输入输出格式化与文件读写

程序与外部世界的桥梁：输入与输出

到目前为止，我们编写的程序数据大多是“写死在代码里”的，计算结果也仅仅停留在终端屏幕上。然而，真实的生产脚本往往需要：

生成格式工整的报表；
读取本地磁盘上的文本或数据文件；
将处理后的结果持久化保存到文件中；
与其他系统交换通用的结构化数据（如 JSON）。

Python 第 7 章为我们提供了完备的**输入与输出（Input and Output）**方案。

1. 输出的格式化：f-strings

在 Python 3.6 之后，最现代、最推荐的格式化输出方式是格式化字符串字面值（formatted string literals，简称 f-strings）。

只需在字符串开头的引号前加上字母 f 或 F，并在大括号 {...} 内直接填入 Python 表达式或变量名，Python 就会在运行时自动求值并替换进去：

>>> year = 2026
>>> event = 'Conference'
>>> f'Results of the {year} {event}'
'Results of the 2026 Conference'

高级格式修饰符

在被替换的表达式后面加上冒号 :，可以精确控制输出格式：

指定最小字段宽度与对齐：f'{name:10} ==> {phone:10d}'，将文本排版为整齐的列；
控制浮点数小数位数：f'The value of pi is approximately {math.pi:.3f}.' 会保留 3 位小数，输出 3.142；
调试利器 =：f'{x=}' 会直接打印出 x=42，极为方便调试。

此外，Python 还保留了传统的 str.format() 方法（如 "{} and {}".format('a', 'b')），但在日常开发中，f-strings 更加简洁直观。

2. 读写文件：文件对象与 open()

要操作本地磁盘上的文件，使用内置的 open() 函数。它会返回一个文件对象：

f = open('workfile.txt', 'w', encoding='utf-8')

关键参数解析：

第一个参数：文件名或文件相对/绝对路径；
第二个参数（打开模式 mode）：
- 'r'：只读模式（read），默认值。如果文件不存在会报错 FileNotFoundError；
- 'w'：只写模式（write）。极其重要：如果文件已存在，其原有内容会被直接彻底清空清零（截断）；如果文件不存在则自动新建；
- 'a'：追加模式（append）。写入的数据会自动追加在文件末尾，绝不破坏原有内容；
- 'r+'：打开文件进行读写。
第三个参数（encoding）：在处理文本文件时，强烈建议显式声明 encoding="utf-8"，这样能彻底杜绝跨平台（Windows/macOS/Linux）因默认编码不同而导致的乱码问题。

3. 黄金法则：使用 with 语句管理文件

如果使用手动的 f = open(...)，你必须在写完后显式调用 f.close()。一旦中途代码抛出异常报错，程序退出时 f.close() 就可能没有被执行，从而导致文件锁死或数据缓冲区丢失。

官方教程给出的绝对最佳实践是使用 with 上下文管理器语句：

with open('workfile.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    read_data = f.read()

# 离开 with 缩进块后，Python 会百分之百确保文件已被自动安全关闭！
print(f.closed)  # True

with 语句保证了即使在读写文件过程中遭遇意外报错中断，操作系统底层的文件资源也会被立刻妥善释放关闭。

4. 读写文件常用操作

读取文本文件：

f.read(size)：读取整个文件为一个大字符串。如果文件极其庞大，可以传入 size 限制每次读取的字节数；
f.readline()：从文件中读取单独的一行，末尾保留换行符 \n。读到文件末尾时返回空字符串 ''；
最高效、最内存友好的逐行遍历：直接对文件对象使用 for 循环！

with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        print(line, end='')

这种做法不会一次性把整个大文件塞入内存，而是按需流式逐行读取。

写入文本文件：

f.write(string)：将一个字符串写入文件，并返回写入的字符数；
注意：如果要写入数字、列表或字典，必须先将它们转为字符串（例如通过 f.write(str(number)) 或 f-strings），否则会引发 TypeError！

with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write('第一行分析报告\n')
    f.write(f'计算总得分: {100}\n')

5. 使用 json 保存和读取结构化数据

很多时候我们内存里有一个嵌套丰富的列表或字典，直接用纯字符串写入文件很难在读取时还原数据结构。

**JSON（JavaScript Object Notation）**是目前互联网与软件工程中最通用的轻量级数据交换格式。Python 内置的 json 模块可以轻松实现数据结构与文本之间的转换：

内存中的字符串转换：dumps 与 loads

json.dumps(obj)：将 Python 对象（如列表、字典）序列化为标准的 JSON 格式字符串；
json.loads(json_string)：将 JSON 字符串反序列化还原为原生的 Python 列表或字典：

>>> import json
>>> data = [1, 'simple', 'list']
>>> json_str = json.dumps(data)
>>> json_str
'[1, "simple", "list"]'
>>> json.loads(json_str)
[1, 'simple', 'list']

直接与文件对接：dump 与 load

json.dump(obj, f)：直接将 Python 对象序列化并写入打开的文件中；
json.load(f)：直接从文件中读取 JSON 文本并还原为 Python 对象：

# 将字典持久化存入磁盘：
user_info = {'name': 'Alice', 'role': 'admin', 'tags': ['python', 'ai']}
with open('user.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(user_info, f, indent=2)

# 从磁盘文件读取并恢复字典：
with open('user.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    loaded_user = json.load(f)
print(loaded_user['name'])  # Alice

掌握了文件读写与 JSON 结构化存储，我们的程序就能够与外部磁盘文件无缝协作。然而，在读写外部文件或处理用户输入时，意外报错在所难免。下一关，我们将学习如何优雅地捕获并处理错误与异常！

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