Python 第三篇(上)：python文件基础操作、json模块、lambda、map、filter、reduce和函数位置参数

python一切皆对象，linux一切皆文件，python操作文件是很常见的O/I操作，其内置来open()函数可以完成文件的基本操作：

一：使用内置open()函数操作文件，基本语法如下：

with   open("test.log","r") as f: #文件的打开模式为只读r
    a = f.readlines() #一次读取文件的所有行放入内存
print(a) #显示读取到的文件全部内容
print(type(a)) #显示读到的文件内容是列表,也就是要多读取到的内容做操作,需要使用列表的操作方法
＃with语句会自动关闭文件，因此不需要使用f.close来关闭文件了

以下是文件打开时的模式，不同打开模式有不同的操作方法：

r：以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。这是默认模式。

r+：打开一个文件用于读写，文件指针将会放在文件的开头，此方法适用于在开头增加数据，如果要在末位添加数据本方法不适合，。

rb：以二进制格式打开一个文件用于只读。文件指针将会放在文件的开头。这是默认模式。

rb+: 以二进制格式打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。

r打开方式总结：无论是是以r还是r+还是rb打开文件，指针都在文件的开头，r＋可以读写文件，rb＋以二进只读写方式打开文件

w打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在，创建新文件。

w+:打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在，创建新文件。

wb:以二进制格式打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在，创建新文件。

wb+:以二进制格式打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在，创建新文件。

w打开文件方式总结：w方式可以读写文件，如果文件不存在都会创建，但是如果文件存在则会覆盖原文件内容，指针会在文件首部，因此不适用于操作有数据的文件。

a: 打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。也就是说，新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在，创建新文件进行写入,a不能读文件

ab: 以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。也就是说，新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在，创建新文件进行写入。

a+:打开一个文件用于读写。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。文件打开时会是追加模式。如果该文件不存在，创建新文件用于读写，a与a＋的区别是a不能读只能追加，a＋可以读写。

ab+:以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。如果该文件不存在，创建新文件用于读写。

a打开文件总结：a用于在末位追加，但是不能读，ab以二进制操作，a＋可以读写，如果见不存在就创建，存在则将指针放在末位，ab＋出使用二进制以外同a，凡是操作加上＋都可以读写。

r+U：在读文件的时候只以 \n 做换行符，U只能和r搭配使用，其他环境不能使用

二：open()内置函数的常用方法：

以下方法基于python2.7.10，python3大同小异：

假如有个文件，内容如下：

你好!
!nihao
!你好
现在使用open()函数的方法来操作打开此文件：

1.readline(self,size=None):一次读取一行数据到内存，如果要读取多行需要配合next()方法：

 with   open("test.log","r") as f: #文件的打开模式为只读r
     a = f.readline() #一次读取文件的所有行放入内存
 print(a) #显示读取到的文件内容是一行
 print(type(a)) #显示读到的文件内容是列表,也就是要多读取到的内容做操作,需要使用列表的操作方法

 执行结果：
 你好!

 <class 'str'>

readline

2.readlines(self,size=None):读取全部文件内容到内存，并按每行一个元素组成为一个列表，元素后面有换行符：

  with   open("test.log") as f:
      #print(f.readline())

      for a in  f.readlines(): #读取全部文件内容到内存，然后利用for循环遍历文件内容
          print(a)
  print(type(a))

  执行结果：
  你好!

  !nihao

 !你好
 <class 'str'>

readlines

3.close(self)  #关闭文件,with方法不需要关闭文件

4.flush(self): #刷新文件内部缓冲区，并不能将程序缓存和系统缓存完全写入硬盘

5.isatty(self): #判断文件是否同一个系统文件，根据tty

6.next(self): #执行一行取出来，再次执行就去下一行

7.read(self, size=None): #将文件一次性加载到内存，可以加数字表示读多少字节

8.readinto(self): #读到缓冲区，即将废弃，不要使用

9.seek(self, offset, whence=None): #设置光标位置

10.tell(self): #返回当前的光标位置

11.truncate(self, size=None): #保留光标之前的数据，删除光标之后的数据

12.write(self, p_str): #写文件，只写一个 字符串

13.writelines(self, sequence_of_strings): #可以将一个列表一次写入文件

14.xreadlines(self): #每次只读一行，即将废弃

15.fileno(self): 显示文件的底层描述符

三：python的json模块：

json的全称是(JavaScript Object Notation)，json是一种文档语言，类似于xml是一种文档语言，python中的json模块的功能是将python对象和JSON字符串的互相转换，json文件是一种key和value的格式，并提供数据的持久化保存，相比较于xml文件不需要更多的描述行，因此比xml文件体积更小，读取数据更直接。

json模块的常见方法：

1.json.__version__():显示版本

2.json.__all__：显示所有非内值方法：

3.json.__author__：作者，留的邮箱是Bob Ippolito <bob@redivi.com>

4.json._default_encoder：显示默认编码器：

 _default_encoder = JSONEncoder(
     skipkeys=False,
     ensure_ascii=True,
     check_circular=True,
     allow_nan=True,
     indent=None,
     separators=None,
     encoding='utf-8',
     default=None,
 )

_default_encoder

5.json.dump：

6.json.dumps() #使用json对非json数据进行格式化后通过json格式，成为序列化

1 import  json
2 data = {"backend": "www.test.org","record":{"server": "192.168.0.200","weight": 10,"maxconn": 3}}
3 with open("test.json","a+") as f:
4     f.write(json.dumps(data))  #执行完成后会将data写入一个新的文件

json.dumps

7.json.load()

8.json.loads()  #对json保存的数据进行反序列化处理显示

三：lambda表达式：是一个匿名函数，一个处理逻辑简单的表达式：

 f = lambda x,y,z:x+y+z #lambda x,y,z为传入三个参数，以冒号分隔，执行x+y+z
 print(f(3,4,5))

 执行结果：
 12

 def dic(x): #第一步执行函数，第三步x=2
     return  lambda y:x+y #第四步执行lambda表达式，需要传递x的值，第六步x等于2y等于4，返回6即执行完毕
 a = dic(2) #第二步传递2给x
 print(a(4)) #第五步打印a并传递4给y
 执行结果：
 6

lambda

四：内置函数map：遍历序列，对每一个元素进行批量处理，最终获取一个新的序列

 给每个元素都加100：
 li = [11,22,33]  #定义一个新列表
 new_list = map(lambda a:a + 100,li) #对每个元素进行处理加100，传递li列表
 print new_list
 等于使用函数：
 def add(x):
     for i in x:
         new = i + 100
         print new
 add(li)

map

五：内置函数filter：默认取内容为真的元素

 #对序列中的元素进行筛选，最终获取符合要求的序列，只过滤布尔值为真的元素，0，空字符和空格为假
 #如取出某个序列的元素大于某个指定的条件：
 li = [11,22,33,44,55]
 li2 = (filter(lambda a:a > 40,li))
 for i in li2:
     print(i)

 执行结果：
 44
 55

filter

六：内置函数：reduce

 对序列内的所有元素进行累积操作，直到得出最终的结果：
 例如：计算一个列表的相加的结果
 计算1+2+3+4+5+6的结果，
 li = [1,2,3,4,5,6]
 num = reduce(lambda arg1,arg2:arg1+arg2,li) #累积操作,使用lambda 传递两个参数相加，传递列表li
 print num

 执行结果：
 21

reduce

七：生成器:yield

 生成器:yield
 记住上一次操作，下次执行是时候继续执行
 return 之后函数的生命周期就结束了，而且一个函数只能有一个return，如果有多个return则只执行第一个return，后面的就不再执行，yield可以有多个而且都会执行

 通过yield循环小于10的数字
 def mrange(arg):
     seed = 0
     while True:
         if seed >= 10: #当条件大于等于10，就进行return，可以是break或continue
             return
         else: #假如条件不大于10，即0-9之间
             seed = seed + 1 #加1并赋值给自身
             yield  seed #将值返回，这里不能是return，因为return表示函数的结束
 for i in mrange(10):
     print i

yield

内置函数总结：

reduce：对元素进行累加操作，比如每个数做同样的操作

filter：对序列进行过滤，最终获取符合自己要求的序列

map：遍历序列，对每一个元素进行操作，最终获取一个新的序列

yield：对序列中的元素进行累积操作，直到最后一个元素结束，从而得到最终的结果

八：函数参数：

形参：定义函数的时候后面定义的函数，没有实际值，如：def func(a,b):，则a和b是形参

实参：在调用函数执行的时候传递的实际参数，如func(1,2)是实参

1、默认参数：默认参数必须放在最后的位置：

按照顺序赋值，可以在设置参数的时候设置默认值，在调用的时候如果给参数传递了值会覆盖默认参数的值，如果没有传递值会是默认参数的值，如：

 def show(a,b=3,c=4): #默认参数必须放在最后，可以有多个
     print(a,b,c)

 show(1)
 #执行结果：
 #1 3 4 ＃将没有传递参数的b和c使用了默认设置的3和4

默认参数

2、指定参数，在传递参数的时候根据传递参数的名称传递参数的值，指定参数不受位置的影响，如：

 def show(a,b,c):
     print(a,b,c)

 show(10,c=3,b=2) ＃在调用的时候给指定参数传递值，不受位置限制

 执行结果：
 10 2 3

指定参数

3、动态参数：*args,可以传递多个参数和列表：

 def dic1(*args):  #形参，参数可以不固定数量和形式,接收调用的时候传递的多个实参
     print(args)
 dic1("name","age")  #实参

动态参数

4、传递字典：

 def dic1(*args,a=1,**kwargs):
     print(args,a,kwargs)
 dic1("c","c",c=2,b=3)

 执行结果：
 ('c', 'c') 1 {'b': 3, 'c': 2}

*args，**kwargs

 通过动态参数进行格式化输出：

 name = "{name} is {age}，job is {job}"  #变量
 dic = {"name":"jack","age":18,"job":"IT"} #定义字典，字典是name和age，和变量相同
 result = name.format(**dic) #格式化字符串传递**dic字典并赋值给result
 print(result)

 执行结果：
 jack is 18，job is IT

通过动态参数进行格式化输出

 通过函数发送邮件：

 1 import smtplib
 2 from email.mime.text import MIMEText
 3 from email.utils import formataddr
 4
 5 def mail(user):
 6     ret = True
 7     try:
 8         msg = MIMEText('邮件内容', 'plain', 'utf-8')
 9         msg['From'] = formataddr(["张士杰",'rooroot@126.com'])
10         msg['To'] = formataddr(["测试邮件",'1669121886@qq.com'])
11         msg['Subject'] = "主题"
12
13         server = smtplib.SMTP("smtp.126.com", 25)
14         server.login("rooroot@126.com", "login password")
15         server.sendmail('rooroot@126.com', [user,], msg.as_string())
16         server.quit()
17         return  ret
18     except Exception:
19         ret = Flase
20
21 ret = mail("1669121886@qq.com")
22 if ret:
23     print("发送成功")
24 else:
25     print("发送失败")
26
27
28 执行结果：
29 发送成功

通过给函数传递参数发送邮件