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最近开始学习tensorflow框架，选修课让任选一种框架实现mnist手写数字的识别分类。小詹也就随着大流选择了 tf 框架，跟着教程边学边做，小詹用了不同的神经网络实现了识别分类，其中有一个步骤是将训练过程得到的模型进行保存，在之后的测试中加载并使用该模型。想到这种先保存再加载调用的过程，之前很多地方都遇到过呀，最简单常用的就是python中文件的存取哇！于是乎，小詹夜观星象，就着手整理记录各种文件存取的骚操作，具体如下。

（PS:虽然我知道技术文章太长，耐心看完的人很少，曝光率和点赞率会下降，更不会有什么收益，但是还是想记录下自己学习过程中的一些笔记，以后自己或者别人查起来方便些！）

方法预览

●Python内置方法

●numpy模块方法

●os模块方法

●csv模块方法

Python内置方法

在不需要借助任何外界库的前提下，python内置方法其实也可以完成我们需要的文件存取任务，这里主要介绍几种python内置方法的使用方式，最后再给出一个实际案例展示：

1、open（）方法

file object = open(file_name [, access_mode][, buffering])

该方法意义在于按照指定模式打开文件，其中，各个参数的含义如下：

file_name：file_name变量是一个包含了你要访问的文件名称的字符串值。

access_mode：access_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)。常用文件访问模式见下图（来源于网络）

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。

2、close（）方法

fileObject.close()

File 对象的 close（）方法刷新缓冲区里任何还没写入的信息，并关闭该文件，这之后便不能再进行写入。当一个文件对象的引用被重新指定给另一个文件时，Python 会关闭之前的文件。用 close（）方法关闭文件是一个很好的习惯。

3、write （）方法

fileObject.write(string)

write()方法可将任何字符串写入一个打开的文件。需要重点注意的是，Python字符串可以是二进制数据，而不是仅仅是文字。write()方法不会在字符串的结尾添加换行符('\n')；被传递的参数是要写入到已打开文件的内容。

4、read （） 方法 

fileObject.read([count])read（）

方法从一个打开的文件中读取一个字符串。需要重点注意的是，Python字符串可以是二进制数据，而不是仅仅是文字。被传递的参数是要从已打开文件中读取的字节计数。该方法从文件的开头开始读入，如果没有传入count，它会尝试尽可能多地读取更多的内容，很可能是直到文件的末尾。

5、举例分析

一般情况，建议小伙伴们使用with ...as...写法，这种会在执行完代码块后自动close，既可以简化程序，又可以避免自己粗心或者其他原因造成的不必要错误，下面给出一个实际案例。

#先用open方法打开（不存在则创建）一个文件，
#write方法写入内容，这里with写法不用手动close
#注意这里是模式‘a'，意味着写入内容不覆盖已有内容
with open('test.txt','a') as file_test:
 file_test.write('小詹是个美男子!\n')
 file_test.write('请关注公众号【小詹学python】!\n') 

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