IO_file


文件 IO


In [1]:
# 多行结果输出支持
from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"

In [6]:
# 过滤器
fibonacci = [0,1,1,2,3,5,8,13,21,34,55]
list(filter(lambda x: x % 2, fibonacci))


Out[6]:
[1, 1, 3, 5, 13, 21, 55]

In [11]:
import functools
functools.reduce(lambda x,y: x+y, [47,11,42,67])


Out[11]:
167

读写压缩文件

  • gzip 和 bz2 模块可以很容易的处理这些文件。 两个模块都为 open() 函数提供了另外的实现来解决这个问题
# 读
# gzip compression
import gzip
with gzip.open('somefile.gz', 'rt') as f:
    text = f.read()

# bz2 compression
import bz2
with bz2.open('somefile.bz2', 'rt') as f:
    text = f.read()
# 写
# gzip compression
import gzip
with gzip.open('somefile.gz', 'wt') as f:
    f.write(text)

# bz2 compression
import bz2
with bz2.open('somefile.bz2', 'wt') as f:
    f.write(text)

CSV 文件

  • 对于大多数的CSV格式的数据读写问题,都可以使用 csv 库
import csv
with open('stocks.csv') as f:
    f_csv = csv.reader(f)
    headers = next(f_csv)
    for row in f_csv:
        # Process row
        ...
from collections import namedtuple
with open('stock.csv') as f:
    f_csv = csv.reader(f)
    headings = next(f_csv)
    Row = namedtuple('Row', headings)
    for r in f_csv:
        row = Row(*r)
        # Process row
        ...

JSON 数据

  • json 模块提供了一种很简单的方式来编码和解码JSON数据。 其中两个主要的函数是 json.dumps() 和 json.loads() , 要比其他序列化函数库如pickle的接口少得多(字符串操作)
  • 如果你要处理的是文件而不是字符串,你可以使用 json.dump() 和 json.load() 来编码和解码JSON数据

In [13]:
import json

data = {
    'name' : 'ACME',
    'shares' : 100,
    'price' : 542.23
}

json_str = json.dumps(data)

In [14]:
json_str


Out[14]:
'{"name": "ACME", "shares": 100, "price": 542.23}'

In [15]:
data = json.loads(json_str)

In [16]:
data


Out[16]:
{'name': 'ACME', 'price': 542.23, 'shares': 100}
# Writing JSON data
with open('data.json', 'w') as f:
    json.dump(data, f)

# Reading data back
with open('data.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

In [17]:
d = {'a': True,
     'b': 'Hello',
     'c': None}
json.dumps(d)


Out[17]:
'{"a": true, "b": "Hello", "c": null}'

In [ ]: