由于CUP的运行速度远高于其他外设，IO操作有两种方式：

　　同步IO：CUP登着，程序暂停直到执行完后续代码

　　异步IO：CUP不等待，去做其他的事情，磁盘做完该做的事情后，告诉CUP，CUP再进行后续代码

　　异步IO操作较为复杂，这里记录同步IO操作。

• 文件读写

　　Python中读写文件是通过由操作系统提供的。

　　读文件：先使用open()方法打开文件，之后使用read()方法读入内存。

>>> f = open('/Users/michael/test.txt', 'r')

>>> f.read()

'Hello, world!'

　　最后，必须close()关闭文件，因为文件对象会占用操作系统的资源。

>>> f.close()

　　而在其中一旦出了错误，就会抛出IOError，为了保证最后能close()，使用with语句，来代替

with open('/path/to/file', 'r') as f:

    print f.read()

　　其中，read()一次性读取全部内容，read(size)，每次读取size个字节的内容，readline()每次读取一行内容，readlines()一次读取所有内容，每一行都储存在list的一个元素中。

对于readlines()可以使用：

for line in f.readlines():

    print(line.strip()) # 把末尾的'\n'删掉

　　凡是可以使用open()打开的对象，都是file-like Object。除了file外，还有内存的字节流，网络流，自定义流等。

　　普通的文件是以ASCII码编写的，而对于图片，视频等是由二进制文件编写的，得用‘rb’模式打开。

　　对于非ASCII编码的文件，必须得由二进制模式打开，再解码。比如GBK编码的文件：

>>> f = open('/Users/michael/gbk.txt', 'rb')

>>> u = f.read().decode('gbk')

>>> u

u'\u6d4b\u8bd5'

>>> print u

测试

这里有简化的方法，利用codecs模块，自动转码

import codecs

with codecs.open('/Users/michael/gbk.txt', 'r', 'gbk') as f:

    f.read() # u'\u6d4b\u8bd5'

　　写文件：写文件与读文件类似，为确保数据全部由内存写入文件，使用with语句

with open('/Users/michael/test.txt', 'w') as f:

    f.write('Hello, world!')

如有特定编码的文本文件，使用codecs模块。

• 操作文件和目录

　　获取环境变量：os.environ

　　获取某个环境变量的值：os.getenv（‘PATH’）

　　查看当前目录的据对路径：os.path.abspath('.')

　　将两个路径拼成一个：os.path.join('/User/michael', 'testdir')

　　创建一个目录：os.mkdir('/Users/michael/testdir')

　　删除一个目录：os.rmdir('/Users/michael/testdir')

　　拆分路径，得到最后一级的文件或目录名：os.path.split（'/Users/michael/testdir/file.txt'）

　　拆分路径，得到文件扩展名：os.path.splitext('/path/to/file.txt')

　　文件重命名：os.rename('test.txt', 'test.py')

　　删掉文件：os.remove('test.py')

　　复制文件：在shutil模块中的copyfile()

　　列出当前目录下的所有目录：[x for x in os.listdir('.') if os.path.isdir(x)]

　　列出所有的.py文件：[x for x in os.listdir('.') if os.path.isfile(x) and os.path.splitext(x)[1]=='.py']

• 序列化

　　变量从内存中变成可储存或传输的过程称为序列化，Python中负责序列化的叫做pickle和cPickle。

　　pickle和cPickle的区别在于cPickle是用c写的，速度快；pickle是用python写的，速度慢。所以：

try:

    import cPickle as pickle

except ImportError:

    import pickle

　　将对象序列化并写入文件：

>>> f = open('dump.txt', 'wb')

>>> pickle.dump(d, f)

>>> f.close()

　　将对象从磁盘读到内存，反序列化：

>>> f = open('dump.txt', 'rb')

>>> d = pickle.load(f)

>>> f.close()

>>> d

{'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}

　　pickle序列化对象后，存储的变量和原来的变量完全不一样，知识内容相同，而且每个语言序列化后的变量也是不一样的。为了在不同的编程语言间传递对象，必须把对象序列化为标准格式。Python内置的json模块提供了非常完善的Python对象到JSON格式的转换。

使用json.dump方法

>>> import json

>>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88)

>>> json.dumps(d)

'{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'

类似的，dump()方法可以直接把JSON写入一个file-like Object

JSON反序列化

>>> json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'

>>> json.loads(json_str)

{u'age': 20, u'score': 88, u'name': u'Bob'}

loads()把JSON的字符串反序列化，load()从file-like Object中读取字符串并序列化

将Student实例变成一个JSON对象。

def student2dict(std):

    return {

        'name': std.name,

        'age': std.age,

        'score': std.score

    }

print(json.dumps(s, default=student2dict))

将JSON反序列化为一个Student对象实例

def dict2student(d):

    return Student(d['name'], d['age'], d['score'])

json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'

print(json.loads(json_str, object_hook=dict2student))

注：本文为学习廖雪峰Python入门整理后的笔记