news 2026/2/10 17:27:48

python学习第五周

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
python学习第五周

打开文件:

try:f=open("C:/Users/25770/PycharmProjects/PythonProject7/day0108/files/1",'r')print(f.read())finally:iff:f.close()

可以简写为:

withopen("C:/Users/25770/PycharmProjects/PythonProject7/day0108/files/1")asf:print(f.read())

读取二进制文件:

f=open("C:/Users/25770/PycharmProjects/PythonProject7/day0108/files/1",'rb')

写出:

f=open("C:/Users/25770/PycharmProjects/PythonProject7/day0108/files/1",'w')f.write("hello world")

追加写出:a:append

f=open("C:/Users/25770/PycharmProjects/PythonProject7/day0108/files/1",'a')f.write("hello world")
内存流
  • StringIO
    StringIO会将字符串读入到内存中
fromioimportStringIO f=StringIO()f.write("hello")f.write("world")print(f.getvalue())
f=StringIO("hello ! \n hi \n goodbye")whileTrue:s=f.readline()ifs=="":breakprint(s.strip())

  • BytesIO
    BytesIO实现了在内存中读写bytes ,写入的并不是str,而是经过utf-8编码的bytes
fromioimportBytesIO f=BytesIO()print(f.write("中文".encode("utf-8")))print(f.getvalue())
操作文件和目录

操作系统直接操作文件和目录,,用的是os包,,,

  • os.path.abspath("."):获取当前目录的绝对地址
  • os.path.join(目录1,目录2): 将两个目录连接起来,也可以连接文件
  • os.listdir("."): 获取当前目录下面的所有目录和文件
    • os.path.isdir(): 判断遍历出来的是不是目录
  • os.path.split(): 将最后一层目录或者文件切割出来 ,返回元组
  • os.path.splitext(): 获取文件的后缀名比如.py
  • os.rename(原文件名字,新文件名字)
  • os.name: 返回操作系统的名字,,如果是windows返回nt
  • os.environ: 获取环境变量
  • os.environ.get('PATH',default): 获取指定的环境变量
  • os.remove("xxx"): 删除指定文件

遍历文件

print(os.listdir("."))print([xforxinos.listdir(".")ifos.path.isdir(x)])print([xforxinos.listdir(".")ifos.path.isfile(x)andos.path.splitext(x)[1]=='.py'])
序列化

序列化: 将内存中的东西,,变成可存储的东西,,这个过程叫做序列化,在python中交pickling…在其他语言中被叫做serilization,marshalling,flattening
反序列化:重新读取对象到内存中,也就是unpickling

  • pickle
    python中有一个可以直接序列化为二进制的工具模块pickle:
    但是每个解释器都可能不一样,,也就是说,不同的解释器,可能反序列化会失败,,所以只能用pickle保存那些不重要的数据,,不能成功反序列化也没有关系
importpickle d=dict(name="John",age=25)f=open("dump.txt","wb")pickle.dump(d,f)
importpickle f=open("dump.txt","rb")print(pickle.load(f))f.close()
  • json序列化
    • dumps(): 返回标准的json字符串
    • dump(): 写入到文件
    • loads(): 反序列化

json可以存很多,,但是不能直接存对象,,但是我们大部分都是直接存对象,,
直接存对象就需要先将对象转换成dict然后再存储

importjson d=dict(name="John",age=25)# 返回json字符串json_str=json.dumps(d)# print()j=json.loads(json_str)print(j)defstudent2dict(std):return{'name':std.name,'age':std.age}classStudent():def__init__(self,name,age):self.name=name self.age=age# 将字典还原成对象defdict2student(d):returnStudent(d['name'],d['age'])s=Student("John",25)print(json.dumps(s,default=student2dict))print(s.__dict__)sJson=json.dumps(s,default=lambdao:o.__dict__)print(sJson)s2=json.loads(sJson,object_hook=dict2student)print(s2.name)

json.dumps()参数

  • default : 默认的转换,,可以自定义函数转换,,也可以使用对象的__dict__
  • ensure_ascii : 默认是true,,,true:表示如果不是在ascii码之内的,就会被转义成\uxxxx的格式,,如果为false: 保留原始的非ascii字符,,比如直接显示张三

json.loads()参数

  • object_hook : 将字典转换成对象的钩子
版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/2/7 3:02:45

Habitat-Sim 3D模拟器完整配置手册:零基础快速部署指南

Habitat-Sim 3D模拟器完整配置手册:零基础快速部署指南 【免费下载链接】habitat-sim A flexible, high-performance 3D simulator for Embodied AI research. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ha/habitat-sim Habitat-Sim作为面向具身AI研究…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/5 21:50:59

M2FP在自动驾驶中的应用:行人检测分割

M2FP在自动驾驶中的应用:行人检测分割 🧩 M2FP 多人人体解析服务 在自动驾驶系统中,对行人的精准感知是保障安全的核心环节。传统的行人检测方法多集中于边界框定位或整体轮廓识别,难以满足复杂城市场景下对细粒度语义理解的需求…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/8 16:56:46

精通pix2pix模型实战:从原理到应用的进阶指南

精通pix2pix模型实战:从原理到应用的进阶指南 【免费下载链接】pix2pix Image-to-image translation with conditional adversarial nets 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pi/pix2pix 在当今计算机视觉领域,pix2pix模型凭借其出色的图像…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/4 6:16:26

GAN Lab完全攻略:零基础玩转深度学习可视化实验

GAN Lab完全攻略:零基础玩转深度学习可视化实验 【免费下载链接】ganlab GAN Lab: An Interactive, Visual Experimentation Tool for Generative Adversarial Networks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/ganlab 还在为理解复杂的生成对抗网络而…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/9 6:44:19

M2FP模型在智能相册中的人物场景分类

M2FP模型在智能相册中的人物场景分类 📌 引言:智能相册的语义理解新范式 随着数字影像数据的爆炸式增长,用户对智能相册管理的需求已从简单的“按时间排序”演进到“按内容理解”。传统相册系统依赖人脸识别和基础标签(如“风景…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/6 15:57:50

5分钟快速上手Napari:零基础多维度图像查看器入门指南

5分钟快速上手Napari:零基础多维度图像查看器入门指南 【免费下载链接】napari napari: a fast, interactive, multi-dimensional image viewer for python 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/na/napari Napari是一款专为Python环境设计的快速交互式…

作者头像 李华