一·input和raw_input
input()输入严格按照Python的语法，是字符就加 ' ' ，数字就是数字，并且input()可以接收一个Python表达式作为输入，并将运算结果返回。
raw_input()随便输都是字符串，会从标准输入（sys.stdin）读取一个输入并返回一个字符串，且尾部的换行符从末尾移除。
测试代码如下：
x1 = input('input number:')
x2 = input('input string:')
print type(x1),type(x2)
x3 = raw_input('raw_input number:')
x4 = raw_input('raw_input string:')
print type(x3),type(x4)
x5 = input('input [x*2 for x in range(5)]:')
x6 = raw_input('raw_input [x*2 for x in range(5)]:')
print x5,x6
x7 = input('input "[x*2 for x in range(5)]":')
x8 = raw_input('raw_input "[x*2 for x in range(5)]":')
print x7,x8
运行结果：
二·文件读写
1.open(file_name [, access_mode][, buffering])
filename:如果只只传入这一参数，文件不存在时会返回一个错误。
access_mode:决定了打开文件的模式：只读，写入，追加等,这个参数是非强制的，默认文件访问模式为只读(r)
buffering:为0，I/O操作为无缓冲，直接写入磁盘，为1，有缓冲，先写到内存，在调用flush和close时更新到磁盘，大于1，表示缓冲区的大小(单位：字节)，-1为使用默认缓冲区大小。
为了避免在打开文件时产生IO error，以及提高代码的健壮性，可将打开文件代码写为：
with open(r'../test.txt','w+') as f:
f.write(‘......’)
打开文件，读写完毕后要调用close关闭释放资源，避免浪费有限的IO资源。
下面是几种常用mode对应的文件权限图：
2.文件读取，可以采用read()和readlines()一次性将文件全部读入内存中，文件太大时，应采用read(size)和readline()的方式进行读取。(但readline()不能输出指定行。可使用text = linecache.getline(filename, 2)来读取指定行)。此外还可以通过迭代文件的方式读取(文件也是个可迭代对象)：
with open(filename, 'r') as flie:
for line in file:
....
3.文件写入
使用write写入字符串，但不可写入可迭代对象，而writelines则相反。
三.操作文件和目录
在 Python中对文件和目录的操作经常用到os模块和 shutil模块。接下来主要介绍一些操作文件和目录的常用方法：
获得当前 Python脚本工作的目录路径： os.getcwd。
返回指定目录下的所有文件和目录名： os.listdir()。
例如返回C盘下的文件os.listdir("C: \")
删除一个文件： os.remove(filepath)
删除多个空目录： os.removedirs(r"d:\python")
检验给出的路径是否是一个文件： os.path.isfile( filepath)
检验给出的路径是否是一个目录： os.path.isdir( filepath)
判断是否是绝对路径： os.path.isabs()。
检验路径是否真的存在： os.path.exists()。例如检测D盘下是否有 Python文件夹os.path.exists(r"d: \ python")
分离一个路径的目录名和文件名： os.path. split()。例如：
os.path.split(r" home/qiye/qiye. txt")，返回结果是一个元组：('home/qiye','qiye.txt')
分离扩展名： os path.splitext()。例如 os.path. splite(r"/home/ /qiye/qiye.txt")，返回结果
是一个元组：('/home/ qiye/qiye','.txt')
获取路径名： os.path.dirname( filetpath)
获取文件名： os.path.basename( filepath)
读取和设置环境变量： os.getenv()与 os.putenv()。
给出当前平台使用的行终止符： os.linesep(),Windows使用"\r\n'， Linux使用'\n'而Mac使用'\r'
指示你正在使用的平台：os.name对于 Windows，它是nt，而对于 Linux/Unix用户,它是'posix'。
重命名文件或者目录： os.rename( old, new).
创建多级目录： os.makedirs(r"c:\Python\test")。
创建单个目录： os.mkdir("test")
获取文件属性： os.stat(file)
修改文件权限与时间戳： os.chmod(file)
获取文件大小： os.path.getsize(filename)
复制文件夹： shutil.copytree(" olddir"," newdir") o olddir和 newdir都只能是目录，且 newdir
必须不存在。
复制文件： shutil.copyfile(" oldfile"," newfile")， oldfile和 newfile都只能是文件； shutil
copy("oldfile"," newfile"), oldfile只能是文件， newfile可以是文件，也可以是目标目录。
移动文件(目录)： shutil.move("oldpos"," nepos").
删除目录： os.rmdir("dir")，只能删除空目录；
shutil.rmtree("dir"),空目录、有内容的
目录都可以删.
四.字符编码
字符编码
要读取非UTF-8编码的文本文件，需要给open()函数传入encoding参数，例如，读取GBK编码的文件：
>>> f = open('test.txt', 'r', encoding='gbk')
>>> f.read()
遇到有些编码不规范的文件，你可能会遇到UnicodeDecodeError，因为在文本文件中可能夹杂了一些非法编码的字符。遇到这种情况，open()函数还接收一个errors参数，表示如果遇到编码错误后如何处理。最简单的方式是直接忽略：
>>> f = open('test.txt', 'r', encoding='gbk', errors='ignore')
五.序列化与反序列化
可从这查看原文 廖雪峰-序列化
把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，在Python中叫pickling，在其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening等等，都是一个意思。
序列化之后，就可以把序列化后的内容写入磁盘，或者通过网络传输到别的机器上。
反过来，把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化，即unpickling。
Python提供两个模块来实现序列化：cPickle和pickle。这两个模块功能是一样的，区别在于cPickle是C语言写的，速度快，pickle是纯Python写的，速度慢，跟cStringIO和StringIO一个道理。用的时候，先尝试导入cPickle，如果失败，再导入pickle：
try:
import cPickle as pickle
except ImportError:
import pickle
两个例子：
>>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
>>> pickle.dumps(d)
"(dp0\nS'age'\np1\nI20\nsS'score'\np2\nI88\nsS'name'\np3\nS'Bob'\np4\ns."
pickle.dumps()方法把任意对象序列化成一个str，然后，就可以把这个str写入文件。或者用另一个方法pickle.dump()直接把对象序列化后写入一个file-like Object：
>>> f = open('dump.txt', 'wb')
>>> pickle.dump(d, f)
>>> f.close()
看看写入的dump.txt文件，一堆乱七八糟的内容，这些都是Python保存的对象内部信息。
当我们要把对象从磁盘读到内存时，可以先把内容读到一个str，然后用pickle.loads()方法反序列化出对象，也可以直接用pickle.load()方法从一个file-like Object中直接反序列化出对象。我们打开另一个Python命令行来反序列化刚才保存的对象：
>>> f = open('dump.txt', 'rb')
>>> d = pickle.load(f)
>>> f.close()
>>> d
{'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}
当然，这个变量和原来的变量是完全不相干的对象，它们只是内容相同而已。
Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样，就是它只能用于Python，并且可能不同版本的Python彼此都不兼容，因此，只能用Pickle保存那些不重要的数据，不能成功地反序列化也没关系。
JSON
要在不同的编程语言之间传递对象，就必须把对象序列化为标准格式，比如XML，但更好的方法是序列化为JSON，因为JSON表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web页面中读取，非常方便。
JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象，JSON和Python内置的数据类型对应如下：
JSON类型 Python类型
{} dict
[] list
"string" 'str'或u'unicode'
1234.56 int或float
true/false True/False
null None
Python内置的json模块提供了非常完善的Python对象到JSON格式的转换：
>>> import json
>>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
>>> json.dumps(d)
'{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
dumps()方法返回一个str，内容就是标准的JSON。类似的，dump()方法可以直接把JSON写入一个file-like Object。
要把JSON反序列化为Python对象，用loads()或者对应的load()方法，前者把JSON的字符串反序列化，后者从file-like Object中读取字符串并反序列化：
>>> json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
>>> json.loads(json_str)
{u'age': 20, u'score': 88, u'name': u'Bob'}
有一点需要注意，就是反序列化得到的所有字符串对象默认都是unicode而不是str。由于JSON标准规定JSON编码是UTF-8，所以我们总是能正确地在Python的str或unicode与JSON的字符串之间转换。
JSON进阶
对Python的类如定义Student类，进行序列化：
import json
class Student(object):
def __init__(self, name, age, score):
self.name = name
self.age = age
self.score = score
s = Student('Bob', 20, 88)
print(json.dumps(s))
运行代码，毫不留情地得到一个TypeError：
Traceback (most recent call last):
...
TypeError: <__main__.Student object at 0x10aabef50> is not JSON serializable
错误的原因是Student对象不是一个可序列化为JSON的对象。
仔细看看dumps()方法的参数列表，可以发现，除了第一个必须的obj参数外，dumps()方法还提供了一大堆的可选参数：
https://docs.python.org/2/library/json.html#json.dumps
这些可选参数就是让我们来定制JSON序列化。前面的代码之所以无法把Student类实例序列化为JSON，是因为默认情况下，dumps()方法不知道如何将Student实例变为一个JSON的{}对象。
可选参数default就是把任意一个对象变成一个可序列为JSON的对象，我们只需要为Student专门写一个转换函数，再把函数传进去即可：
def student2dict(std):
return {
'name': std.name,
'age': std.age,
'score': std.score
}
print(json.dumps(s, default=student2dict))
这样，Student实例首先被student2dict()函数转换成dict，然后再被顺利序列化为JSON。
不过，下次如果遇到一个Teacher类的实例，照样无法序列化为JSON。我们可以偷个懒，把任意class的实例变为dict：
print(json.dumps(s, default=lambda obj: obj.__dict__))
同样的道理，如果我们要把JSON反序列化为一个Student对象实例，loads()方法首先转换出一个dict对象，然后，我们传入的object_hook函数负责把dict转换为Student实例：
def dict2student(d):
return Student(d['name'], d['age'], d['score'])
json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
print(json.loads(json_str, object_hook=dict2student))
运行结果如下：
<__main__.Student object at 0x10cd3c190>
打印出的是反序列化的Student实例对象。
小结
Python语言特定的序列化模块是pickle，但如果要把序列化搞得更通用、更符合Web标准，就可以使用json模块。
