7. 输入与输出
*************

程序输出有几种显示方式；数据既可以输出供人阅读的形式，也可以写入文件备
用。本章探讨一些可用的方式。


7.1. 更复杂的输出格式
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至此，我们已学习了两种写入值的方法：*表达式语句* 和 "print()" 函数。第
三种方法是使用文件对象的 "write()" 方法；标准输出文件称为 "sys.stdout"
。详见标准库参考。

对输出格式的控制不只是打印空格分隔的值，还需要更多方式。格式化输出包括
以下几种方法。

* 使用 格式化字符串字面值 ，要在字符串开头的引号/三引号前添加 "f" 或
  "F" 。在这种字符串中，可以在 "{" 和 "}" 字符之间输入引用的变量，或字
  面值的 Python 表达式。

     >>> year = 2016
     >>> event = 'Referendum'
     >>> f'Results of the {year} {event}'
     'Results of the 2016 Referendum'

* 字符串的 "str.format()" 方法需要更多手动操作。该方法也用 "{" 和 "}"
  标记替换变量的位置，虽然这种方法支持详细的格式化指令，但需要提供格式
  化信息。

     >>> yes_votes = 42_572_654
     >>> no_votes = 43_132_495
     >>> percentage = yes_votes / (yes_votes + no_votes)
     >>> '{:-9} YES votes  {:2.2%}'.format(yes_votes, percentage)
     ' 42572654 YES votes  49.67%'

* 最后，还可以用字符串切片和合并操作完成字符串处理操作，创建任何排版布
  局。字符串类型还支持将字符串按给定列宽进行填充，这些方法也很有用。

如果不需要花哨的输出，只想快速显示变量进行调试，可以用 "repr()" 或
"str()" 函数把值转化为字符串。

"str()" 函数返回供人阅读的值，"repr()" 则生成适于解释器读取的值（如果
没有等效的语法，则强制执行 "SyntaxError"）。对于没有支持供人阅读展示结
果的对象， "str()" 返回与 "repr()" 相同的值。一般情况下，数字、列表或
字典等结构的值，使用这两个函数输出的表现形式是一样的。字符串有两种不同
的表现形式。

示例如下：

   >>> s = 'Hello, world.'
   >>> str(s)
   'Hello, world.'
   >>> repr(s)
   "'Hello, world.'"
   >>> str(1/7)
   '0.14285714285714285'
   >>> x = 10 * 3.25
   >>> y = 200 * 200
   >>> s = 'The value of x is ' + repr(x) + ', and y is ' + repr(y) + '...'
   >>> print(s)
   The value of x is 32.5, and y is 40000...
   >>> # The repr() of a string adds string quotes and backslashes:
   ... hello = 'hello, world\n'
   >>> hellos = repr(hello)
   >>> print(hellos)
   'hello, world\n'
   >>> # The argument to repr() may be any Python object:
   ... repr((x, y, ('spam', 'eggs')))
   "(32.5, 40000, ('spam', 'eggs'))"

"string" 模块包含 "Template" 类，提供了将值替换为字符串的另一种方法。
该类使用 "$x" 占位符，并用字典的值进行替换，但对格式控制的支持比较有限
。


7.1.1. 格式化字符串字面值
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格式化字符串字面值 （简称为 f-字符串）在字符串前加前缀 "f" 或 "F"，通
过 "{expression}" 表达式，把 Python 表达式的值添加到字符串内。

格式说明符是可选的，写在表达式后面，可以更好地控制格式化值的方式。下例
将 pi 舍入到小数点后三位：

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

在 "':'" 后传递整数，为该字段设置最小字符宽度，常用于列对齐：

   >>> table = {'Sjoerd': 4127, 'Jack': 4098, 'Dcab': 7678}
   >>> for name, phone in table.items():
   ...     print(f'{name:10} ==> {phone:10d}')
   ...
   Sjoerd     ==>       4127
   Jack       ==>       4098
   Dcab       ==>       7678

还有一些修饰符可以在格式化前转换值。 "'!a'" 应用 "ascii()" ，"'!s'" 应
用 "str()"，"'!r'" 应用 "repr()"：

   >>> animals = 'eels'
   >>> print(f'My hovercraft is full of {animals}.')
   My hovercraft is full of eels.
   >>> print(f'My hovercraft is full of {animals!r}.')
   My hovercraft is full of 'eels'.

格式规范参考详见参考指南 格式规格迷你语言。


7.1.2. 字符串 format() 方法
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"str.format()" 方法的基本用法如下所示：

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

花括号及之内的字符（称为格式字段）被替换为传递给 "str.format()" 方法的
对象。花括号中的数字表示传递给 "str.format()" 方法的对象所在的位置。

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

"str.format()" 方法中使用关键字参数名引用值。

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

位置参数和关键字参数可以任意组合：

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

如果不想分拆较长的格式字符串，最好按名称引用变量进行格式化，不要按位置
。这项操作可以通过传递字典，并用方括号 "'[]'" 访问键来完成。

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

也可以用 '**' 符号，把 table 当作传递的关键字参数。

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

与内置函数 "vars()" 结合使用时，这种方式非常实用，可以返回包含所有局部
变量的字典。

例如，下面的代码生成一组整齐的列，包含给定整数及其平方与立方：

   >>> for x in range(1, 11):
   ...     print('{0:2d} {1:3d} {2:4d}'.format(x, x*x, x*x*x))
   ...
    1   1    1
    2   4    8
    3   9   27
    4  16   64
    5  25  125
    6  36  216
    7  49  343
    8  64  512
    9  81  729
   10 100 1000

"str.format()" 进行字符串格式化的完整概述详见 格式字符串语法 。


7.1.3. 手动格式化字符串
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下面是使用手动格式化方式实现的同一个平方和立方的表：

   >>> for x in range(1, 11):
   ...     print(repr(x).rjust(2), repr(x*x).rjust(3), end=' ')
   ...     # Note use of 'end' on previous line
   ...     print(repr(x*x*x).rjust(4))
   ...
    1   1    1
    2   4    8
    3   9   27
    4  16   64
    5  25  125
    6  36  216
    7  49  343
    8  64  512
    9  81  729
   10 100 1000

（注意，每列之间的空格是通过使用 "print()" 添加的：它总在其参数间添加
空格。）

字符串对象的 "str.rjust()" 方法通过在左侧填充空格，对给定宽度字段中的
字符串进行右对齐。同类方法还有 "str.ljust()" 和 "str.center()" 。这些
方法不写入任何内容，只返回一个新字符串，如果输入的字符串太长，它们不会
截断字符串，而是原样返回；虽然这种方式会弄乱列布局，但也比另一种方法好
，后者在显示值时可能不准确（如果真的想截断字符串，可以使用
"x.ljust(n)[:n]" 这样的切片操作 。）

另一种方法是 "str.zfill()" ，该方法在数字字符串左边填充零，且能识别正
负号：

   >>> '12'.zfill(5)
   '00012'
   >>> '-3.14'.zfill(7)
   '-003.14'
   >>> '3.14159265359'.zfill(5)
   '3.14159265359'


7.1.4. 旧式字符串格式化方法
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% 运算符（求余符）也可用于字符串格式化。给定 "'string' % values"，则
"string" 中的 "%" 实例会以零个或多个 "values" 元素替换。此操作被称为字
符串插值。例如：

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

printf 风格的字符串格式化 小节介绍更多相关内容。


7.2. 读写文件
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"open()" returns a *file object*, and is most commonly used with two
positional arguments and one keyword argument: "open(filename, mode,
encoding=None)"

   >>> f = open('workfile', 'w', encoding="utf-8")

第一个实参是文件名字符串。第二个实参是包含描述文件使用方式字符的字符串
。*mode* 的值包括 "'r'" ，表示文件只能读取；"'w'" 表示只能写入（现有同
名文件会被覆盖）；"'a'" 表示打开文件并追加内容，任何写入的数据会自动添
加到文件末尾。"'r+'" 表示打开文件进行读写。*mode* 实参是可选的，省略时
的默认值为 "'r'"。

Normally, files are opened in *text mode*, that means, you read and
write strings from and to the file, which are encoded in a specific
*encoding*. If *encoding* is not specified, the default is platform
dependent (see "open()"). Because UTF-8 is the modern de-facto
standard, "encoding="utf-8"" is recommended unless you know that you
need to use a different encoding. Appending a "'b'" to the mode opens
the file in *binary mode*. Binary mode data is read and written as
"bytes" objects. You can not specify *encoding* when opening file in
binary mode.

在文本模式下读取文件时，默认把平台特定的行结束符（Unix 上为 "\n",
Windows 上为 "\r\n"）转换为 "\n"。在文本模式下写入数据时，默认把 "\n"
转换回平台特定结束符。这种操作方式在后台修改文件数据对文本文件来说没有
问题，但会破坏 "JPEG" 或 "EXE" 等二进制文件中的数据。注意，在读写此类
文件时，一定要使用二进制模式。

在处理文件对象时，最好使用 "with" 关键字。优点是，子句体结束后，文件会
正确关闭，即便触发异常也可以。而且，使用 "with" 相比等效的
"try"-"finally" 代码块要简短得多：

   >>> with open('workfile', encoding="utf-8") as f:
   ...     read_data = f.read()

   >>> # We can check that the file has been automatically closed.
   >>> f.closed
   True

如果没有使用 "with" 关键字，则应调用 "f.close()" 关闭文件，即可释放文
件占用的系统资源。

警告:

  调用 "f.write()" 时，未使用 "with" 关键字，或未调用 "f.close()"，即
  使程序正常退出，也**可能** 导致 "f.write()" 的参数没有完全写入磁盘。

通过 "with" 语句，或调用 "f.close()" 关闭文件对象后，再次使用该文件对
象将会失败。

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


7.2.1. 文件对象的方法
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本节下文中的例子假定已创建 "f" 文件对象。

"f.read(size)" 可用于读取文件内容，它会读取一些数据，并返回字符串（文
本模式），或字节串对象（在二进制模式下）。 *size* 是可选的数值参数。省
略 *size* 或 *size* 为负数时，读取并返回整个文件的内容；文件大小是内存
的两倍时，会出现问题。*size* 取其他值时，读取并返回最多 *size* 个字符
（文本模式）或 *size* 个字节（二进制模式）。如已到达文件末尾，
"f.read()" 返回空字符串（"''"）。

   >>> f.read()
   'This is the entire file.\n'
   >>> f.read()
   ''

"f.readline()" 从文件中读取单行数据；字符串末尾保留换行符（"\n"），只
有在文件不以换行符结尾时，文件的最后一行才会省略换行符。这种方式让返回
值清晰明确；只要 "f.readline()" 返回空字符串，就表示已经到达了文件末尾
，空行使用 "'\n'" 表示，该字符串只包含一个换行符。

   >>> f.readline()
   'This is the first line of the file.\n'
   >>> f.readline()
   'Second line of the file\n'
   >>> f.readline()
   ''

从文件中读取多行时，可以用循环遍历整个文件对象。这种操作能高效利用内存
，快速，且代码简单：

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

如需以列表形式读取文件中的所有行，可以用 "list(f)" 或 "f.readlines()"
。

"f.write(string)" 把 *string* 的内容写入文件，并返回写入的字符数。

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

写入其他类型的对象前，要先把它们转化为字符串（文本模式）或字节对象（二
进制模式）：

   >>> value = ('the answer', 42)
   >>> s = str(value)  # convert the tuple to string
   >>> f.write(s)
   18

"f.tell()" 返回整数，给出文件对象在文件中的当前位置，表示为二进制模式
下时从文件开始的字节数，以及文本模式下的意义不明的数字。

"f.seek(offset, whence)" 可以改变文件对象的位置。通过向参考点添加
*offset* 计算位置；参考点由 *whence* 参数指定。 *whence* 值为 0 时，表
示从文件开头计算，1 表示使用当前文件位置，2 表示使用文件末尾作为参考点
。省略 *whence* 时，其默认值为 0，即使用文件开头作为参考点。

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

在文本文件（模式字符串未使用 "b" 时打开的文件）中，只允许相对于文件开
头搜索（使用 "seek(0, 2)" 搜索到文件末尾是个例外），唯一有效的
*offset* 值是能从 "f.tell()" 中返回的，或 0。其他 *offset* 值都会产生
未定义的行为。

文件对象还支持 "isatty()" 和 "truncate()"  等方法，但不常用；文件对象
的完整指南详见库参考。


7.2.2. 使用 "json" 保存结构化数据
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从文件写入或读取字符串很简单，数字则稍显麻烦，因为 "read()" 方法只返回
字符串，这些字符串必须传递给 "int()" 这样的函数，接受 "'123'" 这样的字
符串，并返回数字值 123。保存嵌套列表、字典等复杂数据类型时，手动解析和
序列化的操作非常复杂。

Python 支持 JSON (JavaScript Object Notation) 这种流行数据交换格式，用
户无需没完没了地编写、调试代码，才能把复杂的数据类型保存到文件。"json"
标准模块采用 Python 数据层次结构，并将之转换为字符串表示形式；这个过程
称为 *serializing* （序列化）。从字符串表示中重建数据称为
*deserializing* （解序化）。在序列化和解序化之间，表示对象的字符串可能
已经存储在文件或数据中，或通过网络连接发送到远方 的机器。

注解:

  JSON 格式通常用于现代应用程序的数据交换。程序员早已对它耳熟能详，可
  谓是交互操作的不二之选。

只需一行简单的代码即可查看某个对象的 JSON 字符串表现形式：

   >>> import json
   >>> x = [1, 'simple', 'list']
   >>> json.dumps(x)
   '[1, "simple", "list"]'

"dumps()" 函数还有一个变体， "dump()" ，它只将对象序列化为 *text file*
。因此，如果 "f" 是 *text file* 对象，可以这样做：

   json.dump(x, f)

To decode the object again, if "f" is a *binary file* or *text file*
object which has been opened for reading:

   x = json.load(f)

注解:

  JSON files must be encoded in UTF-8. Use "encoding="utf-8"" when
  opening JSON file as a *text file* for both of reading and writing.

这种简单的序列化技术可以处理列表和字典，但在 JSON 中序列化任意类的实例
，则需要付出额外努力。"json" 模块的参考包含对此的解释。

参见:

  "pickle" - 封存模块

  与 JSON 不同，*pickle* 是一种允许对复杂 Python 对象进行序列化的协议
  。因此，它为 Python 所特有，不能用于与其他语言编写的应用程序通信。默
  认情况下它也是不安全的：如果解序化的数据是由手段高明的攻击者精心设计
  的，这种不受信任来源的 pickle 数据可以执行任意代码。
