Python文件处理与垃圾回收机制详情

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• 01、文件操作
• 1.1、文件操作流程
• 1.2、文件的操作模式
• 1.3、操作文件的方法
• 1.4、主动移动文件内指针移动
• 1.5文件的修改
• 1.6垃圾回收机制

01、文件操作

文件是操作系统提供给用户/应用程序操作硬盘的一个虚拟的概念/接口

用户/应用程序可以通过文件将数据永久保存在硬盘中

用户/应用程序直接操作的是文件，对文件进行的所有的操作，都是在向操作系统发送系统调用，然后再由操作系统将其转成具体的硬盘操作

1.1、文件操作流程

打开文件：

打开文件，由应用系统向操作系统发起系统调用open()，操作系统打开该文件，对应一块硬盘空间，并返回一个文件对象赋值给一个变量f

"""Windows路径分隔符问题"""
"""方案1 （推荐）"""
f=open(r'C:\a\b\c\d.txt',mode='rt')#r原生字符串rawstring
"""方案2"""
f=open(r'C:/a/b/c/d.txt')

操作文件（读/写）：

调用文件对象下的读/写方法，会被操作系统转换为读/写硬盘的操作

f.read()

关闭文件：

向操作系统发起关闭文件的请求，回收系统资源

f.close()

with上下文管理：

#1. 执行完代码后，with会自动执行fp.close()
with open('a.txt',mode='rt')as fp:
    	res=fp.read()#t模式会将fp.read()读出来的结果解码成unicode
        print(res)
#2. 用with打开多个文件，用逗号分割开即可
with open('a.txt','r') as f1,open('b.txt','r')as f2:
    res1=f1.read()
    res2=f2.read()
    print(res1)
    print(res2)

指定操作文件的字符编码

"""
f=open(....)由操作系统打开文件，如果打开的是文本文件，会涉及到字符编码问题，如果没有为open指定编码，那么打开文本文件的默认编码是操作系统说了算的，
操作系统会用自己默认的编码去打开文件，在windos下是gbk，在Linux下是utf-8
"""

1.2、文件的操作模式

控制文件读写操作的模式

"""
	r（默认的）只读
	w:只写
	a:只追加写
"""

r模式使用：

# r只读模式: 在文件不存在时则报错,文件存在文件内指针直接跳到文件开头
 with open('a.txt',mode='r',encoding='utf-8') as f:
     res=f.read() # 会将文件的内容由硬盘全部读入内存，赋值给res

# 小练习：实现用户认证功能
 inp_name=input('请输入你的名字: ').strip()
 inp_pwd=input('请输入你的密码: ').strip()
 with open(r'db.txt',mode='r',encoding='utf-8') as f:
     for line in f:
         # 把用户输入的名字与密码与读出内容做比对
         u,p=line.strip('\n').split(':')
         if inp_name == u and inp_pwd == p:
             print('登录成功')
             break
     else:
         print('账号名或者密码错误')

w模式的使用：

# w只写模式: 在文件不存在时会创建空文档,文件存在会清空文件,文件指针跑到文件开头
with open('b.txt',mode='w',encoding='utf-8') as f:
    f.write('你好\n')
    f.write('我好\n')
    f.write('大家好\n')
    f.write('111\n222\n333\n')
#强调：
# 1 在文件不关闭的情况下,连续的写入，后写的内容一定跟在前写内容的后面
# 2 如果重新以w模式打开文件，则会清空文件内容

#案例：w模式用来创建全新的文件
#文件的copy工具
src_file=input("源文件路径》》").strip()
dsc_file=input("源文件路径》》").strip()
with open(r'{}'.format(src_file),mode='rt',encoding='utf-8')as f1,open(r'{}'.format(dsc_file),mode='wt',encoding='utf-8')as f2:
    res=f1.read()
    f2.write(res)

a模式的使用：

# a只追加写模式: 在文件不存在时会创建空文档,文件存在会将文件指针直接移动到文件末尾
 with open('c.txt',mode='a',encoding='utf-8') as f:
     f.write('44444\n')
     f.write('55555\n')
#强调 w 模式与 a 模式的异同：
# 1 相同点：在打开的文件不关闭的情况下，连续的写入，新写的内容总会跟在前写的内容之后
# 2 不同点：以 a 模式重新打开文件，不会清空原文件内容，会将文件指针直接移动到文件末尾，新写的内容永远写在最后

# 小练习：实现注册功能:把用户名和密码添加至数据库
 name=input('username>>>: ').strip()
 pwd=input('password>>>: ').strip()
 with open('db1.txt',mode='a',encoding='utf-8') as f:
     info='%s:%s\n' %(name,pwd)
     f.write(info)

+模式的使用

# r+ w+ a+ :可读可写
#在平时工作中，我们只单纯使用r/w/a，要么只读，要么只写，一般不用可读可写的模式

控制文件读写内容的模式

大前提: tb模式均不能单独使用,必须与r/w/a之一结合使用
t（默认的）：文本模式

• 1. 读写文件都是以字符串为单位的
• 2. 只能针对文本文件
• 3. 必须指定encoding参数

b：二进制模式:

• 1.读写文件都是以bytes/二进制为单位的
• 2. 可以针对所有文件
• 3. 一定不能指定encoding参数

t模式的使用：

# t 模式：如果我们指定的文件打开模式为r/w/a，其实默认就是rt/wt/at
 with open('a.txt',mode='rt',encoding='utf-8') as f:
     res=f.read()
     print(type(res)) # 输出结果为：<class 'str'>

 with open('a.txt',mode='wt',encoding='utf-8') as f:
     s='abc'
     f.write(s) # 写入的也必须是字符串类型

 #强调：t 模式只能用于操作文本文件,无论读写，都应该以字符串为单位，而存取硬盘本质都是二进制的形式，当指定 t 模式时，内部帮我们做了编码与解码

b模式的使用：

# b: 读写都是以二进制位单位
 with open('1.mp4',mode='rb') as f:
     data=f.read()
     print(type(data)) # 输出结果为：<class 'bytes'>

 with open('a.txt',mode='wb') as f:
     msg="你好"
     res=msg.encode('utf-8') # res为bytes类型
     f.write(res) # 在b模式下写入文件的只能是bytes类型

#强调：b模式对比t模式
1、在操作纯文本文件方面t模式帮我们省去了编码与解码的环节，b模式则需要手动编码与解码，所以此时t模式更为方便
2、针对非文本文件（如图片、视频、音频等）只能使用b模式

# 小练习： 编写拷贝工具
src_file=input('源文件路径: ').strip()
dst_file=input('目标文件路径: ').strip()
with open(r'%s' %src_file,mode='rb') as read_f,open(r'%s' %dst_file,mode='wb') as write_f:
    for line in read_f:
        # print(line)
        write_f.write(line)

1.3、操作文件的方法

重点：

# 读操作
f.read()  # 读取所有内容,执行完该操作后，文件指针会移动到文件末尾
f.readline()  # 读取一行内容,光标移动到第二行首部
f.readlines()  # 读取每一行内容,存放于列表中

# 强调：
# f.read()与f.readlines()都是将内容一次性读入内容，如果内容过大会导致内存溢出，若还想将内容全读入内存，则必须分多次读入，有两种实现方式：
# 方式一
with open('a.txt',mode='rt',encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        print(line) # 同一时刻只读入一行内容到内存中

# 方式二
with open('1.mp4',mode='rb') as f:
    while True:
        data=f.read(1024) # 同一时刻只读入1024个Bytes到内存中
        if len(data) == 0:
            break
        print(data)

# 写操作
f.write('1111\n222\n')  # 针对文本模式的写,需要自己写换行符
f.write('1111\n222\n'.encode('utf-8'))  # 针对b模式的写,需要自己写换行符
f.writelines(['333\n','444\n'])  # 文件模式
f.writelines([bytes('333\n',encoding='utf-8'),'444\n'.encode('utf-8')]) #b模式

了解：

f.readable()  # 文件是否可读
f.writable()  # 文件是否可读
f.closed  # 文件是否关闭
f.encoding  # 如果文件打开模式为b,则没有该属性
f.flush()  # 立刻将文件内容从内存刷到硬盘
f.name

1.4、主动移动文件内指针移动

#大前提:文件内指针的移动都是Bytes为单位的,唯一例外的是t模式下的read(n),n以字符为单位
with open('a.txt',mode='rt',encoding='utf-8') as f:
     data=f.read(3) # 读取3个字符

with open('a.txt',mode='rb') as f:
     data=f.read(3) # 读取3个Bytes

# 之前文件内指针的移动都是由读/写操作而被动触发的，若想读取文件某一特定位置的数据，则则需要用f.seek方法主动控制文件内指针的移动，详细用法如下：
# f.seek(指针移动的字节数,模式控制):
# 模式控制:
# 0: 默认的模式,该模式代表指针移动的字节数是以文件开头为参照的
# 1: 该模式代表指针移动的字节数是以当前所在的位置为参照的
# 2: 该模式代表指针移动的字节数是以文件末尾的位置为参照的
# 强调:其中0模式可以在t或者b模式使用,而1跟2模式只能在b模式下用

0模式：

只有0模式可以在t下使用，1，2必须在b模式下使用

# a.txt用utf-8编码，内容如下（abc各占1个字节，中文“你好”各占3个字节）
abc你好

# 0模式的使用
with open('a.txt',mode='rt',encoding='utf-8') as f:
    f.seek(3,0)     # 参照文件开头移动了3个字节
    print(f.tell()) # 查看当前文件指针距离文件开头的位置，输出结果为3
    print(f.read()) # 从第3个字节的位置读到文件末尾，输出结果为：你好
    # 注意：由于在t模式下，会将读取的内容自动解码，所以必须保证读取的内容是一个完整中文数据，否则解码失败

with open('a.txt',mode='rb') as f:
    f.seek(6,0)
    print(f.read().decode('utf-8')) #输出结果为: 好

1模式：

# 1模式的使用
with open('a.txt',mode='rb') as f:
    f.seek(3,1) # 从当前位置往后移动3个字节，而此时的当前位置就是文件开头
    print(f.tell()) # 输出结果为：3
    f.seek(4,1)     # 从当前位置往后移动4个字节，而此时的当前位置为3
    print(f.tell()) # 输出结果为：7

2模式：

# a.txt用utf-8编码，内容如下（abc各占1个字节，中文“你好”各占3个字节）
abc你好

# 2模式的使用
with open('a.txt',mode='rb') as f:
    f.seek(0,2)     # 参照文件末尾移动0个字节， 即直接跳到文件末尾
    print(f.tell()) # 输出结果为：9
    f.seek(-3,2)     # 参照文件末尾往前移动了3个字节
    print(f.read().decode('utf-8')) # 输出结果为：好

# 小练习：实现动态查看最新一条日志的效果
#exe.py:
	with open('access.log','a',encoding='utf-8')as fp:
    fp.write('202120202020200 收款2000元\n')
#access_log.py:
    import time
    with open('access.log',mode='rb') as f:
        f.seek(0,2)#将指针移到末尾
        while True:
            line=f.readline()
            if len(line) == 0:
                # 没有内容
                time.sleep(0.5)
            else:
                print(line.decode('utf-8'),end='')
 """每执行一次exe.py，access_log就会检测到数据，并打印出来"""

1.5文件的修改

# 文件a.txt内容如下
张一蛋     山东    179    49    12344234523
李二蛋     河北    163    57    13913453521
王全蛋     山西    153    62    18651433422

# 执行操作
with open('a.txt',mode='r+t',encoding='utf-8') as f:
    f.seek(9)
    f.write('<妇女主任>')

# 文件修改后的内容如下
张一蛋<妇女主任> 179    49    12344234523
李二蛋     河北    163    57    13913453521
王全蛋     山西    153    62    18651433422

# 强调：
# 1、硬盘空间是无法修改的,硬盘中数据的更新都是用新内容覆盖旧内容
# 2、内存中的数据是可以修改的

文件对应的是硬盘空间,硬盘不能修改对应着文件本质也不能修改, 那我们看到文件的内容可以修改,是如何实现的呢? 大致的思路是将硬盘中文件内容读入内存,然后在内存中修改完毕后再覆盖回硬盘

具体的实现方式分为两种:

方式一：

# 实现思路：将文件内容发一次性全部读入内存,然后在内存中修改完毕后再覆盖写回原文件
# 优点: 在文件修改过程中同一份数据只有一份
# 缺点: 会过多地占用内存
with open('db.txt',mode='rt',encoding='utf-8') as f:
    data=f.read()

with open('db.txt',mode='wt',encoding='utf-8') as f:
    f.write(data.replace('zhao','SB'))

方式二：

# 实现思路：以读的方式打开原文件,以写的方式打开一个临时文件,一行行读取原文件内容,修改完后写入临时文件...,删掉原文件,将临时文件重命名原文件名
# 优点: 不会占用过多的内存
# 缺点: 在文件修改过程中同一份数据存了两份
import os

with open('db.txt',mode='rt',encoding='utf-8') as read_f,\
        open('.db.txt.swap',mode='wt',encoding='utf-8') as wrife_f:
    for line in read_f:
        wrife_f.write(line.replace('SB','kevin'))

os.remove('db.txt')
os.rename('.db.txt.swap','db.txt')

1.6垃圾回收机制

解释器在执行到定义变量的语法时，会申请内存空间来存放变量的值，而内存的容量是有限的，这就涉及到变量值所占用内存空间的回收问题，当一个变量值没有用了（简称垃圾）就应该将其占用的内存给回收掉，那什么样的变量值是没有用的呢？

单从逻辑层面分析，我们定义变量将变量值存起来的目的是为了以后取出来使用，而取得变量值需要通过其绑定的直接引用（如x=10，10被x直接引用）或间接引用（如l=[x,]，x=10，10被x直接引用，而被容器类型l间接引用），所以当一个变量值不再绑定任何引用时，我们就无法再访问到该变量值了，该变量值自然就是没有用的，就应该被当成一个垃圾回收。

毫无疑问，内存空间的申请与回收都是非常耗费精力的事情，而且存在很大的危险性，稍有不慎就有可能引发内存溢出问题，好在Cpython解释器提供了自动的垃圾回收机制来帮我们解决了这件事。

什么是GC：

垃圾回收机制（简称GC）是Python解释器自带一种机，专门用来回收不可用的变量值所占用的内存空间

为什么用垃圾回收机制：

程序运行过程中会申请大量的内存空间，而对于一些无用的内存空间如果不及时清理的话会导致内存使用殆尽（内存溢出），导致程序崩溃，因此管理内存是一件重要且繁杂的事情，而python解释器自带的垃圾回收机制把程序员从繁杂的内存管理中解放出来。

垃圾回收机制原理分析：

Python的GC模块主要运用了“引用计数”（reference counting）来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上，还可以通过“标记-清除”（mark and sweep）解决容器对象可能产生的循环引用的问题，并且通过“分代回收”（generation collection）以空间换取时间的方式来进一步提高垃圾回收的效率。

（一）引用计数

引用计数就是：变量值被变量名关联的次数

如：age=18

变量值18被关联了一个变量名age，称之为引用计数为1

引用计数增加：

age=18 （此时，变量值18的引用计数为1）

m=age （把age的内存地址给了m，此时，m,age都关联了18，所以变量值18的引用计数为2）

引用计数减少：

age=10（名字age先与值18解除关联，再与3建立了关联，变量值18的引用计数为1）

del m（del的意思是解除变量名x与变量值18的关联关系，此时，变量18的引用计数为0）

值18的引用计数一旦变为0，其占用的内存地址就应该被解释器的垃圾回收机制回收

a=12  #直接引用
b=a   #间接引用

"""循环引用"""
l1=[111,]
l2=[222,]
l1.append(l2)#l1=[值111的内存地址，l2列表的内存地址]
l2.append(l1)#l2=[值222的内存地址，l1列表的内存地址]

print(id(l1[1]))
print(id(l2))

print(id(l2[1]))
print(id(l1))

print(l2)
print(l1[1])

"""结果如下"""
2006853601024
2006853601024

2006561499520
2006561499520

[222, [111, [...]]]
[222, [111, [...]]]

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