1里的对象个数

基本列表操作

创建一个列表：

>>> list=[]
>>> list=[1,2,‘3‘,[]]
>>> list
[1, 2, ‘3‘, []]

列表取值：

>>> list[1]
2
>>> list[0:3]
[1, 2, ‘3‘]

重复列表内容：

>>> list*3
[1, 2, ‘3‘, [], 1, 2, ‘3‘, [], 1, 2, ‘3‘, []]

使用in方法来判断对象是否在列表中：

>>> 3 in list
False
>>> [] in list
True

循环打印：

>>> for i in list:
...     print (i,end=‘ ‘)
...
1 2 3 [] 

迭代方式创建列表：

>>> list=[i*4 for i in ‘ASDF‘ ]
>>> list
[‘AAAA‘, ‘SSSS‘, ‘DDDD‘, ‘FFFF‘]

矩阵：

list=[ [1,2,3,],[4,5,6],[7,8,9] ]
>>> list
[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
>>> list[0][1]
2
>>> list[1][2]
6

列表原处修改：

>>> food=[‘spam‘,‘eggs‘,‘milk‘]
>>> food[1]
‘eggs‘
>>> food[1]=‘Eggs‘
>>> food[:]
[‘spam‘, ‘Eggs‘, ‘milk‘]

列表的方法

• 列表的添加：

>>>food.append(‘cake‘)  
>>> food
[‘spam‘, ‘Eggs‘, ‘milk‘, ‘cake‘]

• 列表的排序：

>>> food.sort()    
>>> food
[‘Eggs‘, ‘cake‘, ‘milk‘, ‘spam‘]

• 合并列表：

  >>> list1=[1,2,3]
  >>> list2=[4,5,6]
  >>> list1.extend(list2)
  >>> list1
  [1, 2, 3, 4, 5, 6]

• 列表的取值：

  >>> list1.pop()
  6
  >>> list1
  [1, 2, 3, 4, 5]

• 列表倒序显示：

  >>> list1
  [1, 2, 3, 4, 5]
  >>> list1.reverse()
  >>> list1
  [5, 4, 3, 2, 1]

• 列表的索引：

  >>> list=[1,2,3,4,5]
  >>> list.index(3)
  2

• 列表的插入：

  >>> list.insert(2,10)
  >>> list
  [1, 2, 10, 3, 4, 5]

• 删除列表的某一个对象：

  >>> list
  [1, 2, 10, 3, 4, 5]
  >>> del list[2]
  >>> list
  [1, 2, 3, 4, 5]

• 列表的排序：
  列表的排序默认是先以字母大小写进行排序的，可以在列表中加一个选项key=lower.str使其都转换成小写，使用reverse=True进行倒序排列

>>> list=[‘abc‘,‘aDd‘,‘ace‘]
>>> sorted(list)
[‘aDd‘, ‘abc‘, ‘ace‘]
>>> list
[‘abc‘, ‘aDd‘, ‘ace‘]
>>> sorted(list,key=str.lower,reverse=True)
[‘aDd‘, ‘ace‘, ‘abc‘]
>>> sorted(list,key=str.lower)
[‘abc‘, ‘ace‘, ‘aDd‘]
>>>sorted([x.lower() for x in list])
[‘abc‘, ‘ace‘, ‘add‘]
>>> sorted([x.lower() for x in list],reverse=True)
[‘add‘, ‘ace‘, ‘abc‘]

列表的实际用法

• 取值：

  >>> info=[‘myname‘,18,[1997,9,28]]
  >>> _name,_age,_birth=info
  >>> _name
  ‘myname‘
  >>> _age
  18
  >>> _birth
  [1997, 9, 28]
  >>> _name,_age,(_birth_y,_birth_m,_birth_d)=info
  >>> _birth_y
  1997
  >>> _birth_m,_birth_d
  (9, 28)

  当取的值不固定的时候，可以用*代替：

  >>> a=[‘adc‘,122,2215,‘[email protected]‘]
  >>> a_name,*a_phone,a_mail=a
  >>> a_name
  ‘adc‘
  >>> a_phone
  [122, 2215]

• 只保留列表里最后N个元素：
  使用deque函数可以设置列表中的元素个数，如果超过列表最大限制，那么会将列表里最左边的元素删掉，如果是在左边添加的，那么删除的是最右边的元素

  >>> from collections import deque
  >>> q=deque(maxlen=3)
  >>> q.append(1)
  >>> q.append(2)
  >>> q.append(3)
  >>> q
  deque([1, 2, 3], maxlen=3)
  >>> q.append(4)
  >>> q
  deque([2, 3, 4], maxlen=3) 
  >>> q.appendleft(‘5‘)
  >>> q
  deque([‘5‘, 2, 3], maxlen=3)

• 取出列表中的最大值和最小值:
  使用heapq模块的nlargest,nsmallest方法来取出列表中的几个最大值和最小值，当然也可以使用max和min函数来求最大和最小，使用sum函数来求列表数字的和

  >>> from heapq import nlargest,nsmallest
  >>> num=[1,4,6,7,8,8,34,64,23,7,45,34]
  >>> nlargest(3,num)
  [64, 45, 34]
  >>> nlargest(2,num)
  [64, 45]
  >>> nsmallest(2,num)
  [1, 4]
  >>> nsmallest(4,num)
  [1, 4, 6, 7]
  >>> num
  [1, 4, 6, 7, 8, 8, 34, 64, 23, 7, 45, 34]
  >>> max(num)
  64
  >>> min(num)
  1
  >>> sum(num)
  241
  >>> a_info=[‘wanger‘,‘wangerxiao‘,25,‘computer‘]
  >>> _name=slice(0,2)
  >>> _age=slice(2,3)
  >>> _job=slice(3,4)
  >>> a_info[_name]
  [‘wanger‘, ‘wangerxiao‘]
  >>> a_info[_age]
  [25]
  >>> a_info[_job]
  [‘computer‘]

• 重复元素计算：
  这会用到collections模块的Counter方法

  >> a=[1,2,3,4,5,6,2,4,2,5,6]
  >>> from collections import Counter
  >>> count_word=Counter(a)
  >>> count_word
  Counter({2: 3, 4: 2, 5: 2, 6: 2, 1: 1, 3: 1})
  >>> count_word.most_common(3)
  [(2, 3), (4, 2), (5, 2)]
  >>> count_word.most_common(2)
  [(2, 3), (4, 2)]

  字典

  字典在python里是无序集合对象类型。
  字典的值都有独立的唯一的键，用相应的键来取值。
  python字典主要特性如下：

• 通过键而不是偏移量来读取
• 任意对象的无序组合
• 可变长，异构，任意嵌套
• 属于可映射类型
• 对象引用表

字典用法注意事项：

• 序列运算无效——串联，分片不能使用
• 对新索引（键）赋值会添加项
• 键不一定是字符串——只要是不可变的对象（列表字典除外）

字典的基本操作：

• 字典的赋值：

  >>> dict={‘a‘:97,‘b‘:98}
  >>> len(dict)
  2
  >>> print("ascii code of ‘a‘ is {},ascii code of ‘b‘ is {}".format(dict[‘a‘],dict[‘b‘]))
  ascii code of ‘a‘ is 97,ascii code of ‘b‘ is 98

• 判断特定的键是否存在于字典里：

  >>> ‘a‘ in dict
  True
  >>> ‘b
  >>>> ‘b‘ is in dict
  True

• 原处修改：

  #更改特定键的值
  >>> food={‘eggs‘:3,‘ham‘:1,‘spam‘:4}
  >>> food[‘ham‘]=2
  >>> food
  {‘eggs‘: 3, ‘ham‘: 2, ‘spam‘: 4}
  #增加新的键和相应的值
  >>> food[‘branch‘]=[‘bacon‘,‘bake‘]
  >>> food
  {‘eggs‘: 3, ‘ham‘: 2, ‘spam‘: 4, ‘branch‘: [‘bacon‘, ‘bake‘]}
  #删除一个字典元素
  >>> del food[‘eggs‘]
  >>> food
  {‘ham‘: 2, ‘spam‘: 4, ‘branch‘: [‘bacon‘, ‘bake‘]}
  #清空字典所有条目
  >>> dict.clear()
  #删除字典
  del dict

  字典的方法

• 查找字典的键值是否存在,如果不存在可以设置返回的值

  >>> food.get(‘ham‘)
  2
  >>> dict.get(‘b‘)
  2
  >>> dict.get(‘0‘)
  >>> dict.get(‘0‘,‘none‘)
  ‘none‘

• 创建字典的方法：
  1.最原始的方法：

  dict={‘name‘:‘wanger‘,‘age‘:25}

  2.按键赋值方法：

  >>> dict={}
  >>> dict[‘name‘]=‘wanger‘
  >>> dict[‘age‘]=25

• 字典的比较：
  字典的比较会比较字典的键，而不是字典的值,可以使用zip方式将字典的值和键反过来，这样就会比较值了，可以使用sorted函数对字典进行排序

  >>> dict={‘a‘:1,‘b‘:2,‘c‘:3,‘d‘:4}
  >>> max(dict)
  ‘d‘
  >>> min(dict)
  ‘a‘
  >>> max(zip(dict.values(),dict.keys()))
  (4, ‘d‘)
  >>> min(zip(dict.values(),dict.keys()))
  (1, ‘a‘)
  >>> sorted(zip(dict.values(),dict.keys()))
  [(1, ‘a‘), (2, ‘b‘), (3, ‘c‘), (4, ‘d‘)]
  >>> sorted(zip(dict.values(),dict.keys()),reverse=True)
  [(4, ‘d‘), (3, ‘c‘), (2, ‘b‘), (1, ‘a‘)]

• 字典列表的排序：
  可以使用sorted函数进行排序，使用key参数可以对排序的键进行定义，这里要用到operator模块的itemgetter函数

  >>> rows
  [{‘fname‘: ‘Brian‘, ‘lname‘: ‘Jones‘, ‘uid‘: 1003},
  {‘fname‘: ‘David‘, ‘lname‘: ‘Beazley‘, ‘uid‘: 1002}, 
  {‘fname‘: ‘John‘, ‘lname‘: ‘Clesse‘, ‘uid‘: 1001},
  {‘fname‘: ‘Big‘, ‘lname‘: ‘Jones‘, ‘uid‘: 1004}]
  >>> from operator import itemgetter
  >>> rows_fname=sorted(rows,key=itemgetter(‘fname‘))
  >>> rows_fname
  [{‘fname‘: ‘Big‘, ‘lname‘: ‘Jones‘, ‘uid‘: 1004},
  {‘fname‘: ‘Brian‘, ‘lname‘:
  ‘Jones‘, ‘uid‘: 1003}, 
  {‘fname‘: ‘David‘, ‘lname‘: ‘Beazley‘, ‘uid‘: 1002}, 
  {‘fname‘: ‘John‘, ‘lname‘: ‘Clesse‘, ‘uid‘: 1001}]
  >>> rows_uid=sorted(rows,key=itemgetter(‘uid‘))
  >>> rows_uid
  [{‘fname‘: ‘John‘, ‘lname‘: ‘Clesse‘, ‘uid‘: 1001}, 
  {‘fname‘: ‘David‘, ‘lname‘: ‘Beazley‘, ‘uid‘: 1002}, 
  {‘fname‘: ‘Brian‘, ‘lname‘: ‘Jones‘, ‘uid‘: 1003},
  {‘fname‘: ‘Big‘, ‘lname‘: ‘Jones‘, ‘uid‘: 1004}]

元组

元组简介

元组与列表非常类似，只是不能在原处更改，元祖在python里的特点：

• 任意对象的有序组合
• 通过偏移取数据
• 属于不可变序列类型
• 固定长度，异构，任意嵌套
• 对象引用的数组

元组的创建

元祖创建在只有单个元素的时候，必须加逗号（,），元组里可以嵌套元组

>>> tuple=()
>>> tuple=(1,)
>>> type(tuple)
<class ‘tuple‘>
#这里加不加括号都一样
>>> tuple=(1,2,‘3‘,(4,5))
>>> tuple
(1, 2, ‘3‘, (4, 5))
>>> tuple=1,2,‘3‘,(4,5)
>>> tuple
(1, 2, ‘3‘, (4, 5))

将列表转换为元组

>>> list=[1,2,3,4]
>>> sd=tuple(list)
>>> sd
(1, 2, 3, 4)

元组的方法

• 元组的排序：
  元组经过sorted排序后，会将其转换为列表

  >>> tuple=(1,5,3,6,4,2)
  >>> sorted(tuple)
  [1, 2, 3, 4, 5, 6]

• 查找元组元素位置：

  >>> tuple
  (1, 5, 3, 6, 4, 2)
  >>> tuple.index(3)
  2

• 计算元组元素数目：

  >>> tuple
  (1, 5, 3, 6, 4, 2)
  >>> tuple.count(3)
  1

• 元组的切片：

  >>> tuple[0]
  1
  >>> tuple[2:]
  (3, 6, 4, 2)
  >>> tuple[2:3]
  (3,)

• 列表和元组的操作类似，列表操作里只要不是在原处修改的，都可用于元组

  >>> (1,2)+(3,4)
  (1, 2, 3, 4)
  >>> (1,2)*4
  (1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2)
  >>> len(tuple)
  6

  集合

  集合简介

  set是一个无序且不重复的元素集合
  集合对象十一组无序排列的可哈希的值，集合成员可以做字典中的键。set也支持用in 和not in操作符检查成员，由于集合本身是无序的，不可以为集合创建索引或执行切片操作，也没有键可用来获取集合中元素的值。

集合特点

• 集合中的元素和字典中的键一样不重复
• 集合中的元素为不可变对象

集合的创建

>>> s=set(‘a‘)
>>> a=set({‘k1‘:1,‘k2‘:2})
>>> b=([‘y‘,‘e‘,‘d‘,‘o‘])
>>> c={‘a‘,‘b‘,‘c‘}
>>> d={(‘a‘,‘b‘,‘c‘)}

集合基本操作

• 集合的比较

  #比较a、b集合中a中存在，b中不存在的集合
  >>> a={11,22,33}
  >>> b={11,23,45}
  >>> a.difference(b)
  {33, 22}
  #找到a中存在，b中不存在的集合，并把a、b集合中都有的值覆盖掉
  >>> a={11,22,33}
  >>> print(a.difference_update(b))
  None
  >>> a
  {33, 22}

• 集合的删除：

  >>> a={11,22,33}
  >>> a.discard(11)
  >>> a.discard(44)
  >>> a
  {33, 22}
  #移除不存在的元素会报错
  >>> a={11,22,33}
  >>> a.remove(11)
  >>> a.remove(44)
  Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  KeyError: 44
  >>> a
  {33, 22}
  #移除末尾的元素
  >>> a={11,22,33}
  >>> a.pop()
  33
  >>> a
  {11, 22}

• 取交集：

  #取交集赋给新值
  >>> a={1,2,3,4}
  >>> b={6,5,4,3}
  >>> print (a.intersection(b))
  {3, 4}
  #取交集并把交集赋给a
  >>> print (a.intersection_update(b))
  None
  >>> a
  {3, 4}

• 集合判断：

  >>> a={3,4}
  >>> b={6,5,4,3}
  #判断a是否与b没有交集，有交集False，无交集True
  >>> a.isdisjoint(b)
  False
  #判断a是否是b的子集
  >>> a.issubset(b)
  True
  #判断a是否是b的父集
  >>> a.issuperset(b)
  False

• 集合合并：

  >>> a={1,2,3,4}
  >>> b={3, 4, 5, 6}
  #打印不同的元素
  >>> print (a.symmetric_difference(b))
  {1, 2, 5, 6}
  #打印不同的元素，并覆盖到集合a
  >>> print (a.symmetric_difference_update(b))
  None
  >>> a
  {1, 2, 5, 6}

• 集合取并集：

  >>> a={1, 2, 5, 6}
  >>> b={3, 4, 5, 6}
  >>> print (a.union(b))
  {1, 2, 3, 4, 5, 6}

• 集合的更新：

  >>> a={1, 2, 5, 6}
  >>> b={3, 4, 5, 6}
  #把a、b的值合并，并把值赋给集合a
  >>> a.update(b)
  >>> a
  {1, 2, 3, 4, 5, 6}
  #添加a集合的元素
  >>> a.update([7,8])
  >>> a
  {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}

• 集合的转换：
  将集合分别转换为列表、元组、字符串

  >>> a=set(range(5))
  }
  >>> li=list(a)
  >>> tu=tuple(a)
  >>> st=str(a)
  >>> print (li)
  [0, 1, 2, 3, 4]
  >>> print (tu)
  (0, 1, 2, 3, 4)
  >>> print (st)
  {0, 1, 2, 3, 4}

python文件

文件简介

文件对象在python里可以作为操作系统上的文件的链接
文件对象的使用方式与之前的字符串、列表等对象不同，它是对文件的输入、输出进行控制
在python里会用open函数来进行文件的控制

文件的访问

在python里使用open函数可以访问文件。
基本格式是：open（<file_address>[,access_mode]）
这里的文件地址是文本形式，在Windows里由于文件地址是使用反斜杠(),所以，可以使用r来对反斜杠不进行转义。
例如：
open(r‘C:mydirmyfile‘)
访问模式里是参数，默认是r(读取)
在访问模式，每一种方法都有一种使用到b的方式，就是二进制模式。
文件的读写参数

操作说明符	解释
r	以只读方式打开文件，这是默认模式
rb	以二进制格式打开一个文件用于只读。这是默认模式
r+	打开一个文件用于读写
rb+	以二进制格式打开一个文件用于读写
w	打开一个文件只用于写入。文件存在则覆盖，不存在，则创建新文件
wb	以二进制格式打开一个文件只用于写入。文件存在则覆盖，不存在则创建
w+	打开一个文件用于读写。如果文件已存在则将其覆盖，不存在则创建新文件。
wb+	以二进制打开一个文件用于读写。如果该文件存在则覆盖，不存在则创建
a	打开一个文件用于追加，如果文件内容存在，则将新内容追加到文件末尾，不存在则创建新文件写入
ab	以二进制格式打开一个文件用于写入
a+	打开一个文件用于读写，如果该文件存在，则会将新的内容追加到文件末尾，如果文件不存在，则创建新文件用于读写。
ab+	以二进制格式打开一个文件用于追加，文件存在将追加，不存在则创建新文件用于读写

文件的使用

• 迭代器是最好的读行工具，比如使用for循环
• 内容是字符串，不是对象，文件读取完之后，内容是以字符串的形式读取的。
• close是通常选项，当你使用完文件后，使用close方法来关闭文件关联
• 文件是缓冲而且是可查找的，flush或close()方法可以直接存储缓存里的内容，seek方法可以转到指定位置，当我们使用文件的时候，跟其他对象一样，用一个变量来引用

例子

>>> file1=open(r‘D:
uanjian1.txt‘,‘w‘)
>>> file1.write(‘hello,world‘)
11
>>> file1.close()
>>> file1=open(r‘D:
uanjian1.txt‘)
>>> file1.read()
‘hello,world‘
#tell用于获取文件指针位置，文件读取之后，文件指针在最后面
>>> file1.tell()
11
>>> file1.close()
>>>> file1=open(r‘D:
uanjian1.txt‘)
>>> file1.seek(6)
6
>>> file1.read(5)
‘world‘

文件的读取

当我们要读取前五个字符的时候可以这样：

>>> file1=open(r‘D:
uanjian1.txt‘)
>>> file1.read(5)
‘hello‘
>>> file1.tell()
5

当我们要按行读取的时候，可以使用readline和readlines方法

>>> file1=open(r‘D:
uanjian1.txt‘)
>>> file1.readline()
‘hello,world
‘
>>> file1.readline()
‘wanger
‘
>>> file1.readline()
‘asdfgghh‘
>>> file1.readline()
‘‘
>>> file1=open(r‘D:
uanjian1.txt‘)
>>> file1.readlines()
[‘hello,world
‘, ‘wanger
‘, ‘asdfgghh‘]

文件的写入

当我们需要写入到一个文件的时候，会使用w模式。当相应的文件存在时，会覆盖原先的文件然后写入，当相应的文件不存在时会创建新文件。

• 基本写入

  >>> file=open(r‘D:
  uanjian1.txt‘,‘w‘)
  >>> file.write(‘hello,world‘)
  11
  >>> file.write(‘|wanger‘)
  7
  >>> file.flush()
  >>> file.close()
  >>> file=open(r‘D:
  uanjian1.txt‘)
  >>> file.read()
  ‘hello,world|wanger‘

  在这里flush()方法是把缓存里的内容写入硬盘中。当运行close()方法的时候，也会进行同样操作。

• 按列表写入：
  writelines是把列表里的元素一个一个输入进去。当然，元素里的字符串最后没有换行，最终结果也不是换行的。

  >>> list=[‘hello,world!
  ‘,‘wanger
  ‘,‘asdfgh
  ‘]
  >>> file=open(r‘D:
  uanjian1.txt‘,‘w‘)
  >>> file.writelines(list)
  >>> file.close()
  >>> file=open(r‘D:
  uanjian1.txt‘)
  >>> file.read()
  ‘hello,world!
  wanger
  asdfgh
  ‘

• 在特定位置写入
  当我们输入错误的时候，可以把指针挪到最前面，然后继续输入。seek可以有两个传递变量，只有一个变量或者第一个变量为0时，就是更改当前的指针，第二个变量为1的时候，会返回当前指针位置，这个与tell方法同样，最后，第一个变量为0，第二个变量为2的时候会把指针放到最后

  >>> file=open(r‘D:
  uanjian1.txt‘,‘w‘)
  >>> file.write(‘heelo‘)
  5
  >>> file.seek(0)
  0
  >>> file.write(‘hello‘)
  5
  >>> file=open(r‘D:
  uanjian1.txt‘)
  >>> file.read()
  ‘hello‘

• 在最后写入
  之前看到的w模式，当文件是已有文件，就会删除里面的所有内容后再写入的。当我们需要在最后添加，而不是删除原有内容时，可以使用a模式。

  >>> file=open(r‘D:
  uanjian1.txt‘)
  >>> file.read()
  ‘hello‘
  >>> file.close()
  >>> file=open(r‘D:
  uanjian1.txt‘,‘a‘)
  >>> file.write(‘my name is wanger‘)
  17
  >>> file=open(r‘D:
  uanjian1.txt‘)
  >>> file.read()
  ‘hellomy name is wanger‘

  在模式里，我们会看到r+,w+,a+三种模式都有读写的方法。
  r+模式，只能打开已有文件，打开时保留原有文件，对文件可读，可写，也可更改原有内容。打开是指针在文件最前面。
  w+模式，打开时没有相应的文件，会创建；有相应的文件会覆盖原有的内容
  a+模式，可以打开原有文件，也可创建新的文件，打开时指针为文件的最后位置。指针可以放到任何位置来读内容，但写入时，指针默认会移动到最后，然后写入。

模式	打开已有文件	打开新的文件	打开时指针位置	写入时指针位置
r+	保留内容	发生错误	文件开头	当前位置
w+	删除内容	创建文件	文件开头	当前位置
a+	保留内容	创建文件	文件尾端	文件尾端

文件的访问

• 二进制模式
  在这个模式中，在python2.x中不会有什么特别，因为在2.x里存储方式就是二进制方式，但在python3.x里是Unicode方式。

  >>> cha=‘啊‘
  >>> cha_b=cha.encode()
  >>> file=open(r‘D:
  uanjian1.txt‘,‘w‘)
  >>> file.write(cha)
  1
  >>> file.write(cha_b)
  Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  TypeError: write() argument must be str, not bytes
  >>> file.close()
  >>> file=open(r‘D:
  uanjian1.txt‘)
  >>> file.read()
  ‘啊‘
  >>> file=open(r‘D:
  uanjian1.txt‘,‘wb‘)
  >>> file.write(cha)
  Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  TypeError: a bytes-like object is required, not ‘str‘
  >>> file.write(cha_b)
  3
  >>> file.close()
  >>> file=open(r‘D:
  uanjian1.txt‘,‘rb‘)
  >>> file.read()
  b‘xe5x95x8a‘

文件与其他类型

• 原生对象的存取
  存储一些对象的时候，比如说列表，字典等；python都需要把这些对象转换成字符串后存储：

  >>> file=open(r‘D:
  uanjian1.txt‘,‘w‘)
  >>> file.write({‘a‘:97})
  Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  TypeError: write() argument must be str, not dict
  >>> file.write(str({‘a‘:97}))
  9
  >>> file.write(str([1,2]))
  6
  >>> file.close()
  >>> file=open(r‘D:
  uanjian1.txt‘)
  >>> file.read()
  "{‘a‘: 97}[1, 2]"

如果要将存储的字符串转换回原来的数据类型，可以用pickle模块：

>>> file=open(r‘D:
uanjian1.txt‘,‘wb‘)
>>> a={‘a‘:97}
>>> pickle.dump(a,file)
>>> file.close()
>>> file=open(r‘D:
uanjian1.txt‘,‘rb‘)
>>> a_=pickle.load(file)
>>> a_
{‘a‘: 97}

打印输出至文件

需要把打印的内容直接输出到文件里的时候：

>>> with open (r‘D:
uanjian1.txt‘,‘w‘) as f:
...     print (‘hello,world!‘,file=f)
...
>>> with open (r‘D:
uanjian1.txt‘) as f:
...     f.read()
...
‘hello,world!
‘

判断文件是否存在，不存在时写入

因为w方式对已存在的文件会清楚后写入，但有的时候我们不想覆盖原有的文件，我们可以使用如下方式：

>>> if not os.path.exists(r‘D:
uanjian1.txt‘):
...     with open(r‘D:
uanjian1.txt‘,‘wt‘) as f:
...             f.write(‘hello,world‘)
... else:
...     print (‘file already exists‘)
...
file already exists

在python3.x中我们也可以使用这种方式来判断文件是否存在,存在的话会报错，不存在的话文件可以创建

>>> with open(r‘D:ruanjian2.txt‘,‘xt‘) as f:
...     f.write(‘hello
‘)
...
6
>>> with open(r‘D:ruanjian2.txt‘,‘xt‘) as f:
...     f.write(‘hello
‘)
...
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
FileExistsError: [Errno 17] File exists: ‘D:ruanjian\2.txt‘

读写压缩文件

文件在存储时也可以压缩存储，需要用到gzip或者bz2模块，在这两个模块中，默认是二进制模式，因此需要使用wt,rt等，指定text模式。读的时候使用rt，和read()。
压缩级别可以用compresslevel来设置，也可以使用open里的encoding,errors,newline等。

>>> with gzip.open(r‘D:
uanjian1.gz‘,‘wt‘) as f:
...     f.write(‘text‘)
...
4
>>> with gzip.open(r‘D:
uanjian1.gz‘,‘rt‘) as f:
...     f.read()
...
‘text‘
>>> with bz2.open(r‘D:
uanjian1.bz2‘,‘wt‘) as f:
...     f.write(‘hello,world‘)
...
11
>>> with bz2.open(r‘D:
uanjian1.bz2‘,‘rt‘) as f:
...     f.read()
...
‘hello,world‘

获取文件夹中的文件列表

这要用到os模块里的方法，关于os模块可以查看公众号的历史消息，对os模块有详细的解释，这里只列出一些简单的方法：

>>> import os
>>> os.getcwd()
‘/root/blog‘
>>> os.listdir(‘.‘)
[‘_config.yml‘, ‘node_modules‘, ‘.gitignore‘, ‘source‘, ‘db.json‘, ‘themes‘, ‘package.json‘, ‘public‘, ‘scaffolds‘, ‘.deploy_git‘]
#当需要判断是文件时
>>> files=[file for file in os.listdir(‘.‘) if os.path.isfile(os.path.join(‘.‘,file))]
>>> files
[‘_config.yml‘, ‘.gitignore‘, ‘db.json‘, ‘package.json‘]

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