一、學IO操作目的是啥？
我們在編程時一般不可能只是打打代碼，而沒有將數據存到電腦上，比如想把一篇文章寫在電腦裏，或者想從電腦中查看一篇文章，那就需要IO流操作，將文章永久存到電腦上。可能很多讀者都不明白，不是就簡單的複製粘貼嘛，哪有那麼高級。這裏牛頓就會冒出來說那是你站在巨人的肩膀上，沒錯！我們一般用到的都是簡單化的讀寫，你想想我們的複製粘貼哪裏來？就是我們在軟件內部寫了IO流操作，把事情簡單化了，使得我們不用考慮到這麼多知識，而是簡單的複製粘貼。哪有的人又問，Print函數和Input函數表示就是輸入輸出嗎？是的，但是我們不可能讓用戶去編寫一段代碼吧，肯定需要讓用戶操作的越簡單越好啦！再加上電腦已關機，輸入的文字就會隨之消失！
那什麼是IO流操作呢？
首先我們需要清楚IO流操作中的讀寫操作不是我們平時所說讀寫看，而是將數據加載到硬盤中，我們叫IO流的寫操作，即輸入流，將硬盤加載出來，叫做IO流的讀操作，即輸出流。
那問題來了，什麼是流？
流是個比較抽象的概念，可以這麼理解，假設硬盤是大海，那麼數據流就可以是水流，水要進入大海就是輸入流，水要流出來就是輸出流。字節流就是一滴一滴地流，字符流就是一大塊一大塊地流，區別嘛，就是字節流變得更加簡單和純淨，而字符流，什麼垃圾啊，魚啊，一起加進去流動。
流操作分類
1.按照數據流方向可以分爲輸入流和輸出流。
2.按照處理數據類型的單位不同可以分爲字節流和字符流。
所以IO流操作就是一種抽象的概念，即Input Output Stream，輸入輸出流，以流的方式進行輸入輸出。
一個完整的IO操作，一般爲以下步驟:
打開文件 ==> 讀取數據 ==> 數據運算 ==> 數據的持久化 ==> 關閉資源
讀取數據是將數據從一個持久化設備（比如硬盤，U盤）中讀取到內存（這東西比硬盤快）中。
（以上是個人理解）
二、open函數
那很多人就感覺IO流應該是一隻非常難搞的鴨子！說實話，確實有點，在其他編程語言中，IO流操作一直都是一大難點之一，但是在Python中，它就是一個函數，一個內置函數，Python團隊將它簡單化了！
格式
open(file, mode=‘r’, buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None)
file：必選參數，傳入的文件名路徑，可以是相對路徑也可以是絕對路徑。
mode：可選參數，用於指定文件的打開方式，默認爲r。
buffering：可選參數，用於指定對文件做讀寫操作時，是否使用緩衝區（可以理解爲爲內存），爲0則表示在打開指定文件時不使用緩衝區，爲大於0的整數用於指定緩衝區的大小（單位是字節），爲小於0則代表使用默認的區大小。建議爲默認值，因爲快啊！
encoding：設定打開文件時所使用的編碼格式。
errors：可選參數，指定編碼錯誤如何處理，不在二進制模式下使用。
newline：可選參數，就是用來換行的。
closefd：可選參數，一般用不到
opener：可選參數，一般用不到
三、open函數使用
1.輸入流與輸出流
輸入流輸出流其實是和字符字節流一起套用的，就相當於一個改變的是水流方向，一個是水的容量，我們先演示的是字符流，一般情況下，字符流是不需要使用關鍵傳參的。
注意：默認爲mode="rt"
下面是mode值的參數表：
a.輸出流就是mode=“r”
代碼
#假設文件名爲China.txt 內容爲：我愛中國！也愛Python！
#由於Win系統編碼不能顯示漢字所以使用utf-8
#read函數是隻讀模式下使用的用來讀出數據，只讀模式下不可以使用write函數
#close函數是關閉文件，防止內存佔用，雖然Python默認有內存回收機制，但是以防萬一嘛！
op = open("H:\\China.txt", encoding="utf-8")
print(op.read())
op.close()
顯示結果
b.輸入流就是mode=“w"或者"a”
會發現怎麼輸入流是兩個呢？因爲"w"表示的是將原來的覆蓋，重新寫，而"a"是在原來的基礎上添加！
代碼
#假設文件名爲China.txt 內容：我愛中國！也愛Python！
#weite函數接收字符後，返回字符個數，只寫模式下不可以使用read函數
op_1 = open("H:\\China.txt", "a", encoding="utf-8")
op_2 = open("H:\\Python.txt", "w", encoding="utf-8")
print(op_1.write("我愛中國！也愛Python！"))
print(op_2.write("我愛中國！愛Python！"))
op_1.close()
op_2.close()
顯示結果
2.字節操作
接下來就是字節流操作，字節流操作的讀操作是輸出一堆字節，所以沒有編碼，必須將字符轉換成字節才能傳輸，就相當於小吸管不能塞進大魚一樣。
在Python中在字符引號前面加b就是將其改變成字節。
注意：字節流操作不支持編碼參數傳參，即encoding爲默認值
字節的輸出流操作
就是mode="rb"
代碼
#假設文件名爲China.txt 內容爲：我愛中國！也愛Python！
#由於Win系統編碼不能顯示漢字所以使用utf-8
#read函數是隻讀模式下使用的用來讀出數據，只讀模式下不可以使用write函數
#close函數是關閉文件，防止內存佔用，雖然Python默認有內存回收機制，但是以防萬一嘛！
#注意字節流操作不支持編碼
op = open("H:\\China.txt", "rb")
print(op.read())
op.close()
顯示結果
字節的輸入流操作
就是mode="ab"或者mode="wb"
代碼
#假設文件名爲China.txt 內容：字節1和13
#b在Python中表示字節，所以在字節流中只能傳字節
#weite函數接收字符後，返回字符個數，只寫模式下不可以使用read函數
op_1 = open("H:\\China.txt", "ab")
op_2 = open("H:\\Python.txt", "wb")
print(op_1.write(b'1'))
print(op_2.write(b'13'))
op_1.close()
op_2.close()
顯示結果
下面是mode參數的組合：
下面是文件對象內置方法：
四、with語句塊
with語句塊是一種從Python2.5引入的一個新的語法，它是一種上下文管理協議，目的在於從流程圖中把 try,except 和finally 關鍵字和資源分配釋放相關代碼統統去掉，簡化try…except…finlally（後面會講的異常處理）的處理流程。說白了就是對沒有關掉文件對象，默認使用close函數，避免程序員忘記關閉。（說實話，一個字，周到！）
格式：
with expression [as target]:
…語句塊
expression：一個需要執行的表達式
target：一個變量或者元組，存儲的是expression表達式執行返回的結果，可選參數。
代碼
file_1 = open("H:\\China.txt", "r", encoding="utf-8")
with file_1 as f:
print(f.read())
顯示結果
五、對象的序列化和反序列化
對象概念是一個邏輯單位，它是比較抽象的一個概念。後面會詳細講解，目前暫時理解爲，一種黑盒子或者一種思維。
對象的序列化和反序列化也是一種抽象的概念，我們可以理解爲，一種思維實體化，就是說，一個虛無的東西變成一種可以摸得到看的到的東西，比如開心這個感覺，它是虛無，看不到也摸不着的，但是我們通過文字開心就能明白這個東西是什麼，從開心這個感覺到文字的展現的這個過程叫序列化，而反序列化，就是我們通過讀懂文字知道開心這個感覺的這個過程。簡而言之就是思維實體化。
對象序列化就是將對象這個概念變成字節數據，反之，就是反序列化。我們可以通過導入pickle模塊的dump/dumps方法進行序列化，load/loads方法進行反序列化。還有json模塊也是，但是一般用來序列化字典類型的數據。
關於json/pickle模塊的序列化函數使用：鏈接在此
1.序列化
代碼
import pickle
list_1 = [19,2,4,69,77,8,9]
list_2 = [8,2,84,67,7,8,9]
file_1 = open("H:\\list_1.txt", "wb")
file_2 = open("H:\\list_2.txt", "wb")
data_1 = pickle.dump(list_1, file_1)
print(data_1) #返回None
file_1.close()
data_2 = pickle.dumps(list_2)
with file_2 as f:
print(f.write(data_2))
顯示結果
2.反序列化
代碼
import pickle
file_1 = open("H:\\list_1.txt", "rb")
file_2 = open("H:\\list_2.txt", "rb")
list_1 = pickle.load(file_1)
file_1.close()
with file_2 as f:
data_2 = f.read()
list_2 = pickle.loads(data_2)
print(list_1)
print(list_2)
顯示結果
