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

到目前为止我们已遇到过两种写入值的方式: 表达式语句 和 print() 函数。 （第三种方式是使用文件对象的 write() 方法；标准输出文件可以被引用为 sys.stdout。 更多相关信息请参阅标准库参考）。

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。

    1. >>> year = 2016
    2. >>> event = 'Referendum'
    3. >>> f'Results of the {year} {event}'
    4. 'Results of the 2016 Referendum'

  • 字符串的 str.format() 方法需要更多手动操作。 你仍将使用 { 和 } 来标记变量将被替换的位置并且可以提供详细的格式化指令，但你还需要提供待格式化的信息。 下面的代码块中有两个格式化变量的例子：

    1. >>> yes_votes = 42_572_654
    2. >>> total_votes = 85_705_149
    3. >>> percentage = yes_votes / total_votes
    4. >>> '{:-9} YES votes  {:2.2%}'.format(yes_votes, percentage)
    5. ' 42572654 YES votes  49.67%'

    请注意Notice how the yes_votes 填充了空格并且只为负数添加了负号。 这个例子还打印了 percentage 乘以 100 的结果，保留 2 个数位并带有一个百分号 (请参阅 格式规格迷你语言 了解详情)。

  • 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：

  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'))"

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

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：

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

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

  1. >>> animals = 'eels'
  2. >>> print(f'My hovercraft is full of {animals}.')
  3. My hovercraft is full of eels.
  4. >>> print(f'My hovercraft is full of {animals!r}.')
  5. My hovercraft is full of 'eels'.

= 说明符可被用于将一个表达式扩展为表达式文本、等号再加表达式求值结果的形式。

  1. >>> bugs = 'roaches'
  2. >>> count = 13
  3. >>> area = 'living room'
  4. >>> print(f'Debugging {bugs=} {count=} {area=}')
  5. Debugging bugs='roaches' count=13 area='living room'

请参阅 自说明型表达式 以了解 = 说明符的更多信息。 有关这些格式说明的详情，请查看针对 格式规格迷你语言 的参考指南。

7.1.2. 字符串 format() 方法

str.format() 方法的基本用法如下所示：

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

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

str.format() 方法中使用关键字参数名引用值。

  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任意组合：

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

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。

  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

这也可以通过将 table 字典作为采用 ** 标记的关键字参数传入来实现。

  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

与内置函数 vars() 一同使用时这种方式非常实用，它将返回一个包含所有局部变量的字典:

  1. >>> table = {k: str(v) for k, v in vars().items()}
  2. >>> message = " ".join([f'{k}: ' + '{' + k +'};' for k in table.keys()])
  3. >>> print(message.format(**table))
  4. __name__: __main__; __doc__: None; __package__: None; __loader__: ...

举个例子，以下几行代码将产生一组整齐的数据列，包含给定的整数及其平方与立方:

  1. >>> for x in range(1, 11):
  2. ...     print('{0:2d} {1:3d} {2:4d}'.format(x, x*x, x*x*x))
  3. ...
  4.  1   1    1
  5.  2   4    8
  6.  3   9   27
  7.  4  16   64
  8.  5  25  125
  9.  6  36  216
  10.  7  49  343
  11.  8  64  512
  12.  9  81  729
  13. 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

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：

  1. >>> for x in range(1, 11):
  2. ...     print(repr(x).rjust(2), repr(x*x).rjust(3), end=' ')
  3. ...     # 请注意上一行中 'end' 的使用
  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

（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：

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

7.1.4. 旧式字符串格式化方法

% 运算符 (求余) 也可被用于字符串格式化。 给定 format % values (其中 format 是一个字符串)，则 format 中的 % 转换占位符将以 values 中的零个或多个元素来替换。 此操作通常称为字符串插值。 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.

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

open() 返回一个 file object ，最常使用的是两个位置参数和一个关键字参数：open(filename, mode, encoding=None)

  1. >>> 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'。

通常情况下，文件是以 text mode 打开的，也就是说，你从文件中读写字符串，这些字符串是以特定的 encoding 编码的。如果没有指定 encoding ，默认的是与平台有关的（见 open() ）。因为 UTF-8 是现代事实上的标准，除非你知道你需要使用一个不同的编码，否则建议使用 encoding="utf-8" 。在模式后面加上一个 'b' ，可以用 binary mode 打开文件。二进制模式的数据是以 bytes 对象的形式读写的。在二进制模式下打开文件时，你不能指定 encoding 。

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：

  1. >>> with open('workfile', encoding="utf-8") as f:
  2. ...     read_data = f.read()
  4. >>> # 我们可以检测文件是否已被自动关闭。
  5. >>> f.closed
  6. 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。

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

7.2.1. 文件对象的方法

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（''）。

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

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。

  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. ''

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：

  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。

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

  1. >>> value = ('the answer', 42)
  2. >>> s = str(value)  # 将元组转换为字符串
  3. >>> f.write(s)
  4. 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。

  1. >>> f = open('workfile', 'rb+')
  2. >>> f.write(b'0123456789abcdef')
  3. 16
  4. >>> f.seek(5)      # 定位到文件中的第 6 个字节
  5. 5
  6. >>> f.read(1)
  7. b'5'
  8. >>> f.seek(-3, 2)  # 定位到倒数第 3 个字节
  9. 13
  10. >>> f.read(1)
  11. 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。

文件对象还有一些额外的方法，如使用频率较低的 isatty() 和 truncate() 等；有关文件对象的完整指南请查阅标准库参考。

7.2.2. 使用 json 保存结构化数据

字符串可以很容易地写入文件或从文件中读取。 数字则更麻烦一些，因为 read() 方法只返回字符串，而字符串必须传给 int() 这样的函数，它接受 '123' 这样的字符串并返回其数值 123。 当你想要保存嵌套列表和字典等更复杂的数据类型时，手动执行解析和序列化操作将会变得非常复杂。

Python 允许你使用流行的数据交换格式 JSON (JavaScript Object Notation)，而不是让用户持续编写和调试代码来将复杂的数据类型存入文件中。 标准库模块 json 可以接受带有层级结构的 Python 数据，并将其转换为字符串表示形式；这个过程称为 serializing。 根据字符串表示形式重建数据则称为 deserializing。 在序列化和反序列化之间，用于代表对象的字符串可以存储在文件或数据库中，或者通过网络连接发送到远端主机。

备注

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：

  1. >>> import json
  2. >>> x = [1, 'simple', 'list']
  3. >>> json.dumps(x)
  4. '[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：

  1. json.dump(x, f)

要再次解码对象，如果 f 是已打开、供读取的 binary file 或 text file 对象：

  1. x = json.load(f)

备注

JSON文件必须以UTF-8编码。当打开JSON文件作为一个 text file 用于读写时，使用 encoding="utf-8" 。

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。