Python IO编程实战:文件、网络与进程间通信66
Python 的 IO 编程是处理输入输出操作的核心,涵盖了文件读写、网络通信以及进程间通信等多个方面。高效且灵活的 IO 操作是构建强大应用程序的关键。本文将通过多个实例,深入浅出地讲解 Python 的 IO 编程技巧,并结合实际场景进行分析。
一、文件 IO
文件 IO 是最基础的 IO 操作,Python 提供了简洁易用的接口来处理各种类型的文件。以下是一些常见的示例:
1. 读取文件:```python
# 读取整个文件内容
with open("", "r") as f:
contents = ()
print(contents)
# 按行读取文件
with open("", "r") as f:
for line in f:
print(()) # 去除行尾换行符
# 读取指定行数
with open("", "r") as f:
lines = ()
print(lines[0:5]) #读取前五行
```
这段代码演示了三种读取文件的方式:`read()` 读取整个文件内容,`readline()`逐行读取,`readlines()`一次性读取所有行到列表中。使用 `with open(...) as f:` 语句能够确保文件自动关闭,避免资源泄漏。
2. 写入文件:```python
with open("", "w") as f:
("This is a test.")
("This is another line.")
with open("", "a") as f: #追加模式
("This line will be appended.")
```
这段代码演示了写入文件操作。 `"w"` 模式会覆盖已有文件,`"a"` 模式则会在文件末尾追加内容。 `` 用于换行。
3. 处理二进制文件:```python
with open("", "rb") as f: #rb表示以二进制模式读取
data = ()
# 处理二进制数据...
with open("", "wb") as f: #wb表示以二进制模式写入
(data)
```
处理图片等二进制文件时,需要使用 `"rb"` 和 `"wb"` 模式。
二、网络 IO
Python 提供了强大的 `socket` 模块用于网络编程。以下是一个简单的 TCP 客户端和服务器示例:
服务器端:```python
import socket
server_socket = (socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
(('127.0.0.1', 8000))
(5)
while True:
client_socket, addr = ()
print(f"Accepted connection from {addr}")
data = (1024).decode()
print(f"Received: {data}")
(b"Hello from server!")
()
```
客户端:```python
import socket
client_socket = (socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
(('127.0.0.1', 8000))
(b"Hello from client!")
data = (1024)
print(f"Received: {()}")
()
```
这段代码演示了一个简单的 TCP 通信。服务器监听 8000 端口,客户端连接到服务器,并进行数据交换。 需要注意的是,实际应用中需要更完善的错误处理和并发处理机制。
三、进程间通信 (IPC)
在多进程编程中,进程间通信至关重要。Python 的 `multiprocessing` 模块提供了几种 IPC 机制,例如管道、队列和共享内存。
使用管道进行进程间通信:```python
import multiprocessing
def worker(conn):
("Hello from worker!")
()
if __name__ == '__main__':
parent_conn, child_conn = ()
p = (target=worker, args=(child_conn,))
()
print(f"Received: {()}")
()
```
这段代码创建了一个管道,父进程和子进程通过管道进行通信。 `()` 创建了一个双向管道。
总结:本文通过多个实例,介绍了 Python 的文件 IO、网络 IO 和进程间通信的基础知识和常用方法。实际应用中,需要根据具体需求选择合适的 IO 方法,并注意处理潜在的错误和异常,以确保程序的稳定性和效率。 此外,更高级的 IO 编程还会涉及异步 IO、非阻塞 IO 等技术,这些技术能够提高程序的并发性和性能。 学习和掌握这些技术,对于编写高效的 Python 程序至关重要。
2025-07-04

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