一、引言
什么？有了第二篇文件操作还不够？远远不够！而且在读完第三篇文件操作还是不够。关于文件的操作，后续的学习中将不断学习新的操作方式，使用更加合适的方法。
进入正题，上一篇讲到，Python对文件最基本的读取写入操作，都必须是字符串，所有的数据必须要转化成字符串写入，都出来的也全部都是字符串，这会给我们实际应用中造成一些困扰，上一篇文章讲述了如何使用eval()函数，但是也有局限性，比如：字符串格式稍有错误（结尾带有换行符\n）就会转换出错；写入文件之前在内存中的int型数据，写入读取仔eval后无法变回int型等。因此，我们需要更加标准、更加合理的方法来完成文件读写。
接下来将一一介绍四个模块：json, pickle, shelve, shutil
先将个概念：序列化。即将内存中各种类型的数据转成能够写入文件的格式的标准过程。反序列化是序列化的反过程。
二、json模块
json模块提供一些功能，能够处理简单的数据类型：布尔型、(长)整形、字符型、浮点型等，以及列表、字典等。将这些类型的数据通过序列化即可写入文件，读取文件时通过反序列化即可在内存中正常使用。json是可以跨平台使用的，python、java等语言都可以使用它，并进行不同语言之间的数据交互。
1、dumps() 和 loads() 方法
1 import json # 导入json模块
2
3 kwargs={
4 "name":"Alex",
5 "age":21,
6 }
7 args=[1,6,8,4]
8 acer="woshishei"
9
10 f=open("序列化","w",encoding="utf-8")
11 f.write(json.dumps(kwargs)) # 将字典序列化写入文件
12 f.write("\n")
13 f.write(json.dumps(args)) # 将列表序列化写入文件
14 f.write("\n")
15 f.write(json.dumps(acer)) # 将字符串序列化写入文件
16 f.write("\n")
17 f.close()
18 print(type(json.dumps(args))) #输出序列化后的类型
19
20 f=open("序列化","r",encoding="utf-8")
21 data=f.readlines() #读取文件
22 f.close()
23 for i,j in enumerate(data):
24 data[i]=json.loads(j) # 逐个反序列化
25 print(data[0]) # 输出
26 print(data[1])
27 print(data[2])
28 print(data[0]["age"])
29 print(data[1][1])
运行结果：
![]()
运行结果显示： json序列化就是将其转化成字符串（标准、规范的操作）
2、dump() 和 load() 方法
上面了解到，序列化的语句是 json.dumps(<被转化变量>)，反序列化语句是 json.loads(<从文件读出的数据>)
同时也应该注意到，我是一行一行写读的，一个数据写一行，一行绝对不能写两个数据。
dump() 和 load() 只是写法不同，功能是一样的
f=open("序列化","w",encoding="utf-8")
json.dump(kwargs,f)
f.close()
f=open("序列化","r",encoding="utf-8")
data=json.load(f) #读取文件并将其反序列化
f.close()
有了json模块，可以很方便地在内存中复原数据。
三、pickle模块
pickle模块和json模块的功能基本相同。不同点是：pickle模块不能跨平台使用，是Python专用的模块，但是可以使用复杂的数据类型，函数等都可以。
1、dumps() 和 loads() 方法
import pickle
f=open("序列化","wb") #如果用pickle，必须用二进制文件的打开方式
f.write(pickle.dumps(kwargs)) #与json完全一样的操作
f.close()
print(type(pickle.dumps(kwargs))) #将数据类型转化成何种类型
f=open("序列化","rb")
data=pickle.loads(f.read()) # 反序列化
f.close()
print(data["age"])
运行结果：
![]()
结果显示，pickle序列化后，将数据转化成bytes类型。
2、dump() 和 load() 方法
def text(name):
print("hello,",name)
kwargs={
"name":"Alex",
"age":21,
"function":text
}
f=open("序列化","wb")
pickle.dump(kwargs,f)
f.close()
f=open("序列化","rb")
data=pickle.load(f)
f.close()
data["function"]("alex")
结果：
![]()
运行结果证明，函数被序列化写入文件，并成功反序列化回来，运行无误。
对于反序列化来说，如果反序列化操作在另外一个程序，读取之前写入的函数时会报错。因为序列化的程序在结束时函数已经不存在。
如果想要在反序列化的程序里正常使用，只能从原来的文件里copy函数过来。
新建一个.py文件，测试一下：
f=open("序列化","rb")
data=pickle.load(f)
f.close()
data["function"]("alex")
![]()
程序报错！
在这里强调一点：json序列化写入文件的时候，可以将多个数据分行写入；但是pickle序列化则不可以，一个数据只能写入一个文件！
四、shelve模块
shelve模块是一个将内存数据通过文件持久化的模块，可以持久化任何pickle可支持的Pyhton模块。可以理解是对pickle更高一层的封装，能够非常方便地写入和读取数据。
1 import shelve
2 import datetime
3
4 info={"age":22,"sex":"man"}
5 name=["hello","good","nice"]
6
7 # 写入文件
8 d=shelve.open("shelve_text") # 打开一个文件
9 d["name"]=name # 持久化列表
10 d["info"]=info # 持久化字典
11 d["date"]=datetime.datetime.now() # 持久化时间
12 d.close()
13
14 # 读取文件
15 d=shelve.open("shelve_text")
16 a=d.get("name")
17 b=d.get("info")
18 c=d.get("date")
19 d.close()
20
21 print(a)
22 print(b)
23 print(c)
运行结果：
![]()
完美运行。可以看到，shelve模块读写文件的操作更加简洁方便。
五、shutil模块
更高级的操作来了——shutil模块。不过，它不止能对普通文件操作，还可以处理文件夹和压缩包。
1.普通文件、文件夹操作部分：
import shutil
f1=open("text1","r",encoding="utf-8")
f2=open("text2","w",encoding="utf-8")
shutil.copyfileobj(f1,f2) # 将文件内容拷贝到另一个文件中(必须先打开文件才能操作)
f1.close()
f2.close()
运行情况就不上图了，可以自己试一下。
还有丰富的操作手法：
1 shutil.copyfile("text1","text3") # 不需要打开文件，直接复制文件(如果有文件直接覆盖，如果没有文件则创建)
2
3 shutil.copymode("text1","text2") # 仅拷贝权限，内容、组、用户均不拷贝
4 shutil.copystat("text1","text2") # 拷贝状态的信息，不拷贝内容
5
6 shutil.copy("text1","text2") # 将文件和权限都复制过来(源代码中：copy == copyfile + copymode )
7
8 shutil.copy2("text1","text2") # 将文件和状态信息拷贝(源代码中：copy2 == copyfile + copystat )
9
10 shutil.copytree("package2","new_package2") # 递归地去拷贝文件（复制文件夹）
11
12 shutil.rmtree("new_package2") # 删除一个文件夹
13
14 shutil.move("F:\\Pythonfiles\\day5\\package2","D:\\") # 移动文件(夹)的位置（ 旧路径(完整)-->新路径(父目录) ）
15 shutil.move("D:\\package2","F:\\Pythonfiles\\day5")
2.压缩包操作部分：
① shutil.make_archive() 方法：创建压缩包并返回路径，
参数：
base_name：压缩包名，也可以是压缩包路径。如果只是名称，默认当前路径
format：压缩包格式，"zip","tar","bztar","gztar"
root_dir：被压缩文件的路径，默认当前路径
owner：用户，默认当前用户
group：组，默认当前组
logger：用于记录日志，通常是logging.Logger对象
#res=shutil.make_archive("压缩包","zip","package2") #如果多次执行此语句，将覆盖同名压缩包
#print("路径是：",res)
#res1=shutil.make_archive("压缩包2","zip","packaged")
#print("路径2是",res1)
② shutil对压缩包的操作是通过 zipfile 和 tarfile 两个模块来完成的：
先说zipfile：
import zipfile
#压缩文件
z=zipfile.ZipFile("压缩包.zip","a") #打开压缩包
z.write("text1")
z.write("random_module.py")
z.write("asdf.xlsx")
z.write("135456.txt")
z.close() #关闭压缩包
'''
"w"方式打开并写入，会覆盖包内所有的文件
"a"方式可以追加文件，但需要注意的是，不能重复写入同名文件，否则会报错
'''
#解压文件
z=zipfile.ZipFile("压缩包.zip","r")
#z.extractall() #将所有文件解压到当前路径下
z.extractall("wooo") #将所有文件解压到指定路径下
z.extract("asdf.xlsx","解压") #将指定文件解压（参数：member成员，path默认当前路径）
print(zipfile.ZipFile.namelist(z)) #输出文件列表
print(z.namelist()) #输出文件列表
z.close()
#在使用zipfile文件句柄z时，跟open打开文件不同，没有光标这种概念
print(zipfile.is_zipfile("压缩包.zip")) #判断文件是不是压缩文件
有兴趣可以在自己电脑上测试。
再讲tarfile：
import tarfile
# 压缩
tar = tarfile.open('your.tar','w')
print(help(tar.add))
tar.add('135456.txt',arcname="bbs2") # arcname="bbs2" 为存档的文件指定别名
tar.add('asdf.xlsx',arcname="cmdb")
tar.close()
# 解压
tar = tarfile.open('your.tar','r')
tar.extractall("waaa") # 可设置解压地址
tar.close()
六、chardet模块
可以智能检测编码，第三方模块，需要安装。
在命令行直接输入 pip3 install chardet 即可安装
使用：
![]()
![]()
import chardet
f = open("文件","rb")
data = f.read()
f.close()
res = chardet.detect(data)
printf(res)
View Code
结果：{'encoding': 'GB2312', 'confidence': 0.99, 'language': 'Chinese'}
confidence翻译过来是自信程度，0.99，类似于机器学习
