一.IO流的操作
二.对象序列化
总结
一.IO流的操作(1).什么是IO流(Input Output Stream)？
IO流说的主要是计算机的输入和输出操作。常见的IO操作，一般说的是内存。
IO流是一种常见的持久化(永久保存)技术：将数据从内存输出到磁盘保存下来。
(2).IO流的分类
根据数据流动（站在内存的角度上来说）：输入流、输出流
根据数据的类型：字符流、字节流
注：
字符流：字符只能操作有字符的数据（读到末尾是’’）
字节流：字节是可以操作一切数据的(读到末尾是b’’)，字节流操作大数据，不建议一次性读取
(3).python怎么操作IO流？使用open()全局函数，用于打开本地文件，返回值是一个IO流对象
#open()函数的格式
open(file, mode='r', buffering=-1, encoding=None,
errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None)
mode模式有：
'r' open for reading (default)
'w' open for writing, truncating the file first
'x' create a new file and open it for writing
'a' open for writing, appending to the end of the file if it exists
'b' binary mode
't' text mode (default)
'+' open a disk file for updating (reading and writing)
'U' universal newline mode (deprecated)
encoding编码使用:默认为none,使用的时候要用，encoding="utf-8"
通常open()函数要与read()函数一起使用，read()函数用于读取IO流对象的值，除了read()函数还有以下这些：
1.read(size=-1) #读取,参数可以有也可以没有
readline() #按行读
readlines() #按多行读
#1.没有参数时，表示一次性读完
>>> f=open("G:\Python\python练习\day09\a.txt",encoding="utf-8")
>>> f.read() #第一次读全部读完
'我爱我的祖国'
>>> f.read() #第二次读为空
''
>>> f.close() #自动执行一次flush
#2.有参数时，通常用于读字节数据。
表示按照参数读，这样若是读字节数据时，对内存有利，且读取速度快，不会让电脑出现死机情况
>>> f=open("G:\Python\python练习\day09\a.txt",encoding="utf-8")
>>> f.read(2) #第一次读
'我爱'
>>> f.read(2) #第二次读
'我的'
>>> f.read(2) #第三次读
‘祖国'
>>> f.close() #自动执行一次flush
2.write(data)#将内容写入到文件
>>> f=open("a.txt","rb")
>>> data=f.read(4)
>>> data
b'\xba\x8c\xe7\x8b'
>>> f1=open("b.txt","wb")
>>> f1.write(data) #将f的字节数据写入f1
4
>>> f1.close()
>>> f.close()
>>> f1=open("b.txt","rb") #验证b.txt文件写的是否是data
>>> f1.read()
b'\xba\x8c\xe7\x8b'
>>> f1.close()
3.writelines()#将多个数据写入
4.flush()#刷新缓存区
5.close()#关闭file对象，注意close自动的调用flush进行最后的文件刷新
(4).with 语句块(与IO流搭配，可以自己去关IO流(close()))
格式：
with open("user.dat","wb") as f:
f.write(save_users)
二.对象序列化
(1).什么是对象序列化？
将对象(容器、对象等)这种抽象的概念转化成真正存储字符或字节数据的过程
(2).对象序列化怎么实现？两个模块：pickle模块、json模块
json模块：可以将对象转换为字符数据
pickle模块：可以将对象转换成字节数据
(3).两个模块详情：
一.pickle模块：将对象序列化成字节数据
>>> import pickle
>>> dir(pickle)
'dump', 'dumps' ,'load', 'loads'
1.dumps() #将对象序列化成字节数据,一个参数，用于放对象
>>> ls=[1,2,3,4]
>>> import pickle
>>> data=pickle.dumps(ls) #将ls序列化成字节数据存到data
>>> data
b'\x80\x03]q\x00(K\x01K\x02K\x03K\x04e.'
>>> f=open("b.txt","wb")
>>> f.write(data) #将序列化的字节数据写入b.txt文件
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>>> f.close()
>>> f=open("b.txt","rb") #验证b.txt文件写的是否是data
>>> f.read()
b'\x80\x03]q\x00(K\x01K\x02K\x03K\x04e.'
>>> f.close()
dump() #将对象序列化成字节数据，并且保存到file，两个参数，用于一个放对象，一个放存的文件
>>>pickle.dump(ls,open("a.txt","wb"))
2.loads() #将一个字节数据对象反序列化成本身对象
>>> f=open("b.txt","rb")
>>> data=f.read()
>>> pickle.loads(data)
['a', 1, 2]
load() #将一个文件的字节数据对象反序列化成本身对象
>>> pickle.load(open("b.txt","rb"))
['a', 1, 2]
二.json模块：可以将对象序列化成字符数据
>>> import json
>>> dir(json)
'dump', 'dumps', 'load', 'loads'
1.dumps() #将对象序列化成字符数据,一个参数，用于放对象
>>> ls=[1,2,3,4]
>>> data=json.dumps(ls)
>>> f=open("b.txt","w")
>>> f.write(data)
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>>> f.close()
>>> f=open("b.txt")
>>> f.read()
'[1, 2, 3, 4]'
>>> f.close()
dump() #将对象序列化成字符数据，并且保存到file，两个参数，用于一个放对象，一个放存的文件
>>> ls=['a','b',1,2]
>>> json.dump(ls,open("b.txt","w"))
>>> f=open("b.txt")
>>> f.read()
'["a", "b", 1, 2]'
>>> f.close()
2.loads() #将一个字符数据对象反序列化成本身对象
>>> f=open("b.txt")
>>> data=f.read()
>>> json.loads(data)
['a', 'b', 1, 2]
load() #将一个文件的字符数据对象反序列化成本身对象
>>> json.load(open("b.txt"))
['a', 'b', 1, 2]
总结
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