字符串存储到硬盘上的编码流程
字符串——encode——bytes
将bytes形式转化成字符串
bytes——decode——字符串
文件处理模式b模式 rb：以读的模式，以字节的方式去读
f = open（‘test11.py‘，’rb‘， encoding=’utf-8') 会报错
因为你已经告诉程序使用rb模式读取，就不应该再指定encoding编码，所以b模式不能指定编码
字节是以二进制形式为单位
open（）是一个函数，完成一个特定的功能，打开文件
f = open（‘test11.py’，‘rb'）
data = f.read()
print(data) ---------------------显示的是字符串的原生模式， 没有实际操作，但是在字符串模式中就会以回车形式显示
print（data.decode('utf-8'))
结果：’hello 2222222 33333 44444'
在window平台中回车是
在linux平台中回车是
f = open('test222.py', 'wb')
f.write(bytes('1111 ', encoding='utf-8') 等同于 f.write(‘海绵宝宝’，encode（‘utf-8’））
f = open ('test22.py', 'ab') 其中‘ab’不代表在最后一行写，应该是在文件光标最后一个位置里写。
f.write('海绵宝宝‘， encode（’utf-8‘））
问题一：为什么用二进制保存
二进制可以跨平台传输，在window中比较有用，linux默认是以bytes
x = ’hello‘
b = bytes（x.encoding='utf-8') 等同于 x.encode('utf-8')
class(x) ——str
class(b) ——bytes
查看类型class
文件使用的其他方法：
close 关闭
closed 判断是否关闭——布尔值，文件关闭返回的是True
encoding 显示用什么编码，就取什么编码打开 如果不知道原文件的编码就会乱码
errors 关于编码的报错
flush 刷新——将文件内容从内存刷到硬盘中
f.flush() 运行文件时，数据是保存在内存里面，pycharm会自动帮你保存（过几秒），所以pycharm是演示不出来，要在终端中演示
isatty ——是不是终端设备
name ——文件名
seek ——控制光标移动
seek（3）从头开始算，将光标移动到第三个字节
文件内光标移动：
注意，read（3）代表是读取3个字符，其余的文件内光标移动都是以字节为单位，如seek，tell，read，truncate
f.seek（1）——有可能会报错
因为’你‘是由三个字节组成（utf-8）组成，seek（1） 你 1|23 会报错为无效位置
seekable
tell ——显示光标所在位置
truncate ——文件截断（要在写的模式什么都行，就是w+不行，会覆盖）
f.truncate(10):从开头开始算，将文件保留从0-10个字节，文件必须以写的方式打开，但是w和w+除外
readlines（）读一行，读到一行
f =open('b.txt','r', encoding='utf-8', newline=' ')
其中encoding不指定会默认找操作系统编码，newline是读取文件中真正的换行符号
print（f.readlines())
结果：['你好’ ', 'helloaaaa'] 如果没有newline=' ',则没有 ,只有
seek有三种模式
第一种模式（不用指定‘rb’）：f.seek(10,0) 其中0是默认参数，从开始作为你的相对位置
第二种模式（相对模式）：f.seek(3, 1) 其中1是表示使用第二个模式，表示采用相对位置，相对于上一次位置
第三种模式（文件末尾seek，倒着读就倒着seek）：f.seek(10,2)----错误，倒着seek就应该以负数形式。使用在日志文件中使用
写日志时一定要写上时间，分析当前最近的日志，最新的通常在文件最后一行
seek是按照字节方式seek，所以seek的时候要以‘rb’方式去操作（seek的二和三模式要）
循环文件的推荐方法
for i in f： print（i）
读文件最后一行推荐方法（文件内容几个g）
f = open('日志文件','rb') for i in f: offs = -10 while True: f.seek(offs, 2) data = f.readlines() if len(data)>1: print(‘文件的最后一行是%s’%（data[1]（‘utf-8'))) break offs *= 2 日志文件读最后一行
不推荐用法
f = open('日志文件’，‘rb’） data = f.readlines() #这样会加载文件的所有内容 print(data[-1].decode('utf-8'))
迭代器和递归
迭代器协议是指：
1.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，要么就引起一个stoplteration异常，以终止迭代（只能往后走，不能往前退。可以理解成儿子不可能生父亲）
2.可迭代对象实现了迭代器协议的对象（如何实现:对象内部定义一个__iter__()方法
3.协议是一种约定，可迭代对象实现了迭代器协议，python内部工具，（如for循环，sum， min， max，函数等）使用迭代器协议访问对象
迭代器的好处：用的时候才拿，内存占用率低，用完就回收。
python中强大的for循环机制
for循环的本质：循环所有对象，全都是使用迭代器协议
准确来说（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
只有通过for循环式，调用了它们内部的___iter__方式
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stoplteration异常，以终止迭代
不用for循环，用while循环进行遍历适用有序，--------不适用于无序（字典和集合）
index = 0
while index<len(l):
print( l [index] )
l = [1, 2, 3]
for i in l : 这里会进行两个步骤 1.先调用___iter__放到 l 的地方（转化）， 2.进行 l.__next__() (调用next）
print（i）
next 内置函数.
next是python系统里的内置函数，调用__iter__和___next__()
迭代器就是可迭代对象
生成器 ：一种数据类型，自动实现了迭代器协议 （generator object 生成器对象）
在python里
生成器函数
生成器表达式
return——执行就退出
yield——有点类似return值，执行完不会马上结束，可以返回多个值，即好像可以return多次一样
def test（）：
yield 1 -------|
yield 2 ---------------实现生成器协议
yield 3 -------|
g = test（）
print（‘来自函数’，g） ------打印的是生成器
print（g.__next__())
三元表达式，注意不存在四元表达式
name=‘wwe’
#name =‘海绵宝宝’
res = ‘巴基斯坦炸弹摔’ if name == ‘wwe’ else ‘天真可爱’
如果是True，返回‘巴基斯坦炸弹摔’
如果是False，返回‘天真可爱’
print（res）
列表解析——生成一个列表，会放到内存，占用内存。如果数据太大就不推荐使用这个方法
egg_list = [ ]
for i in range(10):
egg_list.append('鸡蛋%s‘ %i） ==等同于== l = ['鸡蛋%s’%i for i in range（10）]
print（egg_list)
l = ['鸡蛋%s’%i for i in range（10）]--------方括号
laomuji = ('鸡蛋%s‘%i for i in range（10））------生成器表达式（圆括号）
print(laomuji) -----打印的是生成器
下蛋 print（laomuji.__next__()) 等同于 print（next（laomuji） ）
还可以：
l = [ '鸡蛋%s’%i for i in range（10）if i >5 ]
其中：
一元：for i in range（10）
二元： ‘鸡蛋%s’%i
三元：if i > 5 --------后面不能再写else，写了就是四元，就会报错。
顺序为 三元成立，着传给一元，一元成立传给二元打印