Python全栈Day 18部分知识点
执行应用程序和函数都是在执行功能
rb
f=open('aaa','rb',encoding='utf-8') #b的方式不能指定编码
1 #!/usr/bin/env python
2 # -*- coding:utf-8 -*-
3 f=open('ttt','rb')
4 data=f.read()
5 print(data)
输出
b'hello\r\n\xe4\xbd\xa0\xe5\xa5\xbd\r\n123\r\n12\r\n1' #windows中回车是\r\n这个整体；linux或unix平台是\n
字符串---encode--->bytes
bytes---decode--->字符串
wb
1 #!/usr/bin/env python
2 # -*- coding:utf-8 -*-
3 f=open('ttt_new','wb')
4 f.write(bytes('111\n',encoding='utf-8')) #字符串要转化为二进制，中间必须经过字符编码
另一种编码方式，
>>>'杨建'.encode('utf-8')
>>>b'\xe6\x9d\xa8\xe5\xbb\xba'
ab
不代表在最后一行追加，而是从最后的位置追加。
二进制这种方式代表处理数据的方式，不代表最后的内容，用二进制的好处：文件中不仅是文本，还包括视频、图片
文件操作的其他方法
closed判断是否关闭
encoding判断文件打开的编码
flush内存中的数据刷到硬盘中
tell光标当前所在位置 read(3)代表读取3个字符，其余的文件内光标移动都是以字节位单位，如seek/tell/read/truncate
f=open('aaa','r',encoding='utf-8',newline='') #读取文件中真正的换行符号windows系统中是\r\n
f=open('aaa','r',encoding='utf-8') #读取文件中python变换后换行符号\n
seek用来控制光标的移动 f.seek(3,0) 0即从文件开头数三个字节，不写0也行，是默认 f.seek(3,1) 1即相对于上一次光标停留位值，使用相对位置的时候文件操作方式必须带b f.seek(-10,2) 2即从文件末尾倒10个字节
truncate文件截取，在写文件，截取之外剩下的都删掉。文件操作方式可以是w或者是什么+都行，除了w+，w+一打开文件就把文件清空了。
循环文件的推荐方式
for i in f: #一条一条读，不符合的从内存中清除，不用一下都读出来，对文件句柄遍历循环
print(i)
高效率获取文件最后一行的方式
迭代器和生成器
递归：自己调用自己 ； 迭代：每一次对过程的重复称为一次“迭代”，而每一次迭代得到的结果会作为下一次迭代的初始值。
迭代器
迭代器协议：对象必须提供一个next方法，执行该方法要么返回迭代中的下一项，要么引起一个stopiteration异常，以终止迭代（只能往后走不能往前退）
可迭代对象：实现了迭代器协议的对象
协议是一种约定，可迭代对象实现了迭代器协议，python的内部工具（如for循环,sum,min,max函数）使用迭代器协议访问对象
python中强大的for循环机制（跟索引无关，就是基于迭代器协议工作的）字符串、列表、元组、字典、集合、文件对象，这些都不是可迭代对象，只不过在for循环时，调用了它们内部的__iter__方法，把它们变成了可迭代对象。然后for循环调用可迭代对象的__next__方法去取值，而且for循环会捕捉stopiteration异常，以终止迭代。所以对象都可以通过for循环来遍历，while可以通过下标访问对象，但无序对象就无法访问了。
l=[1,2,3]
for i in l: #1. 调用__iter__方法生成可迭代对象i_l=l.__iter__()；2. i_1.__next()__ next()就是在iter_l.__next__()
print(i)
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 l=[1,2,3] 4 iter_l=l.__iter__() 5 print(iter_l.__next__()) 6 print(iter_l.__next__()) 7 print(iter_l.__next__())
输出
1
2
3
生成器
可以理解为一种数据类型，它自动实现了迭代器协议，本身就是可迭代对象。
函数中有yield（相当于return，但可以执行多次），执行就得到了个生成器
三元运算，列表解析
写法比较简单，但占内存太多，列表解析需要生成列表，列表元素过多会卡死。
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 l=['鸡蛋%s'%i for i in range(10)] #列表是内存对象，鸡蛋都放到内存里了。 4 l1=['鸡蛋%s'%i for i in range(10) if i>5] 5 #l1=['鸡蛋%s'%i for i in range(10) if i>5 else i] #没有四元表达式 6 l2=['鸡蛋%s'%i for i in range(10) if i<5] 7 print(l) 8 print(l1) 9 print(l2)
输出
['鸡蛋0', '鸡蛋1', '鸡蛋2', '鸡蛋3', '鸡蛋4', '鸡蛋5', '鸡蛋6', '鸡蛋7', '鸡蛋8', '鸡蛋9']
['鸡蛋6', '鸡蛋7', '鸡蛋8', '鸡蛋9']
['鸡蛋0', '鸡蛋1', '鸡蛋2', '鸡蛋3', '鸡蛋4']
生成器表达式
把列表解析[]换成()得到的就是生成器表达式，它们都是便利的编程方式，只不过，生成器表达式更节省内存，因为生成器表达式是基于迭代器协议的next方法一个个取值的
1 #!/usr/bin/env python
2 # -*- coding:utf-8 -*-
3 laomuji=('鸡蛋%s'%i for i in range(10)) #生成器
4 print(laomuji)
5 print(laomuji.__next__())
6 print(next(laomuji))
7 print(next(laomuji))
8 print(next(laomuji))
输出
鸡蛋0
鸡蛋1
鸡蛋2
鸡蛋3