7. 输入和输出

一个程序可以有几种输出方式:以人类可读的方式打印数据,或者写入一个文件供以后使用。本章将讨论几种可能性。

7.1. 格式化输出

我们有两种大相径庭地输出值方法:表达式语句print() 函数(第三种访求是使用文件对象的 write() 方法,标准文件输出可以参考 sys.stdout,详细内容参见库参考手册)。

通常,你想要对输出做更多的格式控制,而不是简单的打印使用空格分隔的值。有两种方法可以格式化你的输出:第一种方法是由你自己处理整个字符串,通过使用字符串切割和连接操作可以创建任何你想要的输出形式。string 类型包含一些将字符串填充到指定列宽度的有用操作,随后就会讨论这些。第二种方法是使用 str.format() 方法。

标准模块 string 包括了一些操作,将字符串填充入给定列时,这些操作很有用。随后我们会讨论这部分内容。第二种方法是使用 Template 方法。

当然,还有一个问题,如何将值转化为字符串?很幸运,Python 有办法将任意值转为字符串:将它传入 repr()str() 函数。

函数 str() 用于将值转化为适于人阅读的形式,而 repr() 转化为供解释器读取的形式(如果没有等价的语法,则会发生 SyntaxError 异常)某对象没有适于人阅读的解释形式的话,str() 会返回与 repr() 等同的值。很多类型,诸如数值或链表、字典这样的结构,针对各函数都有着统一的解读方式。字符串和浮点数,有着独特的解读方式。

下面有些例子:

  1. >>> s = 'Hello, world.'
  2. >>> str(s)
  3. 'Hello, world.'
  4. >>> repr(s)
  5. "'Hello, world.'"
  6. >>> str(1/7)
  7. '0.14285714285714285'
  8. >>> x = 10 * 3.25
  9. >>> y = 200 * 200
  10. >>> s = 'The value of x is ' + repr(x) + ', and y is ' + repr(y) + '...'
  11. >>> print(s)
  12. The value of x is 32.5, and y is 40000...
  13. >>> # The repr() of a string adds string quotes and backslashes:
  14. ... hello = 'hello, world\n'
  15. >>> hellos = repr(hello)
  16. >>> print(hellos)
  17. 'hello, world\n'
  18. >>> # The argument to repr() may be any Python object:
  19. ... repr((x, y, ('spam', 'eggs')))
  20. "(32.5, 40000, ('spam', 'eggs'))"

有两种方式可以写平方和立方表:

  1. >>> for x in range(1, 11):
  2. ... print(repr(x).rjust(2), repr(x*x).rjust(3), end=' ')
  3. ... # Note use of 'end' on previous line
  4. ... print(repr(x*x*x).rjust(4))
  5. ...
  6. 1 1 1
  7. 2 4 8
  8. 3 9 27
  9. 4 16 64
  10. 5 25 125
  11. 6 36 216
  12. 7 49 343
  13. 8 64 512
  14. 9 81 729
  15. 10 100 1000
  16.  
  17. >>> for x in range(1, 11):
  18. ... print('{0:2d} {1:3d} {2:4d}'.format(x, x*x, x*x*x))
  19. ...
  20. 1 1 1
  21. 2 4 8
  22. 3 9 27
  23. 4 16 64
  24. 5 25 125
  25. 6 36 216
  26. 7 49 343
  27. 8 64 512
  28. 9 81 729
  29. 10 100 1000

(注意第一个例子,print() 在每列之间加了一个空格,它总是在参数间加入空格。)

以上是一个 str.rjust() 方法的演示,它把字符串输出到一列,并通过向左侧填充空格来使其右对齐。类似的方法还有 str.ljust()str.center()。这些函数只是输出新的字符串,并不改变什么。如果输出的字符串太长,它们也不会截断它,而是原样输出,这会使你的输出格式变得混乱,不过总强过另一种选择(截断字符串),因为那样会产生错误的输出值(如果你确实需要截断它,可以使用切割操作,例如:x.ljust(n)[:n] )。

还有另一个方法, str.zfill() 它用于向数值的字符串表达左侧填充 0。该函数可以正确理解正负号:

  1. >>> '12'.zfill(5)
  2. '00012'
  3. >>> '-3.14'.zfill(7)
  4. '-003.14'
  5. >>> '3.14159265359'.zfill(5)
  6. '3.14159265359'

方法 str.format() 的基本用法如下:

  1. >>> print('We are the {} who say "{}!"'.format('knights', 'Ni'))
  2. We are the knights who say "Ni!"

大括号和其中的字符会被替换成传入 str.format() 的参数。大括号中的数值指明使用传入 str.format() 方法的对象中的哪一个:

  1. >>> print('{0} and {1}'.format('spam', 'eggs'))
  2. spam and eggs
  3. >>> print('{1} and {0}'.format('spam', 'eggs'))
  4. eggs and spam

如果在 str.format() 调用时使用关键字参数,可以通过参数名来引用值:

  1. >>> print('This {food} is {adjective}.'.format(
  2. ... food='spam', adjective='absolutely horrible'))
  3. This spam is absolutely horrible.

位置参数和关键字参数可以随意组合:

  1. >>> print('The story of {0}, {1}, and {other}.'.format('Bill', 'Manfred',
  2. other='Georg'))
  3. The story of Bill, Manfred, and Georg.

'!a' (应用 ascii()),'!s' (应用 str() )和 '!r' (应用 repr() )可以在格式化之前转换值:

  1. >>> import math
  2. >>> print('The value of PI is approximately {}.'.format(math.pi))
  3. The value of PI is approximately 3.14159265359.
  4. >>> print('The value of PI is approximately {!r}.'.format(math.pi))
  5. The value of PI is approximately 3.141592653589793.

字段名后允许可选的 ':' 和格式指令。这允许对值的格式化加以更深入的控制。下例将 Pi 转为三位精度。

  1. >>> import math
  2. >>> print('The value of PI is approximately {0:.3f}.'.format(math.pi))
  3. The value of PI is approximately 3.142.

在字段后的 ':' 后面加一个整数会限定该字段的最小宽度,这在美化表格时很有用:

  1. >>> table = {'Sjoerd': 4127, 'Jack': 4098, 'Dcab': 7678}
  2. >>> for name, phone in table.items():
  3. ... print('{0:10} ==> {1:10d}'.format(name, phone))
  4. ...
  5. Jack ==> 4098
  6. Dcab ==> 7678
  7. Sjoerd ==> 4127

如果你有个实在是很长的格式化字符串,不想分割它。如果你可以用命名来引用被格式化的变量而不是位置就好了。有个简单的方法,可以传入一个字典,用中括号( '[]' )访问它的键:

  1. >>> table = {'Sjoerd': 4127, 'Jack': 4098, 'Dcab': 8637678}
  2. >>> print('Jack: {0[Jack]:d}; Sjoerd: {0[Sjoerd]:d}; '
  3. 'Dcab: {0[Dcab]:d}'.format(table))
  4. Jack: 4098; Sjoerd: 4127; Dcab: 8637678

也可以用 ‘**’ 标志将这个字典以关键字参数的方式传入:

  1. >>> table = {'Sjoerd': 4127, 'Jack': 4098, 'Dcab': 8637678}
  2. >>> print('Jack: {Jack:d}; Sjoerd: {Sjoerd:d}; Dcab: {Dcab:d}'.format(**table))
  3. Jack: 4098; Sjoerd: 4127; Dcab: 8637678

这种方式与新的内置函数 vars() 组合使用非常有效。该函数返回包含所有局部变量的字典。

要进一步了解字符串格式化方法 str.format(),参见 格式字符串语法

7.1.1. 旧式的字符串格式化

操作符 % 也可以用于字符串格式化。它以类似 sprintf()-style 的方式解析左参数,将右参数应用于此,得到格式化操作生成的字符串,例如:

  1. >>> import math
  2. >>> print('The value of PI is approximately %5.3f.' % math.pi)
  3. The value of PI is approximately 3.142.

更多的信息可以参见 printf-style String Formatting 一节。

7.2. 文件读写

函数 open() 返回 文件对象,通常的用法需要两个参数:open(filename, mode)

  1. >>> f = open('workfile', 'w')

第一个参数是一个含有文件名的字符串。第二个参数也是一个字符串,含有描述如何使用该文件的几个字符。mode'r' 时表示只是读取文件;'w' 表示只是写入文件(已经存在的同名文件将被删掉);'a' 表示打开文件进行追加,写入到文件中的任何数据将自动添加到末尾。 'r+' 表示打开文件进行读取和写入。mode 参数是可选的,默认为 'r'

通常,文件以 文本 打开,这意味着,你从文件读出和向文件写入的字符串会被特定的编码方式(默认是UTF-8)编码。模式后面的 'b'二进制模式 打开文件:数据会以字节对象的形式读出和写入。这种模式应该用于所有不包含文本的文件。

在文本模式下,读取时默认会将平台有关的行结束符(Unix上是 \n , Windows上是 \r\n)转换为 \n。在文本模式下写入时,默认会将出现的 \n 转换成平台有关的行结束符。这种暗地里的修改对 ASCII 文本文件没有问题,但会损坏 JPEGEXE 这样的二进制文件中的数据。使用二进制模式读写此类文件时要特别小心。

7.2.1. 文件对象方法

本节中的示例都默认文件对象 f 已经创建。

要读取文件内容,需要调用 f.read(size),该方法读取若干数量的数据并以字符串形式返回其内容,size 是可选的数值,指定字符串长度。如果没有指定 size 或者指定为负数,就会读取并返回整个文件。当文件大小为当前机器内存两倍时,就会产生问题。反之,会尽可能按比较大的 size 读取和返回数据。如果到了文件末尾,f.read() 会返回一个空字符串(''):

  1. >>> f.read()
  2. 'This is the entire file.\n'
  3. >>> f.read()
  4. ''

f.readline() 从文件中读取单独一行,字符串结尾会自动加上一个换行符( \n ),只有当文件最后一行没有以换行符结尾时,这一操作才会被忽略。这样返回值就不会有混淆,如果 f.readline() 返回一个空字符串,那就表示到达了文件末尾,如果是一个空行,就会描述为 '\n',一个只包含换行符的字符串:

  1. >>> f.readline()
  2. 'This is the first line of the file.\n'
  3. >>> f.readline()
  4. 'Second line of the file\n'
  5. >>> f.readline()
  6. ''

你可以循环遍历文件对象来读取文件中的每一行。这是一种内存高效、快速,并且代码简介的方式:

  1. >>> for line in f:
  2. ... print(line, end='')
  3. ...
  4. This is the first line of the file.
  5. Second line of the file

如果你想把文件中的所有行读到一个列表中,你也可以使用 list(f) 或者 f.readlines()

f.write(string) 方法将 string 的内容写入文件,并返回写入字符的长度:

  1. >>> f.write('This is a test\n')
  2. 15

想要写入其他非字符串内容,首先要将它转换为字符串:

  1. >>> value = ('the answer', 42)
  2. >>> s = str(value)
  3. >>> f.write(s)
  4. 18

f.tell() 返回一个整数,代表文件对象在文件中的指针位置,该数值计量了自文件开头到指针处的比特数。需要改变文件对象指针话话,使用 f.seek(offset,from_what)。指针在该操作中从指定的引用位置移动 offset 比特,引用位置由 from_what 参数指定。 from_what 值为 0 表示自文件起始处开始,1 表示自当前文件指针位置开始,2 表示自文件末尾开始。from_what 可以忽略,其默认值为零,此时从文件头开始:

  1. >>> f = open('workfile', 'rb+')
  2. >>> f.write(b'0123456789abcdef')
  3. 16
  4. >>> f.seek(5) # Go to the 6th byte in the file
  5. 5
  6. >>> f.read(1)
  7. b'5'
  8. >>> f.seek(-3, 2) # Go to the 3rd byte before the end
  9. 13
  10. >>> f.read(1)
  11. b'd'

在文本文件中(没有以 b 模式打开),只允许从文件头开始寻找(有个例外是用 seek(0, 2) 寻找文件的最末尾处)而且合法的 偏移 值只能是 f.tell() 返回的值或者是零。其它任何 偏移 值都会产生未定义的行为。

当你使用完一个文件时,调用 f.close() 方法就可以关闭它并释放其占用的所有系统资源。 在调用 f.close() 方法后,试图再次使用文件对象将会自动失败。

  1. >>> f.close()
  2. >>> f.read()
  3. Traceback (most recent call last):
  4. File "<stdin>", line 1, in ?
  5. ValueError: I/O operation on closed file

用关键字 with 处理文件对象是个好习惯。它的先进之处在于文件用完后会自动关闭,就算发生异常也没关系。它是 try-finally 块的简写:

  1. >>> with open('workfile', 'r') as f:
  2. ... read_data = f.read()
  3. >>> f.closed
  4. True

文件对象还有一些不太常用的附加方法,比如 isatty()truncate() 在库参考手册中有文件对象的完整指南。

7.2.2. 使用 json 存储结构化数据

从文件中读写字符串很容易。数值就要多费点儿周折,因为 read() 方法只会返回字符串,应将其传入 int() 这样的函数,就可以将 '123' 这样的字符串转换为对应的数值 123。当你想要保存更为复杂的数据类型,例如嵌套的列表和字典,手工解析和序列化它们将变得更复杂。

好在用户不是非得自己编写和调试保存复杂数据类型的代码,Python 允许你使用常用的数据交换格式 JSON(JavaScript Object Notation)。标准模块 json 可以接受 Python 数据结构,并将它们转换为字符串表示形式;此过程称为 序列化。从字符串表示形式重新构建数据结构称为 反序列化。序列化和反序列化的过程中,表示该对象的字符串可以存储在文件或数据中,也可以通过网络连接传送给远程的机器。

Note

JSON 格式经常用于现代应用程序中进行数据交换。许多程序员都已经熟悉它了,使它成为相互协作的一个不错的选择。

如果你有一个对象 x,你可以用简单的一行代码查看其 JSON 字符串表示形式:

  1. >>> json.dumps([1, 'simple', 'list'])
  2. '[1, "simple", "list"]'

dumps() 函数的另外一个变体 dump(),直接将对象序列化到一个文件。所以如果 f 是为写入而打开的一个 文件对象,我们可以这样做:

  1. json.dump(x, f)

为了重新解码对象,如果 f 是为读取而打开的 文件对象:

  1. x = json.load(f)

这种简单的序列化技术可以处理列表和字典,但序列化任意类实例为 JSON 需要一点额外的努力。 json 模块的手册对此有详细的解释。

See also

pickle - pickle 模块

JSON 不同,pickle 是一个协议,它允许任意复杂的 Python 对象的序列化。因此,它只能用于 Python 而不能用来与其他语言编写的应用程序进行通信。默认情况下它也是不安全的:如果数据由熟练的攻击者精心设计, 反序列化来自一个不受信任源的 pickle 数据可以执行任意代码。