文件操作：
1，文件的读写操作
2，文件的各种系统操作
3，存储对象
1，文件的读写操作
读写数据：
最基本的文件操作当然就是在文件中读写数据。这也是很容易掌握的。现在打开一个文件以进行写操作：
1. fileHandle = open ( 'test.txt', 'w' )
‘w'是指文件将被写入数据，语句的其它部分很好理解。下一步就是将数据写入文件：
1. fileHandle.write ( 'This is a test.\nReally, it is.' )
这个语句将“This is a test.”写入文件的第一行，“Really, it is.”写入文件的第二行。最后，我们需要做清理工作，并且关闭文件：
1. fileHandle.close()
追加数据
正如你所见，在Python的面向对象机制下，这确实非常简单。需要注意的是，当你再次使用“w”方式在文件中写数据，所有原来的内容都会被删除。如果想保留原来的内容，可以使用“a”方式在文件中结尾附加数据：
1. fileHandle = open ( 'test.txt', 'a' )
2. fileHandle.write ( '\n\nBottom line.' )
3. fileHandle.close()
基于行的读写 line
1. fileHandle = open ( 'test.txt' )
2. print fileHandle.readline() # "This is a test."
3. fileHandle.close()
同时，也可以将文件内容保存到一个list中：
1. fileHandle = open ( 'test.txt' )
2. fileList = fileHandle.readlines()
3. for fileLine in fileList:
4. print '>>', fileLine
5. fileHandle.close()
随机访问文件中的位置 seek 和 tell
seek(n) :将光标移动到n位置
tell(): 获取光标目前的位置
Python在读取一个文件时，会记住其在文件中的位置，如下所示：
1. fileHandle = open ( 'test.txt' )
2. garbage = fileHandle.readline()
3. fileHandle.readline() # "Really, it is."fileHandle.close()
可以看到，只有第二行显示出来。然而，我们可以让Python从头开始读来解决这个问题：
1. fileHandle = open ( 'test.txt' )
2. garbage = fileHandle.readline()
3. fileHandle.seek ( 0 ) #将光标指到某个未知
4. print fileHandle.readline() # "This is a test."
5. fileHandle.close()
在上面这个例子中，我们让Python从文件第一个字节开始读取数据。所以，第一行文字显示了出来。当然，我们也可以获取Python在文件中的位置：
1. fileHandle = open ( 'test.txt' )
2. print fileHandle.readline() # "This is a test."
3. print fileHandle.tell() # "17" 获取光标目前的位置
4. print fileHandle.readline() # "Really, it is."
二进制方式读写
在Windows和Macintosh环境下，有时可能需要以二进制方式读写文件，比如图片和可执行文件。此时，只要在打开文件的方式参数中增加一个“b”即可：
1. fileHandle = open ( 'testBinary.txt', 'wb' )
2. fileHandle.write ( 'There is no spoon.' )
3. fileHandle.close()
1. fileHandle = open ( 'testBinary.txt', 'rb' )
2. print fileHandle.read()
3. fileHandle.close()
python本身并没有对二进制进行支持，不过提供了一个模块来弥补，就是struct模块。
python没有二进制类型，但可以存储二进制类型的数据，就是用string字符串类型来存储二进制数据，这也没关系，因为string是以1个字节为单位的。
import struct
a=12.34
#将a变为二进制
bytes=struct.pack('i',a)
此时bytes就是一个string字符串，字符串按字节同a的二进制存储内容相同。
再进行反操作
现有二进制数据bytes，（其实就是字符串），将它反过来转换成python的数据类型：
a,=struct.unpack('i',bytes)
注意，unpack返回的是tuple
所以如果只有一个变量的话：
bytes=struct.pack('i',a)
那么，解码的时候需要这样
a,=struct.unpack('i',bytes) 或者 (a,)=struct.unpack('i',bytes)
如果直接用a=struct.unpack('i',bytes)，那么 a=(12.34,) ，是一个tuple而不是原来的浮点数了。
如果是由多个数据构成的，可以这样：
a='hello' #python3 版本需要在字符串前添加 b 转化成bytes类型
b='world!' #python3 版本需要在字符串前添加 b 转化成bytes类型
c=2
d=45.123
bytes=struct.pack('5s6sif',a,b,c,d)
此时的bytes就是二进制形式的数据了，可以直接写入文件比如 binfile.write(bytes)
然后，当我们需要时可以再读出来，bytes=binfile.read()
再通过struct.unpack()解码成python变量
a,b,c,d=struct.unpack('5s6sif',bytes)
'5s6sif'这个叫做fmt，就是格式化字符串，由数字加字符构成，5s表示占5个字符的字符串，2i，表示2个整数等等，下面是可用的字符及类型，ctype表示可以与python中的类型一一对应。
2,python 函数
定义函数
在Python中，定义一个函数要使用def语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回。
def my_abs(x):
if x >=0:
return x
else:
return -x
请自行测试并调用my_abs看看返回结果是否正确。
请注意，函数体内部的语句在执行时，一旦执行到return时，函数就执行完毕，并将结果返回。因此，函数内部通过条件判断和循环可以实现非常复杂的逻辑。
如果没有return语句，函数执行完毕后也会返回结果，只是结果为None。
return None可以简写为return。
空函数
如果想定义一个什么事也不做的空函数，可以用pass语句：
def nop():
pass
pass语句什么都不做，那有什么用？实际上pass可以用来作为占位符，比如现在还没想好怎么写函数的代码，就可以先放一个pass，让代码能运行起来。
参数检查
调用函数时，如果参数个数不对，Python解释器会自动检查出来，并抛出TypeError：
但是如果参数类型不对，Python解释器就无法帮我们检查。试试my_abs和内置函数abs的差别：
当传入了不恰当的参数时，内置函数abs会检查出参数错误，而我们定义的my_abs没有参数检查，会导致if语句出错，出错信息和abs不一样。所以，这个函数定义不够完善。
让我们修改一下my_abs的定义，对参数类型做检查，只允许整数和浮点数类型的参数。数据类型检查可以用内置函数isinstance()实现：
def my_abs(x):
if not isinstance(x, (int, float)):
raise TypeError('bad operand type')
if x >=0:
return x
else:
return -x
添加了参数检查后，如果传入错误的参数类型，函数就可以抛出一个错误：
返回多个值
函数可以返回多个值：
然后，我们就可以同时获得返回值：
但其实这只是一种假象，Python函数返回的仍然是单一值：
函数的参数
定义函数的时候，我们把参数的名字和位置确定下来，函数的接口定义就完成了。对于函数的调用者来说，只需要知道如何传递正确的参数，以及函数将返回什么样的值就够了，函数内部的复杂逻辑被封装起来，调用者无需了解。
Python的函数定义非常简单，但灵活度却非常大。除了正常定义的必选参数外，还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数，使得函数定义出来的接口，不但能处理复杂的参数，还可以简化调用者的代码。
（1）位置参数
定义一个函数
def power(x):
return x*x
在函数power(x)里面 参数x就是一个位置参数，我们在调用函数power时，必须且传入仅有一个参数x：
power(5)
现在，如果我们要计算x3怎么办？可以再定义一个power3函数，但是如果要计算x4、x5……怎么办？我们不可能定义无限多个函数。
可以把power(x)修改为power(x, n):
def power(x,n):
s = 1
while n>0:
n=n-1
s = s*x
return s
对于这个修改后的power(x, n)函数，可以计算任意n次方：
power(5,2)
power(5,3)
修改后的power(x, n)函数有两个参数：x和n，这两个参数都是位置参数，调用函数时，传入的两个值按照位置顺序依次赋给参数x和n
（2）默认参数
这样，当我们调用power(5)时，相当于调用power(5, 2)：
而对于n > 2的其他情况，就必须明确地传入n，比如power(5, 3)
【注意】
#1，是必选参数在前，默认参数在后；
#2，二是如何设置默认参数；
当函数有多个参数时，把变化大的参数放前面，变化小的参数放后面。变化小的参数就可以作为默认参数。
默认参数，最大的好处是能降低调用函数的难度
默认参数的坑：
原因解释如下：
Python函数在定义的时候，默认参数L的值就被计算出来了，即[]，因为默认参数L也是一个变量，它指向对象[]，每次调用该函数，如果改变了L的内容，则下次调用时，默认参数的内容就变了，不再是函数定义时的[]了。
定义默认参数要牢记一点：默认参数必须指向不变对象！
要修改上面的例子，我们可以用None这个不变对象来实现：
（3）可变参数
要定义出这个函数，我们必须确定输入的参数。由于参数个数不确定，我们首先想到可以把a，b，c……作为一个list或tuple传进来，这样，函数可以定义如下：
则在调用的时候 需要先组装出一个list 或 tuple
fn([1,2,3])
如果我们把函数的参数变成可变参数：
定义可变参数和定义一个list或tuple参数相比，仅仅在参数前面加了一个*号。在函数内部，参数numbers接收到的是一个tuple，因此，函数代码完全不变。但是，调用该函数时，可以传入任意个参数，包括0个参数：
（4） 关键字参数
可变参数允许你传入0个或任意个参数，这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。而关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。
函数person除了必选参数name和age外，还接受关键字参数kw。在调用该函数时，可以只传入必选参数：
关键字参数有什么用？它可以扩展函数的功能。比如，在person函数里，我们保证能接收到name和age这两个参数，但是，如果调用者愿意提供更多的参数，我们也能收到。试想你正在做一个用户注册的功能，除了用户名和年龄是必填项外，其他都是可选项，利用关键字参数来定义这个函数就能满足注册的需求
（5）命名关键字参数
对于关键字参数，函数的调用者可以传入任意不受限制的关键字参数。至于到底传入了哪些，就需要在函数内部通过kw检查
如果要限制关键字参数的名字，就可以用命名关键字参数，例如，只接收city和job作为关键字参数。这种方式定义的函数如下：
和关键字参数**kw不同，命名关键字参数需要一个特殊分隔符*，*后面的参数被视为命名关键字参数。
参数组合
在Python中定义函数，可以用必选参数、默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数，这5种参数都可以组合使用。但是请注意，参数定义的顺序必须是：必选参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数。
例如：
def f1(a, b, c=0, *args, **kw):
print('a =', a,'b =', b,'c =', c,'args =', args,'kw =', kw)
def f2(a, b, c=0, *, d, **kw):
print('a =', a,'b =', b,'c =', c,'d =', d,'kw =', kw)
