执行应用程序和函数都是在执行功能

　　rb

f=open('aaa','rb',encoding='utf-8')　　#b的方式不能指定编码

1 #!/usr/bin/env python
2 # -*- coding:utf-8 -*-
3 f=open('ttt','rb')
4 data=f.read()
5 print(data)

输出

b'hello\r\n\xe4\xbd\xa0\xe5\xa5\xbd\r\n123\r\n12\r\n1'　　　#Windows中回车是\r\n这个整体；Linux或Unix平台是\n

字符串---encode--->bytes

bytes---decode--->字符串

　　wb

1 #!/usr/bin/env python
2 # -*- coding:utf-8 -*-
3 f=open('ttt_new','wb')
4 f.write(bytes('111\n',encoding='utf-8'))  #字符串要转化为二进制，中间必须经过字符编码

　　另一种编码方式，

　　>>>'杨建'.encode('utf-8')

　　>>>b'\xe6\x9d\xa8\xe5\xbb\xba'

　　ab

　　不代表在最后一行追加，而是从最后的位置追加。

二进制这种方式代表处理数据的方式，不代表最后的内容，用二进制的好处：文件中不仅是文本，还包括视频、图片

　　文件操作的其他方法

　　closed判断是否关闭

　　encoding判断文件打开的编码　　

　　flush内存中的数据刷到硬盘中

　　tell光标当前所在位置　　read(3)代表读取3个字符，其余的文件内光标移动都是以字节位单位，如seek/tell/read/truncate

　　　　　　f=open('aaa','r',encoding='utf-8',newline='')　　#读取文件中真正的换行符号Windows系统中是\r\n

　　　　　　 f=open('aaa','r',encoding='utf-8')　　#读取文件中python变换后换行符号\n

　　seek用来控制光标的移动　　f.seek(3,0) 0即从文件开头数三个字节，不写0也行，是默认　　f.seek(3,1) 1即相对于上一次光标停留位值，使用相对位置的时候文件操作方式必须带b　　f.seek(-10,2) 2即从文件末尾倒10个字节　

　　truncate文件截取，在写文件，截取之外剩下的都删掉。文件操作方式可以是w或者是什么+都行，除了w+，w+一打开文件就把文件清空了。

循环文件的推荐方式

for i in f:　　#一条一条读，不符合的从内存中清除，不用一下都读出来，对文件句柄遍历循环

　　print(i)

高效率获取文件最后一行的方式

迭代器和生成器

递归：自己调用自己　　；　　迭代：每一次对过程的重复称为一次“迭代”，而每一次迭代得到的结果会作为下一次迭代的初始值。

　　迭代器

　　　　迭代器协议：对象必须提供一个next方法，执行该方法要么返回迭代中的下一项，要么引起一个StopIteration异常，以终止迭代（只能往后走不能往前退）

　　　　可迭代对象：实现了迭代器协议的对象

　　　　协议是一种约定，可迭代对象实现了迭代器协议，python的内部工具（如for循环,sum,min,max函数）使用迭代器协议访问对象

　　　　python中强大的for循环机制（跟索引无关，就是基于迭代器协议工作的）字符串、列表、元组、字典、集合、文件对象，这些都不是可迭代对象，只不过在for循环时，调用了它们内部的__iter__方法，把它们变成了可迭代对象。然后for循环调用可迭代对象的__next__方法去取值，而且for循环会捕捉StopIteration异常，以终止迭代。所以对象都可以通过for循环来遍历，while可以通过下标访问对象，但无序对象就无法访问了。

　　　　　　l=[1,2,3]

　　　　　　for i in l:　　#1. 调用__iter__方法生成可迭代对象i_l=l.__iter__()；2. i_1.__next()__　　next()就是在iter_l.__next__()

　　　　　　　　print(i)

1 #!/usr/bin/env python
2 # -*- coding:utf-8 -*-
3 l=[1,2,3]
4 iter_l=l.__iter__()
5 print(iter_l.__next__())
6 print(iter_l.__next__())
7 print(iter_l.__next__())

输出

1

2

3

　　生成器

　　　　可以理解为一种数据类型，它自动实现了迭代器协议，本身就是可迭代对象。

　　　　函数中有yield（相当于return，但可以执行多次），执行就得到了个生成器

　　　　三元运算，列表解析

写法比较简单，但占内存太多，列表解析需要生成列表，列表元素过多会卡死。

1 #!/usr/bin/env python
2 # -*- coding:utf-8 -*-
3 l=['鸡蛋%s'%i for i in range(10)] #列表是内存对象，鸡蛋都放到内存里了。
4 l1=['鸡蛋%s'%i for i in range(10) if i>5]
5 #l1=['鸡蛋%s'%i for i in range(10) if i>5 else i] #没有四元表达式
6 l2=['鸡蛋%s'%i for i in range(10) if i<5]
7 print(l)
8 print(l1)
9 print(l2)

输出

['鸡蛋0', '鸡蛋1', '鸡蛋2', '鸡蛋3', '鸡蛋4', '鸡蛋5', '鸡蛋6', '鸡蛋7', '鸡蛋8', '鸡蛋9']

['鸡蛋6', '鸡蛋7', '鸡蛋8', '鸡蛋9']
['鸡蛋0', '鸡蛋1', '鸡蛋2', '鸡蛋3', '鸡蛋4']

　　　　生成器表达式

　　把列表解析[]换成()得到的就是生成器表达式，它们都是便利的编程方式，只不过，生成器表达式更节省内存，因为生成器表达式是基于迭代器协议的next方法一个个取值的

1 #!/usr/bin/env python
2 # -*- coding:utf-8 -*-
3 laomuji=('鸡蛋%s'%i for i in range(10))   #生成器
4 print(laomuji)
5 print(laomuji.__next__())
6 print(next(laomuji))
7 print(next(laomuji))
8 print(next(laomuji))

输出

鸡蛋0
鸡蛋1
鸡蛋2
鸡蛋3

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