>>> f = open('/Users/michael/test.txt', 'r')r是标识符表示读
>>> f.read()f.close()一般读文件或者抛出异常时需要关闭文件，Python引入了with语句来自动帮我们调用close()方法,
with open('/path/to/file', 'r') as f:
print(f.read())如果文件很小，read()一次性读取最方便；如果不能确定文件大小，反复调用read(size)比较保险；如果是配置文件，调用readlines()最方便
前面讲的默认都是读取文本文件，并且是UTF-8编码的文本文件。要读取二进制文件，比如图片、视频等等，用'rb'模式打开文件即可：
>>> f = open('/Users/michael/test.jpg', 'rb')
>>> f.read()
b'\xff\xd8\xff\xe1\x00\x18Exif\x00\x00...' # 十六进制表示的字节字符编码
>>> f = open('/Users/michael/gbk.txt', 'r', encoding='gbk')写文件
>>> f = open('/Users/michael/test.txt', 'w')
>>> f.write('Hello, world!')
>>> f.close()同样可以用with
with open('/Users/michael/test.txt', 'w') as f:
f.write('Hello, world!')StringIO 很多时候，数据读写不一定是文件，也可以在内存中读写。
StringIO 顾名思义就是在内存中读写str。要把str写入StringIO，我们需要先创建一个StringIO，然后，像文件一样写入即可：
>>> from io import StringIO
>>> f = StringIO()
>>> f.write('hello')
5
>>> f.write(' ')
1
>>> f.write('world!')
6
>>> print(f.getvalue())
hello world!getvalue()方法用于获得写入后的str。
要读取StringIO，可以用一个str初始化StringIO，然后，像读文件一样读取：
>>> from io import StringIO
>>> f = StringIO('Hello!\nHi!\nGoodbye!')
>>> while True:
... s = f.readline()
... if s == '':
... break
... print(s.strip())
...
Hello!
Hi!
Goodbye!BytesIO
StringIO操作的只能是str，如果要操作二进制数据，就需要使用BytesIO。
BytesIO实现了在内存中读写bytes，我们创建一个BytesIO，然后写入一些bytes：
>>> from io import BytesIO
>>> f = BytesIO()
>>> f.write('中文'.encode('utf-8'))
6
>>> print(f.getvalue())
b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'请注意，写入的不是str，而是经过UTF-8编码的bytes。
和StringIO类似，可以用一个bytes初始化BytesIO，然后，像读文件一样读取：
>>> from io import BytesIO
>>> f = BytesIO(b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87')
>>> f.read()
b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'Python内置的os模块也可以直接调用操作系统提供的接口函数。
>>> import os操作文件和目录的函数一部分放在os模块中，一部分放在os.path模块中，这一点要注意一下。查看、创建和删除目录可以这么调用：
# 查看当前目录的绝对路径:
>>> os.path.abspath('.')
'/Users/michael'
# 在某个目录下创建一个新目录，首先把新目录的完整路径表示出来:
>>> os.path.join('/Users/michael', 'testdir')
'/Users/michael/testdir'
# 然后创建一个目录:
>>> os.mkdir('/Users/michael/testdir')
# 删掉一个目录:
>>> os.rmdir('/Users/michael/testdir')要拆分路径时，也不要直接去拆字符串，而要通过os.path.split()函数，这样可以把一个路径拆分为两部分，后一部分总是最后级别的目录或文件名：
>>> os.path.split('/Users/michael/testdir/file.txt')
('/Users/michael/testdir', 'file.txt')
os.path.splitext()可以直接让你得到文件扩展名，很多时候非常方便：
>>> os.path.splitext('/path/to/file.txt')
('/path/to/file', '.txt')这些合并、拆分路径的函数并不要求目录和文件要真实存在，它们只对字符串进行操作。
# 对文件重命名:
>>> os.rename('test.txt', 'test.py')
# 删掉文件:
>>> os.remove('test.py')但是复制文件的函数居然在os模块中不存在！原因是复制文件并非由操作系统提供的系统调用。理论上讲，我们通过上一节的读写文件可以完成文件复制，只不过要多写很多代码。
幸运的是shutil模块提供了copyfile()的函数，你还可以在shutil模块中找到很多实用函数，它们可以看做是os模块的补充。
最后看看如何利用Python的特性来过滤文件。比如我们要列出当前目录下的所有目录，只需要一行代码：
>>> [x for x in os.listdir('.') if os.path.isdir(x)]
['.lein', '.local', '.m2', '.npm', '.ssh', '.Trash', '.vim', 'Applications', 'Desktop', ...]要列出所有的.py文件，也只需一行代码：
>>> [x for x in os.listdir('.') if os.path.isfile(x) and os.path.splitext(x)[1]=='.py']
['apis.py', 'config.py', 'models.py', 'pymonitor.py', 'test_db.py', 'urls.py', 'wsgiapp.py']Python提供了pickle模块来实现序列化。pickle.dumps(d)和d = pickle.load(f)序列化和反序列化
>>> import pickle
>>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
>>> pickle.dumps(d)
b'\x80\x03}q\x00(X\x03\x00\x00\x00ageq\x01K\x14X\x05\x00\x00\x00scoreq\x02KXX\x04\x00\x00\x00nameq\x03X\x03\x00\x00\x00Bobq\x04u.'
>>> f = open('dump.txt', 'rb')
>>> d = pickle.load(f)
>>> f.close()
>>> d
{'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}JSON Python内置的json模块提供了非常完善的Python对象到JSON格式的转换。我们先看看如何把Python对象变成一个JSON：
>>> import json
>>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
>>> json.dumps(d)
'{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'dumps()方法返回一个str，内容就是标准的JSON。类似的，dump()方法可以直接把JSON写入一个file-like Object。
要把JSON反序列化为Python对象，用loads()或者对应的load()方法，前者把JSON的字符串反序列化，后者从file-like Object中读取字符串并反序列化：
>>> json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
>>> json.loads(json_str)
{'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}由于JSON标准规定JSON编码是UTF-8，所以我们总是能正确地在Python的str与JSON的字符串之间转换。
JSON进阶
Python的dict对象可以直接序列化为JSON的{}，不过，很多时候，我们更喜欢用class表示对象，比如定义Student类 json.dumps(s)里面是不能有class 的
print(json.dumps(s, default=lambda obj: obj.dict)) 因为通常class的实例都有一个__dict__属性，它就是一个dict，用来存储实例变量。也有少数例外，比如定义了__slots__的class 同样的道理，如果我们要把JSON反序列化为一个Student对象实例，loads()方法首先转换出一个dict对象，然后，我们传入的object_hook函数负责把dict转换为Student实例：
def dict2student(d):
return Student(d['name'], d['age'], d['score'])运行结果如下：
>>> json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
>>> print(json.loads(json_str, object_hook=dict2student))
<__main__.Student object at 0x10cd3c190>协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。
协程看上去也是子程序，但执行过程中，在子程序内部可中断，然后转而执行别的子程序，在适当的时候再返回来接着执行 最大的优势就是协程极高的执行效率。因为子程序切换不是线程切换，而是由程序自身控制，因此，没有线程切换的开销，和多线程比，线程数量越多，协程的性能优势就越明显。 第二大优势就是不需要多线程的锁机制，因为只有一个线程，也不存在同时写变量冲突，在协程中控制共享资源不加锁，只需要判断状态就好了，所以执行效率比多线程高很多。 因为协程是一个线程执行，那怎么利用多核CPU呢？最简单的方法是多进程+协程，既充分利用多核，又充分发挥协程的高效率，可获得极高的性能。
协程生产者生产消息
def consumer():
r = ''
while True:
n = yield r
if not n:
return
print('[CONSUMER] Consuming %s...' % n)
r = '200 OK'
def produce(c):
c.send(None)
n = 0
while n < 5:
n = n + 1
print('[PRODUCER] Producing %s...' % n)
r = c.send(n)
print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % r)
c.close()
c = consumer()
produce(c)注意到consumer函数是一个generator，把一个consumer传入produce后：
首先调用c.send(None)启动生成器； 然后，一旦生产了东西，通过c.send(n)切换到consumer执行； consumer通过yield拿到消息，处理，又通过yield把结果传回； produce拿到consumer处理的结果，继续生产下一条消息； produce决定不生产了，通过c.close()关闭consumer，整个过程结束。
###asyncio asyncio是Python 3.4版本引入的标准库，直接内置了对异步IO的支持。
import asyncio
@asyncio.coroutine
def wget(host):
print('wget %s...' % host)
connect = asyncio.open_connection(host, 80)
reader, writer = yield from connect
header = 'GET / HTTP/1.0\r\nHost: %s\r\n\r\n' % host
writer.write(header.encode('utf-8'))
yield from writer.drain()
while True:
line = yield from reader.readline()
if line == b'\r\n':
break
print('%s header > %s' % (host, line.decode('utf-8').rstrip()))
# Ignore the body, close the socket
writer.close()
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [wget(host) for host in ['www.sina.com.cn', 'www.sohu.com', 'www.163.com']]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()@asyncio.coroutine把一个generator标记为coroutine类型，然后，我们就把这个coroutine扔到EventLoop中执行。 wget()会首先打印出wget。。。，然后，yield from语法可以让我们方便地调用另一个generator。由于reader.readline也是一个coroutine，所以线程不会等待reader.readline， 而是直接中断并执行下一个消息循环。当reader.readline返回时，线程就可以从yield from拿到返回值，然后接着执行下一行语句。
执行结果如下：
wget www.sohu.com...
wget www.sina.com.cn...
wget www.163.com...
(等待一段时间)
(打印出sohu的header)
www.sohu.com header > HTTP/1.1 200 OK
www.sohu.com header > Content-Type: text/html
...
(打印出sina的header)
www.sina.com.cn header > HTTP/1.1 200 OK
www.sina.com.cn header > Date: Wed, 20 May 2015 04:56:33 GMT
...
(打印出163的header)
www.163.com header > HTTP/1.0 302 Moved Temporarily
www.163.com header > Server: Cdn Cache Server V2.0
...用asyncio提供的@asyncio.coroutine可以把一个generator标记为coroutine类型，然后在coroutine内部用yield from调用另一个coroutine实现异步操作。
为了简化并更好地标识异步IO，从Python 3.5开始引入了新的语法async和await，可以让coroutine的代码更简洁易读。
请注意，async和await是针对coroutine的新语法，要使用新的语法，只需要做两步简单的替换：
把@asyncio.coroutine替换为async； 把yield from替换为await。 让我们对比一下上一节的代码：
@asyncio.coroutine
def hello():
print("Hello world!")
r = yield from asyncio.sleep(1)
print("Hello again!")用新语法重新编写如下：
async def hello():
print("Hello world!")
r = await asyncio.sleep(1)
print("Hello again!")aiohttp则是基于asyncio实现的HTTP框架。
import asyncio
from aiohttp import web
async def index(request):
await asyncio.sleep(0.5)
return web.Response(body=b'<h1>Index</h1>')
async def hello(request):
await asyncio.sleep(0.5)
text = '<h1>hello, %s!</h1>' % request.match_info['name']
return web.Response(body=text.encode('utf-8'))
async def init(loop):
app = web.Application(loop=loop)
app.router.add_route('GET', '/', index)
app.router.add_route('GET', '/hello/{name}', hello)
srv = await loop.create_server(app.make_handler(), '127.0.0.1', 8000)
print('Server started at http://127.0.0.1:8000...')
return srv
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(init(loop))
loop.run_forever()