一、open() 函数

Python open() 函数用于打开一个文件，并返回文件对象，在对文件进行处理过程都需要使用到这个函数，如果该文件无法被打开，会抛出 OSError。

注意：使用 open() 函数一定要保证关闭文件对象，即调用 close() 函数。

open() 函数常用形式是接收两个参数：文件名(file)和模式(mode)。

open(file, mode='r')

完整的语法格式为：

open(file, mode='r', buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None)

参数说明:

• file: 必需，文件路径（相对或者绝对路径）。
• mode: 可选，文件打开模式
• buffering: 设置缓冲
• encoding: 一般使用utf8
• errors: 报错级别
• newline: 区分换行符
• closefd: 传入的file参数类型
• opener:

mode 参数有：

默认为文本模式，如果要以二进制模式打开，加上

b

1、写入和读取文件

content = 'Python与Linux自动化运维'
with open('read.txt',mode='w',encoding='utf-8') as f:
f.write(content)

with open('read.txt',mode='r',encoding='utf-8') as f:
print(f.read())

执行结果：

Python与Linux自动化运维

分析一下

2、追加文件内容

with open('read.txt',mode='a',encoding='utf-8') as f:
f.write('\nhello word\t你好')

with open('read.txt',mode='r',encoding='utf-8') as f:
print(f.read())

输出结果

Python与Linux自动化运维
hello word    你好

分析一下

3、读取图片和视频（二进制）

（1）图片

img = ''
with open(r"E:\软件\360壁纸\323244.jpg",mode='rb') as f:
img = f.read()
with open('11.jpg',mode='wb') as f1:
f1.write(img)

可查看到读取图片

（2）视频

with open(r'C:\Users\huawei\Desktop\11.ts',mode='rb') as f:
video = f.read()
with open('11.ts',mode='wb') as f1:
f1.write(video)

可查看到读取视频（需在文件路径中查看）

点开即可查看视频

二、文件的异常

1、什么是异常？

异常即是一个事件，该事件会在程序执行过程中发生，影响了程序的正常执行。

一般情况下，在Python无法正常处理程序时就会发生一个异常。

异常是Python对象，表示一个错误。

当Python脚本发生异常时我们需要捕获处理它，否则程序会终止执行。

2、异常处理

捕捉异常可以使用try/except语句。

try/except语句用来检测try语句块中的错误，从而让except语句捕获异常信息并处理。

如果你不想在异常发生时结束你的程序，只需在try里捕获它。

语法：

以下为简单的try....except...else的语法：

try:
<语句>        #运行别的代码
except <名字>：
<语句>        #如果在try部份引发了'name'异常
except <名字>，<数据>:
<语句>        #如果引发了'name'异常，获得附加的数据
else:
<语句>        #如果没有异常发生

try的工作原理是，当开始一个try语句后，python就在当前程序的上下文中作标记，这样当异常出现时就可以回到这里，try子句先执行，接下来会发生什么依赖于执行时是否出现异常。

• 如果当try后的语句执行时发生异常，python就跳回到try并执行第一个匹配该异常的except子句，异常处理完毕，控制流就通过整个try语句（除非在处理异常时又引发新的异常）。
• 如果在try后的语句里发生了异常，却没有匹配的except子句，异常将被递交到上层的try，或者到程序的最上层（这样将结束程序，并打印默认的出错信息）。
• 如果在try子句执行时没有发生异常，python将执行else语句后的语句（如果有else的话），然后控制流通过整个try语句。

（1）异常处理

你可以不带任何异常类型使用except，如下实例：

try:
正常的操作
......................
except:
发生异常，执行这块代码
......................
else:
如果没有异常执行这块代码

以上方式try-except语句捕获所有发生的异常。但这不是一个很好的方式，我们不能通过该程序识别出具体的异常信息。因为它捕获所有的异常。

实例

try:
#正常的代码
with open(r'E:\软件\360壁纸\32324.jpg',mode='rb') as f:
img = f.read()
with open('b.jpg',mode='wb') as f1:
f1.write(img)
except FileNotFoundError:
#出现错误后执行的代码
print('文件路径错误')

输出结果：

文件路径错误

（2）0做除数的错误

try:
# 根据运算符号确定运算规则
if opt == '+':
result = one + two
elif opt == '-':
result = one - two
elif opt == '*':
result = one * two
elif opt == '/':
if two ==0:
print('0不能做除数')
result = one /two

print(result)
except ZeroDivisionError:
print('需不能做除数!')

输出结果：

请输入第一个数:1
请输入运算符号:/
请输入第二个数:0
0不能做除数
需不能做除数!

（3）索引溢出的错误

使用except而带多种异常类型

你也可以使用相同的except语句来处理多个异常信息，如下所示：

try:
正常的操作
......................
except(Exception1[, Exception2[,...ExceptionN]]]):
发生以上多个异常中的一个，执行这块代码
......................
else:
如果没有异常执行这块代码

实例

try:
num = input('请输入数字')
print (num+str(10))
except BaseException:
print('输入类型错误! ')
else:
print('hello')

输出结果：

请输入数字11
1110
hello

（4）try-finally 语句

try-finally 语句无论是否发生异常都将执行最后的代码。

try:
<语句>
finally:
<语句>    #退出try时总会执行
raise

实例

try:
fh = open("testfile", "w")
fh.write("这是一个测试文件，用于测试异常!!")
finally:
print "Error: 没有找到文件或读取文件失败"

输出结果：

$ python test.py
Error: 没有找到文件或读取文件失败

同样的例子也可以写成如下方式：

try:
fh = open("testfile", "w")
try:
fh.write("这是一个测试文件，用于测试异常!!")
finally:
print "关闭文件"
fh.close()
except IOError:
print "Error: 没有找到文件或读取文件失败"

当在try块中抛出一个异常，立即执行finally块代码。

finally块中的所有语句执行后，异常被再次触发，并执行except块代码。

参数的内容不同于异常。

（5）抛出异常

Python 使用 raise 语句抛出一个指定的异常。

raise语法格式如下：

raise [Exception [, args [, traceback]]]

以下实例如果 x 大于 5 就触发异常:

x = 10
if x > 5:
raise Exception('x 不能大于 5。x 的值为: {}'.format(x))

执行以上代码会触发异常：

Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 3, in <module>
raise Exception('x 不能大于 5。x 的值为: {}'.format(x))
Exception: x 不能大于 5。x 的值为: 10

raise 唯一的一个参数指定了要被抛出的异常。它必须是一个异常的实例或者是异常的类（也就是 Exception 的子类）。

如果你只想知道这是否抛出了一个异常，并不想去处理它，那么一个简单的 raise 语句就可以再次把它抛出。

>>>try:
raise NameError('HiThere')
except NameError:
print('An exception flew by!')
raise

An exception flew by!
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 2, in ?
NameError: HiThere

3、异常类型

一个异常可以带上参数，可作为输出的异常信息参数。

你可以通过except语句来捕获异常的参数，如下所示：

try:
正常的操作
......................
except ExceptionType, Argument:
你可以在这输出 Argument 的值...

变量接收的异常值通常包含在异常的语句中。在元组的表单中变量可以接收一个或者多个值。

元组通常包含错误字符串，错误数字，错误位置。

（1）实例

以下为单个异常的实例：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

# 定义函数
def temp_convert(var):
try:
return int(var)
except ValueError, Argument:
print "参数没有包含数字\n", Argument

# 调用函数
temp_convert("xyz");

以上程序执行结果如下：

$ python test.py
参数没有包含数字
invalid literal for int() with base 10: 'xyz'

（2）触发异常

我们可以使用raise语句自己触发异常

raise语法格式如下：

raise [Exception [, args [, traceback]]]

语句中 Exception 是异常的类型（例如，NameError）参数标准异常中任一种，args 是自已提供的异常参数。

最后一个参数是可选的（在实践中很少使用），如果存在，是跟踪异常对象。

（3）实例

一个异常可以是一个字符串，类或对象。 Python的内核提供的异常，大多数都是实例化的类，这是一个类的实例的参数。

定义一个异常非常简单，如下所示：

def functionName( level ):
if level < 1:
raise Exception("Invalid level!", level)
# 触发异常后，后面的代码就不会再执行

注意：为了能够捕获异常，"except"语句必须有用相同的异常来抛出类对象或者字符串。

例如我们捕获以上异常，"except"语句如下所示：

try:
正常逻辑
except Exception,err:
触发自定义异常
else:
其余代码

（4）实例

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

# 定义函数
def mye( level ):
if level < 1:
raise Exception,"Invalid level!"
# 触发异常后，后面的代码就不会再执行
try:
mye(0)            # 触发异常
except Exception,err:
print 1,err
else:
print 2

执行以上代码，输出结果为：

$ python test.py
1 Invalid level!

4、用户自定义异常

通过创建一个新的异常类，程序可以命名它们自己的异常。异常应该是典型的继承自Exception类，通过直接或间接的方式。

以下为与RuntimeError相关的实例,实例中创建了一个类，基类为RuntimeError，用于在异常触发时输出更多的信息。

在try语句块中，用户自定义的异常后执行except块语句，变量 e 是用于创建Networkerror类的实例。

class Networkerror(RuntimeError):
def __init__(self, arg):
self.args = arg

在你定义以上类后，你可以触发该异常，如下所示：

try:
raise Networkerror("Bad hostname")
except Networkerror,e:
print e.args

5、文件和异常的总结

（1）network文件写入

from 文件和异常.总结.network_error import NetWorkError

try:
with open(r"E:\软件\360壁纸\323244.jpg", mode='rb') as f:
img = f.read()
with open('b.jpg', mode='wb') as f1:
f1.write(img)
except (FileNotFoundError,IndexError, ValueError):
print('except')
raise NetWorkError('application bad ...')
else:
print('else')
finally:
print('finally')

（2）network_error写入

class NetWorkError(RuntimeError):
def __init__(self,arg):
self.arg=arg

三、json库存储数据

JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于ECMAScript的一个子集。

Python3 中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码，它包含了两个函数：

• json.dumps(): 对数据进行编码。
• json.loads(): 对数据进行解码。

在json的编解码过程中，python 的原始类型与json类型会相互转换，具体的转化对照如下：

Python 编码为 JSON 类型转换对应表：

（1）存入数据到user.json

import json

username = input('请输入用户名：')

filename = 'user.json'
with open(filename,'w') as f:
json.dump(username,f)
print('您输入的用户名已保存到json文件中。')

执行结果：

请输入用户名：xgp
您输入的用户名已保存到json文件中。

（2）引用json库数据

import json

filename = 'user.json'
with open(filename) as f:
username = json.load(f)
print('欢迎'+username+".")

执行结果：

欢迎xgp.

（3）存入---指定数据---到---num.json

import json

numbers = [1,2,3,4,5]
filename = 'num.json'
with open(filename,'w') as f:
json.dump(numbers,f)

1、son.dumps 与 json.loads 实例

以下实例演示了 Python 数据结构转换为JSON：

import json

# Python 字典类型转换为 JSON 对象
data = {
'no' : 1,
'name' : 'Runoob',
'url' : 'http://www.runoob.com'
}

json_str = json.dumps(data)
print ("Python 原始数据：", repr(data))
print ("JSON 对象：", json_str)

输出结果：

Python 原始数据： {'url': 'http://www.runoob.com', 'no': 1, 'name': 'Runoob'}
JSON 对象： {"url": "http://www.runoob.com", "no": 1, "name": "Runoob"}

通过输出的结果可以看出，简单类型通过编码后跟其原始的repr()输出结果非常相似。

接着以上实例，我们可以将一个JSON编码的字符串转换回一个Python数据结构：

import json

# Python 字典类型转换为 JSON 对象
data1 = {
'no' : 1,
'name' : 'Runoob',
'url' : 'http://www.runoob.com'
}

json_str = json.dumps(data1)
print ("Python 原始数据：", repr(data1))
print ("JSON 对象：", json_str)

# 将 JSON 对象转换为 Python 字典
data2 = json.loads(json_str)
print ("data2['name']: ", data2['name'])
print ("data2['url']: ", data2['url'])

输出结果：

Python 原始数据： {'name': 'Runoob', 'no': 1, 'url': 'http://www.runoob.com'}
JSON 对象： {"name": "Runoob", "no": 1, "url": "http://www.runoob.com"}
data2['name']:  Runoob
data2['url']:  http://www.runoob.com

如果你要处理的是文件而不是字符串，你可以使用

json.dump()

json.load()

# 写入 JSON 数据
with open('data.json', 'w') as f:
json.dump(data, f)

# 读取数据
with open('data.json', 'r') as f:
data = json.load(f)