Python 中文件操作

上代码：

import os

import os.path

rootdir = "d:/code/su/data" # 指明被遍历的文件夹

for parent,dirnames,filenames in os.walk(rootdir): #三个参数：分别返回1.父目录 2.所有文件夹名字（不含路径） 3.所有文件名字

for dirname in dirnames: #输出文件夹信息

print "parent is:" + parent

print "dirname is" + dirname

for filename in filenames: #输出文件信息

print "parent is:" + parent

print "filename is:" + filename

print "the full name of the file is:" + os.path.join(parent,filename) #输出文件路径信息

按照博主的理解，每个元组代表的含义是线程处于某一个状态的影像。目录树的遍历过程就是由这一个一个的状态构成的。在每个状态下， 线程获得一个目录节点，同时获得这个目录节点下的所有目录节点和文件节点。

如果只需要获得单个目录节点的子节点：

os.listdir(rootdir)

基于字符read & write

最基本的文件操作当然就是在文件中读写数据。这也是很容易掌握的。现在打开一个文件以进行写操作：

1. fileHandle = open ( 'test.txt', 'w' )

fileHandle = open ( 'test.txt', 'w' )

'w'是指文件将被写入数据，语句的其它部分很好理解。下一步就是将数据写入文件：

1. fileHandle.write ( 'This is a test.\nReally, it is.' )

fileHandle.write ( 'This is a test.\nReally, it is.' )

这个语句将"This is a test."写入文件的第一行，"Really, it is."写入文件的第二行。最后，我们需要做清理工作，并且关闭文件：

1. fileHandle.close()

fileHandle.close()

正如你所见，在Python的面向对象机制下，这确实非常简单。需要注意的是，当你再次使用"w"方式在文件中写数据，所有原来的内容都会被删除。如果想保留原来的内容，可以使用"a"方式在文件中结尾附加数据：

1. fileHandle = open ( 'test.txt', 'a' ) 
2. fileHandle.write ( '\n\nBottom line.' ) 
3. fileHandle.close()

fileHandle = open ( 'test.txt', 'a' ) 
fileHandle.write ( '\n\nBottom line.' ) 
fileHandle.close()

然后，我们读取test.txt，并将内容显示出来：

1. fileHandle = open ( 'test.txt' ) 
2. print fileHandle.read() 
3. fileHandle.close()

fileHandle = open ( 'test.txt' ) 
print fileHandle.read() 
fileHandle.close()

以上语句将读取整个文件并显示其中的数据。

基于行的读写 line

1. fileHandle = open ( 'test.txt' )  
2. print fileHandle.readline() # "This is a test."  
3. fileHandle.close()

fileHandle = open ( 'test.txt' ) 
print fileHandle.readline() # "This is a test." 
fileHandle.close()

同时，也可以将文件内容保存到一个list中：

1. fileHandle = open ( 'test.txt' )  
2. fileList = fileHandle.readlines()  
3. for fileLine in fileList:  
4.     print '>>', fileLine  
5. fileHandle.close()

fileHandle = open ( 'test.txt' ) 
fileList = fileHandle.readlines() 
for fileLine in fileList: 
print '>>', fileLine 
fileHandle.close()

或者在文件中一次读取几个字节的内容：

1. fileHandle = open ( 'test.txt' ) 
2. print fileHandle.read ( 1 ) # "T" 
3. fileHandle.seek ( 4 ) 
4. print FileHandle.read ( 1 ) # " "(原文有错)

fileHandle = open ( 'test.txt' ) 
print fileHandle.read ( 1 ) # "T" 
fileHandle.seek ( 4 ) 
print FileHandle.read ( 1 ) # " "(原文有错)

随机访问文件中的位置 seek

Python在读取一个文件时，会记住其在文件中的位置，如下所示：

1. fileHandle = open ( 'test.txt' ) 
2. garbage = fileHandle.readline() 
3. fileHandle.readline() # "Really, it is."fileHandle.close()

fileHandle = open ( 'test.txt' ) 
garbage = fileHandle.readline() 
fileHandle.readline() # "Really, it is."fileHandle.close()

可以看到，只有第二行显示出来。然而，我们可以让Python从头开始读来解决这个问题：

1. fileHandle = open ( 'test.txt' ) 
2. garbage = fileHandle.readline() 
3. fileHandle.seek ( 0 ) 
4. print fileHandle.readline() # "This is a test." 
5. fileHandle.close()

fileHandle = open ( 'test.txt' ) 
garbage = fileHandle.readline() 
fileHandle.seek ( 0 ) 
print fileHandle.readline() # "This is a test." 
fileHandle.close()

在上面这个例子中，我们让Python从文件第一个字节开始读取数据。所以，第一行文字显示了出来。当然，我们也可以获取Python在文件中的位置：

1. fileHandle = open ( 'test.txt' ) 
2. print fileHandle.readline() # "This is a test." 
3. print fileHandle.tell() # "17" 
4. print fileHandle.readline() # "Really, it is."

fileHandle = open ( 'test.txt' ) 
print fileHandle.readline() # "This is a test." 
print fileHandle.tell() # "17" 
print fileHandle.readline() # "Really, it is."

二进制方式读写

在Windows和Macintosh环境下，有时可能需要以二进制方式读写文件，比如图片和可执行文件。此时，只要在打开文件的方式参数中增加一个"b"即可：

1. fileHandle = open ( 'testBinary.txt', 'wb' ) 
2. fileHandle.write ( 'There is no spoon.' ) 
3. fileHandle.close()

fileHandle = open ( 'testBinary.txt', 'wb' ) 
fileHandle.write ( 'There is no spoon.' ) 
fileHandle.close()

1. fileHandle = open ( 'testBinary.txt', 'rb' ) 
2. print fileHandle.read() 
3. fileHandle.close()

fileHandle = open ( 'testBinary.txt', 'rb' ) 
print fileHandle.read() 
fileHandle.close()

python本身并没有对二进制进行支持，不过提供了一个模块来弥补，就是struct模块。

python没有二进制类型，但可以存储二进制类型的数据，就是用string字符串类型来存储二进制数据，这也没关系，因为string是以1个字节为单位的。

import struct

a=12.34

#将a变为二进制

bytes=struct.pack('i',a)

此时bytes就是一个string字符串，字符串按字节同a的二进制存储内容相同。

再进行反操作

现有二进制数据bytes，（其实就是字符串），将它反过来转换成python的数据类型：

a,=struct.unpack('i',bytes)

注意，unpack返回的是tuple

所以如果只有一个变量的话：

bytes=struct.pack('i',a)

那么，解码的时候需要这样

a,=struct.unpack('i',bytes) 或者 (a,)=struct.unpack('i',bytes)

如果直接用a=struct.unpack('i',bytes)，那么 a=(12.34,) ，是一个tuple而不是原来的浮点数了。

如果是由多个数据构成的，可以这样：

a='hello'

b='world!'

c=2

d=45.123

bytes=struct.pack('5s6sif',a,b,c,d)

此时的bytes就是二进制形式的数据了，可以直接写入文件比如 binfile.write(bytes)

然后，当我们需要时可以再读出来，bytes=binfile.read()

再通过struct.unpack()解码成python变量
a,b,c,d=struct.unpack('5s6sif',bytes)

'5s6sif'这个叫做fmt，就是格式化字符串，由数字加字符构成，5s表示占5个字符的字符串，2i，表示2个整数等等，下面是可用的字符及类型，ctype表示可以与python中的类型一一对应。

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各种系统操作

注意：虽然python中提供了各种拼接目录的函数，但是经本人实验，函数并不能保证字符编码不出问题，很大可能导致程序错误。所以最好还是自己拼接。

python中对文件、文件夹（文件操作函数）的操作需要涉及到os模块和shutil模块。

得到当前工作目录，即当前Python脚本工作的目录路径: os.getcwd()

返回指定目录下的所有文件和目录名:os.listdir()

函数用来删除一个文件:os.remove()

删除多个目录：os.removedirs（r"c：\python"）

检验给出的路径是否是一个文件：os.path.isfile()

检验给出的路径是否是一个目录：os.path.isdir()

判断是否是绝对路径：os.path.isabs()

检查是否快捷方式os.path.islink ( filename )

检验给出的路径是否真地存:os.path.exists()

返回一个路径的目录名和文件名:os.path.split() eg os.path.split('/home/swaroop/byte/code/poem.txt')结果：('/home/swaroop/byte/code', 'poem.txt')

分离扩展名：os.path.splitext()

获取路径名：os.path.dirname()

获取文件名：os.path.basename()

运行shell命令: os.system()

读取和设置环境变量:os.getenv() 与os.putenv()

给出当前平台使用的行终止符:os.linesep Windows使用'\r\n'，Linux使用'\n'而Mac使用'\r'

指示你正在使用的平台：os.name 对于Windows，它是'nt'，而对于Linux/Unix用户，它是'posix'

重命名：os.rename（old， new）

创建多级目录：os.makedirs（r"c：\python\test"）

创建单个目录：os.mkdir（"test"）

获取文件属性：os.stat（file）

修改文件权限与时间戳：os.chmod（file）

终止当前进程：os.exit（）

获取文件大小：os.path.getsize（filename）

文件操作：
os.mknod("test.txt") 创建空文件
fp = open("test.txt",w) 直接打开一个文件，如果文件不存在则创建文件

关于open 模式：

w 以写方式打开，
a 以追加模式打开 (从 EOF 开始, 必要时创建新文件)
r+ 以读写模式打开
w+ 以读写模式打开 (参见 w )
a+ 以读写模式打开 (参见 a )
rb 以二进制读模式打开
wb 以二进制写模式打开 (参见 w )
ab 以二进制追加模式打开 (参见 a )
rb+ 以二进制读写模式打开 (参见 r+ )
wb+ 以二进制读写模式打开 (参见 w+ )
ab+ 以二进制读写模式打开 (参见 a+ )

fp.read([size]) #size为读取的长度，以byte为单位

fp.readline([size]) #读一行，如果定义了size，有可能返回的只是一行的一部分

fp.readlines([size]) #把文件每一行作为一个list的一个成员，并返回这个list。其实它的内部是通过循环调用readline()来实现的。如果提供size参数，size是表示读取内容的总长，也就是说可能只读到文件的一部分。

fp.write(str) #把str写到文件中，write()并不会在str后加上一个换行符

fp.writelines(seq) #把seq的内容全部写到文件中(多行一次性写入)。这个函数也只是忠实地写入，不会在每行后面加上任何东西。

fp.close() #关闭文件。python会在一个文件不用后自动关闭文件，不过这一功能没有保证，最好还是养成自己关闭的习惯。 如果一个文件在关闭后还对其进行操作会产生ValueError

fp.flush() #把缓冲区的内容写入硬盘

fp.fileno() #返回一个长整型的"文件标签"

fp.isatty() #文件是否是一个终端设备文件（unix系统中的）

fp.tell() #返回文件操作标记的当前位置，以文件的开头为原点

fp.next() #返回下一行，并将文件操作标记位移到下一行。把一个file用于for … in file这样的语句时，就是调用next()函数来实现遍历的。

fp.seek(offset[,whence]) #将文件打操作标记移到offset的位置。这个offset一般是相对于文件的开头来计算的，一般为正数。但如果提供了whence参数就不一定了，whence可以为0表示从头开始计算，1表示以当前位置为原点计算。2表示以文件末尾为原点进行计算。需要注意，如果文件以a或a+的模式打开，每次进行写操作时，文件操作标记会自动返回到文件末尾。

fp.truncate([size]) #把文件裁成规定的大小，默认的是裁到当前文件操作标记的位置。如果size比文件的大小还要大，依据系统的不同可能是不改变文件，也可能是用0把文件补到相应的大小，也可能是以一些随机的内容加上去。

目录操作：
os.mkdir("file") 创建目录
复制文件：
shutil.copyfile("oldfile","newfile") oldfile和newfile都只能是文件
shutil.copy("oldfile","newfile") oldfile只能是文件夹，newfile可以是文件，也可以是目标目录
复制文件夹：
shutil.copytree("olddir","newdir") olddir和newdir都只能是目录，且newdir必须不存在
重命名文件（目录）
os.rename("oldname","newname") 文件或目录都是使用这条命令
移动文件（目录）
shutil.move("oldpos","newpos") 
删除文件
os.remove("file")
删除目录
os.rmdir("dir")只能删除空目录
shutil.rmtree("dir") 空目录、有内容的目录都可以删
转换目录
os.chdir("path") 换路径

ps: 文件操作时，常常配合正则表达式：

img_dir = img_dir.replace('\\','/')

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存储对象

使用前一节中介绍的模块，可以实现在文件中对字符串的读写。 
然而，有的时候，你可能需要传递其它类型的数据，如list、tuple、dictionary和其它对象。在Python中，你可以使用Pickling来完成。你可以使用Python标准库中的"pickle"模块完成数据编组。 
下面，我们来编组一个包含字符串和数字的list：

1. import pickle 
2. 
3. fileHandle = open ( 'pickleFile.txt', 'w' ) 
4. testList = [ 'This', 2, 'is', 1, 'a', 0, 'test.' ] 
5. pickle.dump ( testList, fileHandle ) 
6. fileHandle.close()

import pickle

fileHandle = open ( 'pickleFile.txt', 'w' ) 
testList = [ 'This', 2, 'is', 1, 'a', 0, 'test.' ] 
pickle.dump ( testList, fileHandle ) 
fileHandle.close()

拆分编组同样不难：

1. import pickle 
2. 
3. fileHandle = open ( 'pickleFile.txt' ) 
4. testList = pickle.load ( fileHandle ) 
5. fileHandle.close()

import pickle

fileHandle = open ( 'pickleFile.txt' ) 
testList = pickle.load ( fileHandle ) 
fileHandle.close()

现在试试存储更加复杂的数据：

1. import pickle 
2. 
3. fileHandle = open ( 'pickleFile.txt', 'w' ) 
4. testList = [ 123, { 'Calories' : 190 }, 'Mr. Anderson', [ 1, 2, 7 ] ] 
5. pickle.dump ( testList, fileHandle ) 
6. fileHandle.close()

import pickle

fileHandle = open ( 'pickleFile.txt', 'w' ) 
testList = [ 123, { 'Calories' : 190 }, 'Mr. Anderson', [ 1, 2, 7 ] ] 
pickle.dump ( testList, fileHandle ) 
fileHandle.close()

1. import pickle 
2. 
3. fileHandle = open ( 'pickleFile.txt' ) 
4. testList = pickle.load ( fileHandle ) 
5. fileHandle.close()

import pickle

fileHandle = open ( 'pickleFile.txt' ) 
testList = pickle.load ( fileHandle ) 
fileHandle.close()

如上所述，使用Python的"pickle"模块编组确实很简单。众多对象可以通过它来存储到文件中。如果可以的话，"cPickle"同样胜任这个工作。它和"pickle"模块一样，但是速度更快：

1. import cPickle 
2. 
3. fileHandle = open ( 'pickleFile.txt', 'w' ) 
4. cPickle.dump ( 1776, fileHandle ) 
5. fileHandle.close()

import cPickle

fileHandle = open ( 'pickleFile.txt', 'w' ) 
cPickle.dump ( 1776, fileHandle ) 
fileHandle.close()

字符串匹配

对于简单的数据，使用流文本文件而不是数据库更简单明了，也就少不了文件操作和字符串匹配的需求。

re模块的search和match方法是匹配到就返回，而不是去匹配所有，而findall()则匹配所有返回数组。
　>>> m=re.findall("^a\w+","abcdfa\na1b2c3",re.MULTILINE)
　>>> m
　['abcdfa', 'a1b2c3']