一、文件读写：
Python内置了读写文件的函数
1、打开一个文件对象，使用Python内置的open()函数，如果文件不存在，open()函数就会抛出一个IOError的错误
>>> f = open('/Users/michael/test.txt', 'r')
2、read()方法可以一次读取文件的全部内容，Python把内容读到内存，用一个str对象表示
>>> f.read()
'Hello, world!'
3、close()方法关闭文件。文件使用完毕后必须关闭，因为文件对象会占用操作系统的资源，并且操作系统同一时间能打开的文件数量是有限的：
>>> f.close()
4、由于文件读写时都有可能产生IOError，一旦出错，后面的f.close()就不会调用。所以，为了保证无论是否出错都能正确地关闭文件，我们可以使用try ... finally来实现：
try:
f = open('/path/to/file', 'r')
print f.read()
finally:
if f:
f.close()
但是每次都这么写实在太繁琐，所以，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()
这和前面的try ... finally是一样的，但是代码更佳简洁，并且不必调用f.close()方法
5、调用read()会一次性读取文件的全部内容，如果文件有10G，内存就爆了，所以，要保险起见，可以反复调用read(size)方法，每次最多读取size个字节的内容。另外，调用readline()可以每次读取一行内容，调用readlines()一次读取所有内容并按行返回list。因此，要根据需要决定怎么调用。
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
6、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()
'xffxd8xffxe1x00x18Exifx00x00...' # 十六进制表示的字节
7、要读取非ASCII编码的文本文件，就必须以二进制模式打开，再解码。比如GBK编码的文件：
>>> f = open('/Users/michael/gbk.txt', 'rb')
>>> u = f.read().decode('gbk')
>>> u
u'u6d4bu8bd5'
>>> print u
测试
如果每次都这么手动转换编码嫌麻烦（写程序怕麻烦是好事，不怕麻烦就会写出又长又难懂又没法维护的代码），Python还提供了一个codecs模块帮我们在读文件时自动转换编码，直接读出unicode：
import codecs
with codecs.open('/Users/michael/gbk.txt', 'r', 'gbk') as f:
f.read() # u'u6d4bu8bd5'
8、写文件和读文件是一样的，唯一区别是调用open()函数时，传入标识符'w'或者'wb'表示写文本文件或写二进制文件：
>>> f = open('/Users/michael/test.txt', 'w')
>>> f.write('Hello, world!')
>>> f.close()
你可以反复调用write()来写入文件，但是务必要调用f.close()来关闭文件。当我们写文件时，操作系统往往不会立刻把数据写入磁盘，而是放到内存缓存起来，空闲的时候再慢慢写入。只有调用close()方法时，操作系统才保证把没有写入的数据全部写入磁盘。忘记调用close()的后果是数据可能只写了一部分到磁盘，剩下的丢失了。所以，还是用with语句来得保险：
with open('/Users/michael/test.txt', 'w') as f:
f.write('Hello, world!')
要写入特定编码的文本文件，请效仿codecs的示例，写入unicode，由codecs自动转换成指定编码。
二、操作文件和目录
1、操作系统提供的命令只是简单地调用了操作系统提供的接口函数，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
>>> os.name # 操作系统名字
'posix'
如果是posix，说明系统是Linux、Unix或Mac OS X，如果是nt，就是Windows系统。
要获取详细的系统信息，可以调用uname()函数：
>>> os.uname()
('Darwin', 'iMac.local', '13.3.0', 'Darwin Kernel Version 13.3.0: Tue Jun 3 21:27:35 PDT 2014; root:xnu-2422.110.17~1/RELEASE_X86_64', 'x86_64')
注意uname()函数在Windows上不提供，也就是说，os模块的某些函数是跟操作系统相关的。
2、在操作系统中定义的环境变量，全部保存在os.environ这个dict中，可以直接查看：
>>> os.environ
{'VERSIONER_PYTHON_PREFER_32_BIT': 'no', 'TERM_PROGRAM_VERSION': '326', 'LOGNAME': 'michael', 'USER': 'michael', 'PATH': '/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin:/usr/local/bin:/opt/X11/bin:/usr/local/mysql/bin', ...}
要获取某个环境变量的值，可以调用os.getenv()函数：
>>> os.getenv('PATH')
'/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin:/usr/local/bin:/opt/X11/bin:/usr/local/mysql/bin'
3、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
# 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')
# 对文件重命名:
>>> os.rename('test.txt', 'test.py')
# 删掉文件:
>>> os.remove('test.py')
4、复制文件，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。
5、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', 'Adlm', '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']
三、序列化
在程序运行的过程中，所有的变量都是在内存中，一旦程序结束，变量所占用的内存就被操作系统全部回收。把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化。序列化之后，就可以把序列化后的内容写入磁盘，或者通过网络传输到别的机器上。反过来，把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化，即unpickling。
Python语言特定的序列化模块是pickle，但如果要把序列化搞得更通用、更符合Web标准，就可以使用json模块。json模块的dumps()和loads()函数是定义得非常好的接口的典范。当我们使用时，只需要传入一个必须的参数。但是，当默认的序列化或反序列机制不满足我们的要求时，我们又可以传入更多的参数来定制序列化或反序列化的规则，既做到了接口简单易用，又做到了充分的扩展性和灵活性。
1、JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象，JSON和Python内置的数据类型对应如下：
JSON类型Python类型{}dict[]list"string"'str'或u'unicode'1234.56int或floattrue/falseTrue/FalsenullNone
2、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)
{u'age': 20, u'score': 88, u'name': u'Bob'}
有一点需要注意，就是反序列化得到的所有字符串对象默认都是unicode而不是str。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或unicode与JSON的字符串之间转换。
3、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，然后序列化：
import json
class Student(object):
def __init__(self, name, age, score):
self.name = name
self.age = age
self.score = score
s = Student('Bob', 20, 88)
print(json.dumps(s))
运行代码，毫不留情地得到一个TypeError：
Traceback (most recent call last):
...
TypeError: <__main__.Student object at 0x10aabef50> is not JSON serializable
错误的原因是Student对象不是一个可序列化为JSON的对象。
如果连class的实例对象都无法序列化为JSON，这肯定不合理！
别急，我们仔细看看dumps()方法的参数列表，可以发现，除了第一个必须的obj参数外，dumps()方法还提供了一大堆的可选参数：
https://docs.python.org/2/library/json.html#json.dumps
这些可选参数就是让我们来定制JSON序列化。前面的代码之所以无法把Student类实例序列化为JSON，是因为默认情况下，dumps()方法不知道如何将Student实例变为一个JSON的{}对象。
可选参数default就是把任意一个对象变成一个可序列为JSON的对象，我们只需要为Student专门写一个转换函数，再把函数传进去即可：
def student2dict(std):
return {
'name': std.name,
'age': std.age,
'score': std.score
}
print(json.dumps(s, default=student2dict))
这样，Student实例首先被student2dict()函数转换成dict，然后再被顺利序列化为JSON。
不过，下次如果遇到一个Teacher类的实例，照样无法序列化为JSON。我们可以偷个懒，把任意class的实例变为dict：
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'])
json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
print(json.loads(json_str, object_hook=dict2student))
运行结果如下：
<__main__.Student object at 0x10cd3c190>
打印出的是反序列化的Student实例对象。