python數據結構之列表、字典、元組、集合

列表

列表在python里是有序集合對象類型。
列表里的對象可以是任何對象：數字，字符串，列表或者字典，元組。與字符串不同，列表是可變對象，支持原處修改的操作
python的列表是：

• 任意對象的有序集合
• 通過偏移讀取
• 可變長度、異構以及任意嵌套
• 屬于可變序列的分組
• 對象引用數組

列表的操作

列表的操作和字符串大部分都相同：
合并/重復：

• list1+list2：結果是兩個列表按順序結合
• list*3：結果是列表list重復三次
• for i in list1: print(i)：按順序打印列表里的內容
• 3 in list：判斷列表里有沒有一個對象是對象3
• list1.index(1)：查找列表里第一個為1的對象的位置
• list1.count(1)：查找列表里對象為1的個數
• list1[x:y]：取第x到y的對象，重新建立一個列表
• len(list1)：list1里的對象個數

基本列表操作

創建一個列表：

>>> list=[]
>>> list=[1,2,'3',[]]
>>> list
[1, 2, '3', []]

列表取值：

>>> list[1]
2
>>> list[0:3]
[1, 2, '3']

重復列表內容：

>>> list*3
[1, 2, '3', [], 1, 2, '3', [], 1, 2, '3', []]

使用in方法來判斷對象是否在列表中：

>>> 3 in list
False
>>> [] in list
True

循環打印：

>>> for i in list:
...     print (i,end=' ')
...
1 2 3 [] 

迭代方式創建列表：

>>> list=[i*4 for i in 'ASDF' ]
>>> list
['AAAA', 'SSSS', 'DDDD', 'FFFF']

矩陣：

list=[ [1,2,3,],[4,5,6],[7,8,9] ]
>>> list
[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
>>> list[0][1]
2
>>> list[1][2]
6

列表原處修改：

>>> food=['spam','eggs','milk']
>>> food[1]
'eggs'
>>> food[1]='Eggs'
>>> food[:]
['spam', 'Eggs', 'milk']

列表的方法

• 列表的添加：

>>>food.append('cake')  
>>> food
['spam', 'Eggs', 'milk', 'cake']

• 列表的排序：

>>> food.sort()    
>>> food
['Eggs', 'cake', 'milk', 'spam']

• 合并列表：

  >>> list1=[1,2,3]
  >>> list2=[4,5,6]
  >>> list1.extend(list2)
  >>> list1
  [1, 2, 3, 4, 5, 6]

• 列表的取值：

  >>> list1.pop()
  6
  >>> list1
  [1, 2, 3, 4, 5]

• 列表倒序顯示：

  >>> list1
  [1, 2, 3, 4, 5]
  >>> list1.reverse()
  >>> list1
  [5, 4, 3, 2, 1]

• 列表的索引：

  >>> list=[1,2,3,4,5]
  >>> list.index(3)
  2

• 列表的插入：

  >>> list.insert(2,10)
  >>> list
  [1, 2, 10, 3, 4, 5]

• 刪除列表的某一個對象：

  >>> list
  [1, 2, 10, 3, 4, 5]
  >>> del list[2]
  >>> list
  [1, 2, 3, 4, 5]

• 列表的排序：
  列表的排序默認是先以字母大小寫進行排序的，可以在列表中加一個選項key=lower.str使其都轉換成小寫，使用reverse=True進行倒序排列

>>> list=['abc','aDd','ace']
>>> sorted(list)
['aDd', 'abc', 'ace']
>>> list
['abc', 'aDd', 'ace']
>>> sorted(list,key=str.lower,reverse=True)
['aDd', 'ace', 'abc']
>>> sorted(list,key=str.lower)
['abc', 'ace', 'aDd']
>>>sorted([x.lower() for x in list])
['abc', 'ace', 'add']
>>> sorted([x.lower() for x in list],reverse=True)
['add', 'ace', 'abc']

列表的實際用法

• 取值：

  >>> info=['myname',18,[1997,9,28]]
  >>> _name,_age,_birth=info
  >>> _name
  'myname'
  >>> _age
  18
  >>> _birth
  [1997, 9, 28]
  >>> _name,_age,(_birth_y,_birth_m,_birth_d)=info
  >>> _birth_y
  1997
  >>> _birth_m,_birth_d
  (9, 28)

  當取的值不固定的時候，可以用*代替：

  >>> a=['adc',122,2215,'asd@asd']
  >>> a_name,*a_phone,a_mail=a
  >>> a_name
  'adc'
  >>> a_phone
  [122, 2215]

• 只保留列表里最后N個元素：
  使用deque函數可以設置列表中的元素個數，如果超過列表最大限制，那么會將列表里最左邊的元素刪掉，如果是在左邊添加的，那么刪除的是最右邊的元素

  >>> from collections import deque
  >>> q=deque(maxlen=3)
  >>> q.append(1)
  >>> q.append(2)
  >>> q.append(3)
  >>> q
  deque([1, 2, 3], maxlen=3)
  >>> q.append(4)
  >>> q
  deque([2, 3, 4], maxlen=3) 
  >>> q.appendleft('5')
  >>> q
  deque(['5', 2, 3], maxlen=3)

• 取出列表中的最大值和最小值:
  使用heapq模塊的nlargest,nsmallest方法來取出列表中的幾個最大值和最小值，當然也可以使用max和min函數來求最大和最小，使用sum函數來求列表數字的和

  >>> from heapq import nlargest,nsmallest
  >>> num=[1,4,6,7,8,8,34,64,23,7,45,34]
  >>> nlargest(3,num)
  [64, 45, 34]
  >>> nlargest(2,num)
  [64, 45]
  >>> nsmallest(2,num)
  [1, 4]
  >>> nsmallest(4,num)
  [1, 4, 6, 7]
  >>> num
  [1, 4, 6, 7, 8, 8, 34, 64, 23, 7, 45, 34]
  >>> max(num)
  64
  >>> min(num)
  1
  >>> sum(num)
  241
  >>> a_info=['wanger','wangerxiao',25,'computer']
  >>> _name=slice(0,2)
  >>> _age=slice(2,3)
  >>> _job=slice(3,4)
  >>> a_info[_name]
  ['wanger', 'wangerxiao']
  >>> a_info[_age]
  [25]
  >>> a_info[_job]
  ['computer']

• 重復元素計算：
  這會用到collections模塊的Counter方法

  >> a=[1,2,3,4,5,6,2,4,2,5,6]
  >>> from collections import Counter
  >>> count_word=Counter(a)
  >>> count_word
  Counter({2: 3, 4: 2, 5: 2, 6: 2, 1: 1, 3: 1})
  >>> count_word.most_common(3)
  [(2, 3), (4, 2), (5, 2)]
  >>> count_word.most_common(2)
  [(2, 3), (4, 2)]

  字典

  字典在python里是無序集合對象類型。
  字典的值都有獨立的唯一的鍵，用相應的鍵來取值。
  python字典主要特性如下：

• 通過鍵而不是偏移量來讀取
• 任意對象的無序組合
• 可變長，異構，任意嵌套
• 屬于可映射類型
• 對象引用表

字典用法注意事項：

• 序列運算無效——串聯，分片不能使用
• 對新索引（鍵）賦值會添加項
• 鍵不一定是字符串——只要是不可變的對象（列表字典除外）

字典的基本操作：

• 字典的賦值：

  >>> dict={'a':97,'b':98}
  >>> len(dict)
  2
  >>> print("ascii code of 'a' is {},ascii code of 'b' is {}".format(dict['a'],dict['b']))
  ascii code of 'a' is 97,ascii code of 'b' is 98

• 判斷特定的鍵是否存在于字典里：

  >>> 'a' in dict
  True
  >>> 'b
  >>>> 'b' is in dict
  True

• 原處修改：

  #更改特定鍵的值
  >>> food={'eggs':3,'ham':1,'spam':4}
  >>> food['ham']=2
  >>> food
  {'eggs': 3, 'ham': 2, 'spam': 4}
  #增加新的鍵和相應的值
  >>> food['branch']=['bacon','bake']
  >>> food
  {'eggs': 3, 'ham': 2, 'spam': 4, 'branch': ['bacon', 'bake']}
  #刪除一個字典元素
  >>> del food['eggs']
  >>> food
  {'ham': 2, 'spam': 4, 'branch': ['bacon', 'bake']}
  #清空字典所有條目
  >>> dict.clear()
  #刪除字典
  del dict

  字典的方法

• 查找字典的鍵值是否存在,如果不存在可以設置返回的值

  >>> food.get('ham')
  2
  >>> dict.get('b')
  2
  >>> dict.get('0')
  >>> dict.get('0','none')
  'none'

• 創建字典的方法：
  1.最原始的方法：

  dict={'name':'wanger','age':25}

  2.按鍵賦值方法：

  >>> dict={}
  >>> dict['name']='wanger'
  >>> dict['age']=25

• 字典的比較：
  字典的比較會比較字典的鍵，而不是字典的值,可以使用zip方式將字典的值和鍵反過來，這樣就會比較值了，可以使用sorted函數對字典進行排序

  >>> dict={'a':1,'b':2,'c':3,'d':4}
  >>> max(dict)
  'd'
  >>> min(dict)
  'a'
  >>> max(zip(dict.values(),dict.keys()))
  (4, 'd')
  >>> min(zip(dict.values(),dict.keys()))
  (1, 'a')
  >>> sorted(zip(dict.values(),dict.keys()))
  [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c'), (4, 'd')]
  >>> sorted(zip(dict.values(),dict.keys()),reverse=True)
  [(4, 'd'), (3, 'c'), (2, 'b'), (1, 'a')]

• 字典列表的排序：
  可以使用sorted函數進行排序，使用key參數可以對排序的鍵進行定義，這里要用到operator模塊的itemgetter函數

  >>> rows
  [{'fname': 'Brian', 'lname': 'Jones', 'uid': 1003},
  {'fname': 'David', 'lname': 'Beazley', 'uid': 1002}, 
  {'fname': 'John', 'lname': 'Clesse', 'uid': 1001},
  {'fname': 'Big', 'lname': 'Jones', 'uid': 1004}]
  >>> from operator import itemgetter
  >>> rows_fname=sorted(rows,key=itemgetter('fname'))
  >>> rows_fname
  [{'fname': 'Big', 'lname': 'Jones', 'uid': 1004},
  {'fname': 'Brian', 'lname':
  'Jones', 'uid': 1003}, 
  {'fname': 'David', 'lname': 'Beazley', 'uid': 1002}, 
  {'fname': 'John', 'lname': 'Clesse', 'uid': 1001}]
  >>> rows_uid=sorted(rows,key=itemgetter('uid'))
  >>> rows_uid
  [{'fname': 'John', 'lname': 'Clesse', 'uid': 1001}, 
  {'fname': 'David', 'lname': 'Beazley', 'uid': 1002}, 
  {'fname': 'Brian', 'lname': 'Jones', 'uid': 1003},
  {'fname': 'Big', 'lname': 'Jones', 'uid': 1004}]

元組

元組簡介

元組與列表非常類似，只是不能在原處更改，元祖在python里的特點：

• 任意對象的有序組合
• 通過偏移取數據
• 屬于不可變序列類型
• 固定長度，異構，任意嵌套
• 對象引用的數組

元組的創建

元祖創建在只有單個元素的時候，必須加逗號（,），元組里可以嵌套元組

>>> tuple=()
>>> tuple=(1,)
>>> type(tuple)
<class 'tuple'>
#這里加不加括號都一樣
>>> tuple=(1,2,'3',(4,5))
>>> tuple
(1, 2, '3', (4, 5))
>>> tuple=1,2,'3',(4,5)
>>> tuple
(1, 2, '3', (4, 5))

將列表轉換為元組

>>> list=[1,2,3,4]
>>> sd=tuple(list)
>>> sd
(1, 2, 3, 4)

元組的方法

• 元組的排序：
  元組經過sorted排序后，會將其轉換為列表

  >>> tuple=(1,5,3,6,4,2)
  >>> sorted(tuple)
  [1, 2, 3, 4, 5, 6]

• 查找元組元素位置：

  >>> tuple
  (1, 5, 3, 6, 4, 2)
  >>> tuple.index(3)
  2

• 計算元組元素數目：

  >>> tuple
  (1, 5, 3, 6, 4, 2)
  >>> tuple.count(3)
  1

• 元組的切片：

  >>> tuple[0]
  1
  >>> tuple[2:]
  (3, 6, 4, 2)
  >>> tuple[2:3]
  (3,)

• 列表和元組的操作類似，列表操作里只要不是在原處修改的，都可用于元組

  >>> (1,2)+(3,4)
  (1, 2, 3, 4)
  >>> (1,2)*4
  (1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2)
  >>> len(tuple)
  6

  集合

  集合簡介

  set是一個無序且不重復的元素集合
  集合對象十一組無序排列的可哈希的值，集合成員可以做字典中的鍵。set也支持用in 和not in操作符檢查成員，由于集合本身是無序的，不可以為集合創建索引或執行切片操作，也沒有鍵可用來獲取集合中元素的值。

集合特點

• 集合中的元素和字典中的鍵一樣不重復
• 集合中的元素為不可變對象

集合的創建

>>> s=set('a')
>>> a=set({'k1':1,'k2':2})
>>> b=(['y','e','d','o'])
>>> c={'a','b','c'}
>>> d={('a','b','c')}

集合基本操作

• 集合的比較

  #比較a、b集合中a中存在，b中不存在的集合
  >>> a={11,22,33}
  >>> b={11,23,45}
  >>> a.difference(b)
  {33, 22}
  #找到a中存在，b中不存在的集合，并把a、b集合中都有的值覆蓋掉
  >>> a={11,22,33}
  >>> print(a.difference_update(b))
  None
  >>> a
  {33, 22}

• 集合的刪除：

  >>> a={11,22,33}
  >>> a.discard(11)
  >>> a.discard(44)
  >>> a
  {33, 22}
  #移除不存在的元素會報錯
  >>> a={11,22,33}
  >>> a.remove(11)
  >>> a.remove(44)
  Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  KeyError: 44
  >>> a
  {33, 22}
  #移除末尾的元素
  >>> a={11,22,33}
  >>> a.pop()
  33
  >>> a
  {11, 22}

• 取交集：

  #取交集賦給新值
  >>> a={1,2,3,4}
  >>> b={6,5,4,3}
  >>> print (a.intersection(b))
  {3, 4}
  #取交集并把交集賦給a
  >>> print (a.intersection_update(b))
  None
  >>> a
  {3, 4}

• 集合判斷：

  >>> a={3,4}
  >>> b={6,5,4,3}
  #判斷a是否與b沒有交集，有交集False，無交集True
  >>> a.isdisjoint(b)
  False
  #判斷a是否是b的子集
  >>> a.issubset(b)
  True
  #判斷a是否是b的父集
  >>> a.issuperset(b)
  False

• 集合合并：

  >>> a={1,2,3,4}
  >>> b={3, 4, 5, 6}
  #打印不同的元素
  >>> print (a.symmetric_difference(b))
  {1, 2, 5, 6}
  #打印不同的元素，并覆蓋到集合a
  >>> print (a.symmetric_difference_update(b))
  None
  >>> a
  {1, 2, 5, 6}

• 集合取并集：

  >>> a={1, 2, 5, 6}
  >>> b={3, 4, 5, 6}
  >>> print (a.union(b))
  {1, 2, 3, 4, 5, 6}

• 集合的更新：

  >>> a={1, 2, 5, 6}
  >>> b={3, 4, 5, 6}
  #把a、b的值合并，并把值賦給集合a
  >>> a.update(b)
  >>> a
  {1, 2, 3, 4, 5, 6}
  #添加a集合的元素
  >>> a.update([7,8])
  >>> a
  {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}

• 集合的轉換：
  將集合分別轉換為列表、元組、字符串

  >>> a=set(range(5))
  }
  >>> li=list(a)
  >>> tu=tuple(a)
  >>> st=str(a)
  >>> print (li)
  [0, 1, 2, 3, 4]
  >>> print (tu)
  (0, 1, 2, 3, 4)
  >>> print (st)
  {0, 1, 2, 3, 4}

python文件

文件簡介

文件對象在python里可以作為操作系統上的文件的鏈接
文件對象的使用方式與之前的字符串、列表等對象不同，它是對文件的輸入、輸出進行控制
在python里會用open函數來進行文件的控制

文件的訪問

在python里使用open函數可以訪問文件。
基本格式是：open（<file_address>[,access_mode]）
這里的文件地址是文本形式，在Windows里由于文件地址是使用反斜杠(),所以，可以使用r來對反斜杠不進行轉義。
例如：
open(r'C:\mydir\myfile')
訪問模式里是參數，默認是r(讀取)
在訪問模式，每一種方法都有一種使用到b的方式，就是二進制模式。
文件的讀寫參數

文件的使用

• 迭代器是最好的讀行工具，比如使用for循環
• 內容是字符串，不是對象，文件讀取完之后，內容是以字符串的形式讀取的。
• close是通常選項，當你使用完文件后，使用close方法來關閉文件關聯
• 文件是緩沖而且是可查找的，flush或close()方法可以直接存儲緩存里的內容，seek方法可以轉到指定位置，當我們使用文件的時候，跟其他對象一樣，用一個變量來引用

例子

>>> file1=open(r'D:\ruanjian\1.txt','w')
>>> file1.write('hello,world')
11
>>> file1.close()
>>> file1=open(r'D:\ruanjian\1.txt')
>>> file1.read()
'hello,world'
#tell用于獲取文件指針位置，文件讀取之后，文件指針在最后面
>>> file1.tell()
11
>>> file1.close()
>>>> file1=open(r'D:\ruanjian\1.txt')
>>> file1.seek(6)
6
>>> file1.read(5)
'world'

文件的讀取

當我們要讀取前五個字符的時候可以這樣：

>>> file1=open(r'D:\ruanjian\1.txt')
>>> file1.read(5)
'hello'
>>> file1.tell()
5

當我們要按行讀取的時候，可以使用readline和readlines方法

>>> file1=open(r'D:\ruanjian\1.txt')
>>> file1.readline()
'hello,world\n'
>>> file1.readline()
'wanger\n'
>>> file1.readline()
'asdfgghh'
>>> file1.readline()
''
>>> file1=open(r'D:\ruanjian\1.txt')
>>> file1.readlines()
['hello,world\n', 'wanger\n', 'asdfgghh']

文件的寫入

當我們需要寫入到一個文件的時候，會使用w模式。當相應的文件存在時，會覆蓋原先的文件然后寫入，當相應的文件不存在時會創建新文件。

• 基本寫入

  >>> file=open(r'D:\ruanjian\1.txt','w')
  >>> file.write('hello,world')
  11
  >>> file.write('|wanger')
  7
  >>> file.flush()
  >>> file.close()
  >>> file=open(r'D:\ruanjian\1.txt')
  >>> file.read()
  'hello,world|wanger'

  在這里flush()方法是把緩存里的內容寫入硬盤中。當運行close()方法的時候，也會進行同樣操作。

• 按列表寫入：
  writelines是把列表里的元素一個一個輸入進去。當然，元素里的字符串最后沒有換行，最終結果也不是換行的。

  >>> list=['hello,world!\n','wanger\n','asdfgh\n']
  >>> file=open(r'D:\ruanjian\1.txt','w')
  >>> file.writelines(list)
  >>> file.close()
  >>> file=open(r'D:\ruanjian\1.txt')
  >>> file.read()
  'hello,world!\nwanger\nasdfgh\n'

• 在特定位置寫入
  當我們輸入錯誤的時候，可以把指針挪到最前面，然后繼續輸入。seek可以有兩個傳遞變量，只有一個變量或者第一個變量為0時，就是更改當前的指針，第二個變量為1的時候，會返回當前指針位置，這個與tell方法同樣，最后，第一個變量為0，第二個變量為2的時候會把指針放到最后

  >>> file=open(r'D:\ruanjian\1.txt','w')
  >>> file.write('heelo')
  5
  >>> file.seek(0)
  0
  >>> file.write('hello')
  5
  >>> file=open(r'D:\ruanjian\1.txt')
  >>> file.read()
  'hello'

• 在最后寫入
  之前看到的w模式，當文件是已有文件，就會刪除里面的所有內容后再寫入的。當我們需要在最后添加，而不是刪除原有內容時，可以使用a模式。

  >>> file=open(r'D:\ruanjian\1.txt')
  >>> file.read()
  'hello'
  >>> file.close()
  >>> file=open(r'D:\ruanjian\1.txt','a')
  >>> file.write('my name is wanger')
  17
  >>> file=open(r'D:\ruanjian\1.txt')
  >>> file.read()
  'hellomy name is wanger'

  在模式里，我們會看到r+,w+,a+三種模式都有讀寫的方法。
  r+模式，只能打開已有文件，打開時保留原有文件，對文件可讀，可寫，也可更改原有內容。打開是指針在文件最前面。
  w+模式，打開時沒有相應的文件，會創建；有相應的文件會覆蓋原有的內容
  a+模式，可以打開原有文件，也可創建新的文件，打開時指針為文件的最后位置。指針可以放到任何位置來讀內容，但寫入時，指針默認會移動到最后，然后寫入。

文件的訪問

• 二進制模式
  在這個模式中，在python2.x中不會有什么特別，因為在2.x里存儲方式就是二進制方式，但在python3.x里是Unicode方式。

  >>> cha='啊'
  >>> cha_b=cha.encode()
  >>> file=open(r'D:\ruanjian\1.txt','w')
  >>> file.write(cha)
  1
  >>> file.write(cha_b)
  Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  TypeError: write() argument must be str, not bytes
  >>> file.close()
  >>> file=open(r'D:\ruanjian\1.txt')
  >>> file.read()
  '啊'
  >>> file=open(r'D:\ruanjian\1.txt','wb')
  >>> file.write(cha)
  Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  TypeError: a bytes-like object is required, not 'str'
  >>> file.write(cha_b)
  3
  >>> file.close()
  >>> file=open(r'D:\ruanjian\1.txt','rb')
  >>> file.read()
  b'\xe5\x95\x8a'

文件與其他類型

• 原生對象的存取
  存儲一些對象的時候，比如說列表，字典等；python都需要把這些對象轉換成字符串后存儲：

  >>> file=open(r'D:\ruanjian\1.txt','w')
  >>> file.write({'a':97})
  Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  TypeError: write() argument must be str, not dict
  >>> file.write(str({'a':97}))
  9
  >>> file.write(str([1,2]))
  6
  >>> file.close()
  >>> file=open(r'D:\ruanjian\1.txt')
  >>> file.read()
  "{'a': 97}[1, 2]"

如果要將存儲的字符串轉換回原來的數據類型，可以用pickle模塊：

>>> file=open(r'D:\ruanjian\1.txt','wb')
>>> a={'a':97}
>>> pickle.dump(a,file)
>>> file.close()
>>> file=open(r'D:\ruanjian\1.txt','rb')
>>> a_=pickle.load(file)
>>> a_
{'a': 97}

打印輸出至文件

需要把打印的內容直接輸出到文件里的時候：

>>> with open (r'D:\ruanjian\1.txt','w') as f:
...     print ('hello,world!',file=f)
...
>>> with open (r'D:\ruanjian\1.txt') as f:
...     f.read()
...
'hello,world!\n'

判斷文件是否存在，不存在時寫入

因為w方式對已存在的文件會清楚后寫入，但有的時候我們不想覆蓋原有的文件，我們可以使用如下方式：

>>> if not os.path.exists(r'D:\ruanjian\1.txt'):
...     with open(r'D:\ruanjian\1.txt','wt') as f:
...             f.write('hello,world')
... else:
...     print ('file already exists')
...
file already exists

在python3.x中我們也可以使用這種方式來判斷文件是否存在,存在的話會報錯，不存在的話文件可以創建

>>> with open(r'D:ruanjian\2.txt','xt') as f:
...     f.write('hello\n')
...
6
>>> with open(r'D:ruanjian\2.txt','xt') as f:
...     f.write('hello\n')
...
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
FileExistsError: [Errno 17] File exists: 'D:ruanjian\\2.txt'

讀寫壓縮文件

文件在存儲時也可以壓縮存儲，需要用到gzip或者bz2模塊，在這兩個模塊中，默認是二進制模式，因此需要使用wt,rt等，指定text模式。讀的時候使用rt，和read()。
壓縮級別可以用compresslevel來設置，也可以使用open里的encoding,errors,newline等。

>>> with gzip.open(r'D:\ruanjian\1.gz','wt') as f:
...     f.write('text')
...
4
>>> with gzip.open(r'D:\ruanjian\1.gz','rt') as f:
...     f.read()
...
'text'
>>> with bz2.open(r'D:\ruanjian\1.bz2','wt') as f:
...     f.write('hello,world')
...
11
>>> with bz2.open(r'D:\ruanjian\1.bz2','rt') as f:
...     f.read()
...
'hello,world'

獲取文件夾中的文件列表

這要用到os模塊里的方法，關于os模塊可以查看公眾號的歷史消息，對os模塊有詳細的解釋，這里只列出一些簡單的方法：

>>> import os
>>> os.getcwd()
'/root/blog'
>>> os.listdir('.')
['_config.yml', 'node_modules', '.gitignore', 'source', 'db.json', 'themes', 'package.json', 'public', 'scaffolds', '.deploy_git']
#當需要判斷是文件時
>>> files=[file for file in os.listdir('.') if os.path.isfile(os.path.join('.',file))]
>>> files
['_config.yml', '.gitignore', 'db.json', 'package.json']

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