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在各种变量中保存的数据都是临时的，随着程序运行结束都会丢失。要做到数据长期有效，必须建立在磁盘中建立文件，将数据输入到文件中并保存。需要获取数据时需要打开文件读取。
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而我们自己建立的程序都是应用程序，从本质上讲，应用程序是无法直接操作计算机的硬件的，譬如读写磁盘中文件，这就需要调用操作系统中的相应命令。接下来我们使用的Python内置函数open()、write()都是通过调用操作系统的相关命令才实现文件读写的，至于其中的细节，我们就不需要考虑了。
15.1创建和打开文件
在Python 中创建或打开文件，实际上是建立一个对象，该对象通过调用内置的open()函数创建或打开一个文件。
语法：
file object = open(filename [, mode][, buffering])
参数说明如下：
filename：file_name变量是一个包含了你要访问的文件名称的字符串值；
mode：mode决定了打开文件的模式：只读，写入，追加等。所有可取值见如下的完全列表。这个参数是非强制的，默认文件访问模式为只读(r)。
Buffering：如果buffering的值被设为0，就不会有寄存；如果buffering的值取1，访问文件时会寄存行；如果将buffering的值设为大于1的整数，表明了这就是的寄存区的缓冲大小；如果取负值，寄存区的缓冲大小则为系统默认。
mode参数的参数值及说明
对于其中最难区别的r、r+、w、w+、a、a+几个参数的区别总结如下，要特别注意指针的位置：
下面举例说明open( )函数的使用方法。
例1：
file=open('1.py')
如果文件“1.py”存在，则可以打开此文件；如果文件“1.py”不存在，则会出现如下提示：
Traceback (most recent call last):
File " ", line 1, in
file=open('1.py')
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '1.py'
例2：
file=open('4.py',’a+’)
虽然文件“4.py”不存在，但运行并未出现错误，参见上表，“a+”的含义是以读写模式打开文件，如果该文件已经存在，新内容将以追加方式写入；如果该文件不存在，则新建文件用于写入。查看文件夹，发现已经生成了一个新的文件4.py。
例3：
file=open('python.png','rb')
print(file)
运行结果：
这就是说，虽然Python可以打开一个图片格式的文件，但print()并不能将其输出，还需要第三方库中模块的相应方法去处理，如PIL中的open()f方法。
例4：
file = open("f.txt", "w",encoding='utf-8')
# 以只写模式打开文件f.txt，编码方式为utf-8
print( "文件名: ", file.name) # 输出文件名
print( "是否已关闭 : ", file.closed) # 文件是否打开
print( "访问模式 : ", file.mode) # 文件访问模式
运行结果：
文件名: f.txt
是否已关闭 : False
访问模式 : w
例5：
15.2关闭文件
打开文件使用后要及时关闭，以免造成不必要的破坏，同时也可以释放内存。在Python中使用close()方法可以关闭文件。
语法格式：
file.close()
其中，file为文件对象。
15.3 with语句
with 语句适用于对资源进行访问的场合，确保不管使用过程中是否发生异常都会执行必要的“清理”操作，释放资源，比如文件使用后自动关闭、线程中锁的自动获取和释放等。
with语句的语法格式如下：
with expression as target:
with-body
其中，expression用于指定一个表达式，譬如打开文件的open()函数。target用于指定一个变量，并且将expression的结果保存到该变量中，譬如文件对象file。with-body用于指定with语句体，譬如一些文件操作的相关语句，如果没有要执行的语句体，则直接用pass语句代替。
假设python当前目录下存在一个test.txt文件，其内容如下：
Python是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。
Python是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 后直接执行代码。
Python是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。
Python是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发。
举例如下：
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as file:
line=file.read()line() # readline()方法可以读取文件一行数据，接下来就会讲到。
print(line)
运行结果如下：
Python是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。
而此时，我们给该段代码with语句之外再增加一个读取文件的语句，代码如下：
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as file:
line=file.readline()
print(line)
line2=file.readline()
print(line2)
发现出现了如下错误提示：
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/zym/AppData/Local/Programs/Python/Python39/3.py", line 5, in
line2=file.readline()
ValueError: I/O operation on closed file.
意思是要读取的文件已经被关闭了。
由此可知，当with语句运行结束后，被打开的test.txt文件就自动关闭了。
15.4读取文件
在Python 中读取文件的方法有：
1、读取指定个数的字符
格式如下：
File.read([size])
其中，file为打开的文件对象。size为可选参数，可以指定要读取的字符个数，省缺表示读取所有内容。
在调用read()方法读取文件内容时，文件必须是以r（只读）或者r+(读写）方式打开。
如：
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as file:
txt=file.read() （或txt=file.read(10)）
print(txt)
将读取、输出test.txt文件的全部内容（或前10个字符）。
2、移动文件的指针
对于刚打开的文件，文件指针总是指向文件头的。也可以通过seek()方法将文件的指针移动到新的位置。
格式如下：
file.seek(offset[,whence])
其中，file表示已经打开的文件对象；offset用于指定移动的字符个数；whence表示从哪个位置起始计算个数，其值为0表示从文件头开始计算，其值为1表示从当前位置开始计算，其值为2表示从文件尾开始计算，默认值为0。
例如：
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as file:
string=file.read(9)
print('取9个字符： '+string)
file.seek(2) #指针从文件头开始移动2个字符
string=file.read(9) #从当前位置读取10个字符
输出结果：
取9个字符：
Python是一种
取9个字符：
thon是一种解释
而下面的代码会抛出错误：
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as file:
file.seek(2,1) #指针从当前位置开始移动2个字符
string=file.read(10) #从当前位置读取10个字符
print('取10个字符： '+string)
错误提示为：
Traceback (most recent call last):
File "C:UserszymAppDataLocalProgramsPythonPython393.py", line 7, in
file.seek(2,1) #指针从当前位置开始移动2个字符
io.UnsupportedOperation: can't do nonzero cur-relative seeks
原因在于，必须使用b模式（即rb）打开文件，才能使用whence参数。但是，b模式（二进制）不适合文本文件。对于test.txt这样的文本文件，为了解决通过改变指针读取任意位置字符，可以采用加一个位置变量的方法来存储指针的值。
例如：
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as file:
#utf-8汉字与英文字符都占一个字符
string='' #设置一个空字符串
pointer=0 #当前指针为0
str1=file.read(6) #读取6个字符
pointer+=6 #指针变量后移6个字符
string+=str1 #string用来存放已读取的字符
print('取6个字符： ',str1)
file.seek(pointer) #指针从文件头开始移动2个字符
str1=file.read(8) #从当前位置读取10个字符
pointer+=8 #指针跳过已读取的字符
string+=str1
print('再取8个字符： ',str1)
print('所有读取的字符： ',string)
print('当前指针所处的位置： ',pointer)
str1=file.read(1)
print('当前指针所处的字符： ',str1)
运行结果如下：
取6个字符：
Python
再取8个字符：
是一种解释型语言
所有读取的字符：
Python是一种解释型语言
当前指针所处的位置：
14
当前指针所处的字符：
：
3、读取一行数据readline()方法
语法格式：
file.readline()
例：
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as f:
string=f.read(1) # 读取文件的第一个字符
if string != '': # 防止文件为空文件
lineno=0
while True:
line=f.readline()
if line != '':
lineno+=1
print('第'+str(lineno)+'行：'+line,end='')
# 因为每行都有自带的分行符，print()语句不允许换行
else:
break # 出现空行时停止读取
else:
print('要读取的文件为空文件！')
运行结果：
第1行：ython是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。
第2行：Python是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 后直接执行代码。
第3行：Python是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。
第4行：Python是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发。
4、读取全部行命令readlines()方法
语法格式：
File.readlines()
该方法与read()方法一样，在调用read()方法读取文件内容时，文件必须是以r（只读）或者r+(读写）方式打开。
例：
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as f:
txt=f.readlines()
print(txt)
运行结果：
['Python是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。 ', 'Python是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 后直接执行代码。 ', 'Python是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。 ', 'Python是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发。 ']
从上面的运行结果可以看出，readlines()方法的返回值为一个字符串列表。所以，也可以以读取列表元素的方法输出。如下所示：
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as f:
txt=f.readlines()
for line in txt:
print(line,end='')
运行结果：
Python是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。
Python是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 后直接执行代码。
Python是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。
Python是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发。
15.5 写入文件内容
语法格式如下：
file.write(string)
其中，file为打开的文件对象，string为要写入的字符串。
写入文件内容时，文件必须以w（可写）或a（追加）模式打开。否则，会抛出如下异常提示：
Traceback (most recent call last):
File "C:UsersAdministratorAppDataLocalProgramsPythonPython383.py", line 2, in
f.write('人生苦短，我用Python！')
io.UnsupportedOperation: not writable
关于write()方法的用法举例如下：
with open('test.txt','a',encoding='utf-8') as f:
f.write('人生苦短，我用Python！')
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as f:
txt=f.read()
print(txt)
运行结果：
Python是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。
Python是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 后直接执行代码。
Python是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。
Python是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发。
人生苦短，我用Python！
可以看出，由于文件的打开方式为a模式（追加模式），写入的内容被写入到文件的末尾。
在Python中，文件操作方法里没有类似于字符串内的计算长度、查找、替换、截取、分隔等方法，为什么没有？原因可能是文件的类型太复杂，譬如说二进制文件，上述操作的意义不大。如果仅仅要对文本文件进行上述操作，完全可以先把文件的内容读取到字符串中，再用相应的字符串函数或方法去操作就可以了。譬如，要将test.txt文件中的字符串‘Python’替换为’PHP’，则可以用如下代码完成：
txt1=''
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as f:
txt1=f.read() #先将文件内容存入字符串txt1中
txt2=txt1.replace('Python','PHP') #将txt1中的'Python'替换为'PHP'，并存入txt2
with open('test.txt','w',encoding='utf-8') as f:
f.write(txt2) #将字符串txt2的内容写回到文件中
这里之所以分两步打开文件（第一次为r模式，第二次为w模式），而没有采用一次读写（r+、w+方式），因为那样比较容易出错。实践证明，将文件的读操作和写操作分开其实是非常正确的选择。
分两步：定义函数和调用函数。
1.定义函数用def关键字，然后定义函数名和入参，以及函数执行语句。
2.通过函数名调用函数即可，需要传入参数的话需要加上参数值
前言
Python 一直以来被大家所诟病的一点就是执行速度慢，但不可否认的是 Python 依然是我们学习和工作中的一大利器。本文总结了15个tips有助于提升 Python 执行速度、优化性能。
关于 Python 如何精确地测量程序的执行时间，这个问题看起来简单其实很复杂，因为程序的执行时间受到很多因素的影响，例如操作系统、Python 版本以及相关硬件（CPU 性能、内存读写速度）等。在同一台电脑上运行相同版本的语言时，上述因素就是确定的了，但是程序的睡眠时间依然是变化的，且电脑上正在运行的其他程序也会对实验有干扰，因此严格来说这就是实验不可重复。
我了解到的关于计时比较有代表性的两个库就是 time 和 timeit 。
其中， time 库中有 time() 、 perf_counter() 以及 process_time() 三个函数可用来计时（以秒为单位），加后缀 _ns 表示以纳秒计时（自 Python3.7 始）。在此之前还有 clock() 函数，但是在 Python3.3 之后被移除了。上述三者的区别如下：
与 time 库相比， timeit 有两个优点：
timeit.timeit(stmt='pass', setup='pass', timer= , number=1000000, globals=None) 参数说明：
本文所有的计时均采用 timeit 方法，且采用默认的执行次数一百万次。
为什么要执行一百万次呢？因为我们的测试程序很短，如果不执行这么多次的话，根本看不出差距。
Exp1：将字符串数组中的小写字母转为大写字母。
测试数组为 oldlist = ['life', 'is', 'short', 'i', 'choose', 'python']。
方法一
方法二
方法一耗时 0.5267724000000005s ，方法二耗时 0.41462569999999843s ，性能提升 21.29%
Exp2：求两个 list 的交集。
测试数组：a = [1,2,3,4,5]，b = [2,4,6,8,10]。
方法一
方法二
方法一耗时 0.9507264000000006s ，方法二耗时 0.6148200999999993s ，性能提升 35.33%
关于 set() 的语法： | 、 、 - 分别表示求并集、交集、差集。
我们可以通过多种方式对序列进行排序，但其实自己编写排序算法的方法有些得不偿失。因为内置的 sort() 或 sorted() 方法已经足够优秀了，且利用参数 key 可以实现不同的功能，非常灵活。二者的区别是 sort() 方法仅被定义在 list 中，而 sorted() 是全局方法对所有的可迭代序列都有效。
Exp3：分别使用快排和 sort() 方法对同一列表排序。
测试数组：lists = [2,1,4,3,0]。
方法一
方法二
方法一耗时 2.4796975000000003s ，方法二耗时 0.05551999999999424s ，性能提升 97.76%
顺带一提， sorted() 方法耗时 0.1339823999987857s 。
可以看出， sort() 作为 list 专属的排序方法还是很强的， sorted() 虽然比前者慢一点，但是胜在它“不挑食”，它对所有的可迭代序列都有效。
扩展 ：如何定义 sort() 或 sorted() 方法的 key
1.通过 lambda 定义
2.通过 operator 定义
operator 的 itemgetter() 适用于普通数组排序， attrgetter() 适用于对象数组排序
3.通过 cmp_to_key() 定义，最为灵活
Exp4：统计字符串中每个字符出现的次数。
测试数组：sentence='life is short, i choose python'。
方法一
方法二
方法一耗时 2.8105250000000055s ，方法二耗时 1.6317423000000062s ，性能提升 41.94%
列表推导（list comprehension）短小精悍。在小代码片段中，可能没有太大的区别。但是在大型开发中，它可以节省一些时间。
Exp5：对列表中的奇数求平方，偶数不变。
测试数组：oldlist = range(10)。
方法一
方法二
方法一耗时 1.5342976000000021s ，方法二耗时 1.4181957999999923s ，性能提升 7.57%
大多数人都习惯使用 + 来连接字符串。但其实，这种方法非常低效。因为， + 操作在每一步中都会创建一个新字符串并复制旧字符串。更好的方法是用 join() 来连接字符串。关于字符串的其他操作，也尽量使用内置函数，如 isalpha() 、 isdigit() 、 startswith() 、 endswith() 等。
Exp6：将字符串列表中的元素连接起来。
测试数组：oldlist = ['life', 'is', 'short', 'i', 'choose', 'python']。
方法一
方法二
方法一耗时 0.27489080000000854s ，方法二耗时 0.08166570000000206s ，性能提升 70.29%
join 还有一个非常舒服的点，就是它可以指定连接的分隔符，举个例子
life//is//short//i//choose//python
Exp6：交换x，y的值。
测试数据：x, y = 100, 200。
方法一
方法二
方法一耗时 0.027853900000010867s ，方法二耗时 0.02398730000000171s ，性能提升 13.88%
在不知道确切的循环次数时，常规方法是使用 while True 进行无限循环，在代码块中判断是否满足循环终止条件。虽然这样做没有任何问题，但 while 1 的执行速度比 while True 更快。因为它是一种数值转换，可以更快地生成输出。
Exp8：分别用 while 1 和 while True 循环 100 次。
方法一
方法二
方法一耗时 3.679268300000004s ，方法二耗时 3.607847499999991s ，性能提升 1.94%
将文件存储在高速缓存中有助于快速恢复功能。Python 支持装饰器缓存，该缓存在内存中维护特定类型的缓存，以实现最佳软件驱动速度。我们使用 lru_cache 装饰器来为斐波那契函数提供缓存功能，在使用 fibonacci 递归函数时，存在大量的重复计算，例如 fibonacci(1) 、 fibonacci(2) 就运行了很多次。而在使用了 lru_cache 后，所有的重复计算只会执行一次，从而大大提高程序的执行效率。
Exp9：求斐波那契数列。
测试数据：fibonacci(7)。
方法一
方法二
方法一耗时 3.955014900000009s ，方法二耗时 0.05077979999998661s ，性能提升 98.72%
注意事项：
我被执行了（执行了两次 demo(1, 2) ，却只输出一次）
functools.lru_cache(maxsize=128, typed=False) 的两个可选参数：
点运算符( . )用来访问对象的属性或方法，这会引起程序使用 __getattribute__() 和 __getattr__() 进行字典查找，从而带来不必要的开销。尤其注意，在循环当中，更要减少点运算符的使用，应该将它移到循环外处理。
这启发我们应该尽量使用 from ... import ... 这种方式来导包，而不是在需要使用某方法时通过点运算符来获取。其实不光是点运算符，其他很多不必要的运算我们都尽量移到循环外处理。
Exp10：将字符串数组中的小写字母转为大写字母。
测试数组为 oldlist = ['life', 'is', 'short', 'i', 'choose', 'python']。
方法一
方法二
方法一耗时 0.7235491999999795s ，方法二耗时 0.5475435999999831s ，性能提升 24.33%
当我们知道具体要循环多少次时，使用 for 循环比使用 while 循环更好。
Exp12：使用 for 和 while 分别循环 100 次。
方法一
方法二
方法一耗时 3.894683299999997s ，方法二耗时 1.0198077999999953s ，性能提升 73.82%
Numba 可以将 Python 函数编译码为机器码执行，大大提高代码执行速度，甚至可以接近 C 或 FORTRAN 的速度。它能和 Numpy 配合使用，在 for 循环中或存在大量计算时能显著地提高执行效率。
Exp12：求从 1 加到 100 的和。
方法一
方法二
方法一耗时 3.7199997000000167s ，方法二耗时 0.23769430000001535s ，性能提升 93.61%
矢量化是 NumPy 中的一种强大功能，可以将操作表达为在整个数组上而不是在各个元素上发生。这种用数组表达式替换显式循环的做法通常称为矢量化。
在 Python 中循环数组或任何数据结构时，会涉及很多开销。NumPy 中的向量化操作将内部循环委托给高度优化的 C 和 Fortran 函数，从而使 Python 代码更加快速。
Exp13：两个长度相同的序列逐元素相乘。
测试数组：a = [1,2,3,4,5], b = [2,4,6,8,10]
方法一
方法二
方法一耗时 0.6706845000000214s ，方法二耗时 0.3070132000000001s ，性能提升 54.22%
若要检查列表中是否包含某成员，通常使用 in 关键字更快。
Exp14：检查列表中是否包含某成员。
测试数组：lists = ['life', 'is', 'short', 'i', 'choose', 'python']
方法一
方法二
方法一耗时 0.16038449999999216s ，方法二耗时 0.04139250000000061s ，性能提升 74.19%
itertools 是用来操作迭代器的一个模块，其函数主要可以分为三类：无限迭代器、有限迭代器、组合迭代器。
Exp15：返回列表的全排列。
测试数组：["Alice", "Bob", "Carol"]
方法一
方法二
方法一耗时 3.867292899999484s ，方法二耗时 0.3875405000007959s ，性能提升 89.98%
根据上面的测试数据，我绘制了下面这张实验结果图，可以更加直观的看出不同方法带来的性能差异。
从图中可以看出，大部分的技巧所带来的性能增幅还是比较可观的，但也有少部分技巧的增幅较小（例如编号5、7、8，其中，第 8 条的两种方法几乎没有差异）。
总结下来，我觉得其实就是下面这两条原则：
内置库函数由专业的开发人员编写并经过了多次测试，很多库函数的底层是用 C 语言开发的。因此，这些函数总体来说是非常高效的（比如 sort() 、 join() 等），自己编写的方法很难超越它们，还不如省省功夫，不要重复造轮子了，何况你造的轮子可能更差。所以，如果函数库中已经存在该函数，就直接拿来用。
有很多优秀的第三方库，它们的底层可能是用 C 和 Fortran 来实现的，像这样的库用起来绝对不会吃亏，比如前文提到的 Numpy 和 Numba，它们带来的提升都是非常惊人的。类似这样的库还有很多，比如Cython、PyPy等，这里我只是抛砖引玉。
原文链接：
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函数并非总是直接显示输出，相反，它可以处理一些数据，并返回一个或一组值。函数返回的值被称为返回值。在函数中,可
使用return语句将值返回到调用函数的代码行
有时候，需要让实参变成可选的，这样使用函数的人就只需要在必要时才提供额外的信息，可以使用默认值来让实参变成可选的。
例如，假设要拓展函数get_formstted_name（），使其还处理中间名，为此，可将其修改类似于下面这样
