一个程序可以有几种输出方式：以人类可读的方式打印数据，或者写入一个文件供以后使用。本章将讨论几种可能性。
我们有两种大相径庭的输出值方法：表达式语句和print语句。(第三种方法是使用文件对象的 write方法，标准文件输出可以参考 sys.stdout，详细内容参见库参考手册。)
通常，你想要对输出做更多的格式控制，而不是简单的打印使用空格分隔的值。有两种方法可以格式化你的输出：第一种方法是由你自己处理整个字符串，通过使用字符串切割和连接操作可以创建任何你想要的输出形式。string类型包含一些将字符串填充到指定列宽度的有用操作，随后就会讨论这些。第二种方法是使用str.format()方法。
标准模块string包括了一些操作，将字符串填充入给定列时，这些操作很有用。随后我们会讨论这部分内容。第二种方法是使用Template方法。
当然，还有一个问题，如何将值转化为字符串？很幸运，Python有办法将任意值转为字符串：将它传入repr() 或str() 函数。
函数 str()用于将值转化为适于人阅读的形式，而repr()转化为供解释器读取的形式(如果没有等价的语法，则会发生SyntaxError异常)某对象没有适于人阅读的解释形式的话，str()会返回与repr()等同的值。很多类型，诸如数值或链表、字典这样的结构，针对各函数都有着统一的解读方式。字符串和浮点数，有着独特的解读方式。
下面有些例子:
>>> s = 'Hello, world.'
>>> str(s)
'Hello, world.'
>>> repr(s)
"'Hello, world.'"
>>> str(1/7)
'0.14285714285714285'
>>> x = 10 * 3.25
>>> y = 200 * 200
>>> s = 'The value of x is ' + repr(x) + ', and y is ' + repr(y) + '...'
>>> print s
The value of x is 32.5, and y is 40000...
>>> # The repr() of a string adds string quotes and backslashes:
... hello = 'hello, world\n'
>>> hellos = repr(hello)
>>> print hellos
'hello, world\n'
>>> # The argument to repr() may be any Python object:
... repr((x, y, ('spam', 'eggs')))
"(32.5, 40000, ('spam', 'eggs'))"有两种方式可以写平方和立方表:
>>> for x in range(1, 11):
... print repr(x).rjust(2), repr(x*x).rjust(3)
... # Note use of 'end' on previous line
... print repr(x*x*x).rjust(4)
...
1 1 1
2 4 8
3 9 27
4 16 64
5 25 125
6 36 216
7 49 343
8 64 512
9 81 729
10 100 1000
>>> for x in range(1, 11):
... print '{0:2d} {1:3d} {2:4d}'.format(x, x*x, x*x*x)
...
1 1 1
2 4 8
3 9 27
4 16 64
5 25 125
6 36 216
7 49 343
8 64 512
9 81 729
10 100 1000(注意第一个例子，print在每列之间加了一个空格，它总是在参数间加入空格。)
以上是一个str.rjust()方法的演示，它把字符串输出到一列，并通过向左侧填充空格来使其右对齐。类似的方法还有str.ljust()和str.center()。这些函数只是输出新的字符串，并不改变什么。如果输出的字符串太长，它们也不会截断它，而是原样输出，这会使你的输出格式变得混乱，不过总强过另一种选择(截断字符串)，因为那样会产生错误的输出值(如果你确实需要截断它，可以使用切割操作，例如：x.ljust(n)[:n]）。
还有另一个方法，str.zfill()它用于向数值的字符串表达左侧填充 0。该函数可以正确理解正负号:
>>> '12'.zfill(5)
'00012'
>>> '-3.14'.zfill(7)
'-003.14'
>>> '3.14159265359'.zfill(5)
'3.14159265359'方法str.format()的基本用法如下:
>>> print 'We are the {} who say "{}!"'.format('knights', 'Ni')
We are the knights who say "Ni!"大括号和其中的字符会被替换成传入str.format()的参数。大括号中的数值指明使用传入str.format()方法的对象中的哪一个:
>>> print '{0} and {1}'.format('spam', 'eggs')
spam and eggs
>>> print '{1} and {0}'.format('spam', 'eggs')
eggs and spam如果在str.format()调用时使用关键字参数，可以通过参数名来引用值:
>>> print 'This {food} is {adjective}.'.format(
... food='spam', adjective='absolutely horrible')
This spam is absolutely horrible.定位和关键字参数可以组合使用:
>>> print 'The story of {0}, {1}, and {other}.'.format('Bill', 'Manfred',
other='Georg')
The story of Bill, Manfred, and Georg.'!s' (应用str() )和'!r' (应用repr())可以在格式化之前转换值:
>>> import math
>>> print 'The value of PI is approximately {}.'.format(math.pi)
The value of PI is approximately 3.14159265359.
>>> print 'The value of PI is approximately {!r}.'.format(math.pi)
The value of PI is approximately 3.141592653589793.字段名后允许可选的 ':'和格式指令。这允许对值的格式化加以更深入的控制。下例将 Pi 转为三位精度。
>>> import math >>> print(\'The value of PI is approximately> {0:.3f}.\'.format(math.pi)) The value of PI is approximately 3.142.
在字段后的 ':'后面加一个整数会限定该字段的最小宽度，这在美化表格时很有用:
>>> table = {'Sjoerd': 4127, 'Jack': 4098, 'Dcab': 7678}
>>> for name, phone in table.items():
... print '{0:10} ==> {1:10d}'.format(name, phone)
...
Jack ==> 4098
Dcab ==> 7678
Sjoerd ==> 4127如果你有个实在是很长的格式化字符串，不想分割它。如果你可以用命名来引用被格式化的变量而不是位置就好了。有个简单的方法，可以传入一个字典，用中括号('[]' )访问它的键:
>>> table = {'Sjoerd': 4127, 'Jack': 4098, 'Dcab': 8637678}
>>> print 'Jack: {0[Jack]:d}; Sjoerd: {0[Sjoerd]:d}; '
'Dcab: {0[Dcab]:d}'.format(table)
Jack: 4098; Sjoerd: 4127; Dcab: 8637678也可以用 '**' 标志将这个字典以关键字参数的方式传入:
>>> table = {'Sjoerd': 4127, 'Jack': 4098, 'Dcab': 8637678}
>>> print 'Jack: {Jack:d}; Sjoerd: {Sjoerd:d}; Dcab: {Dcab:d}'.format(**table)
Jack: 4098; Sjoerd: 4127; Dcab: 8637678这种方式与新的内置函数vars()组合使用非常有效。该函数返回包含所有局部变量的字典。
要进一步了解字符串格式化方法str.format()，参见Format String Syntax。
操作符 % 也可以用于字符串格式化。它以类似sprintf-style的方式解析左参数，将右参数应用于此，得到格式化操作生成的字符串，例如:
>>> import math
>>> print 'The value of PI is approximately %5.3f.' % math.pi
The value of PI is approximately 3.142.进一步的信息可以参见 String FormattingOperations一节。
函数 open()返回文件对象，通常的用法需要两个参数：open(filename, mode)。
>>> f = open('workfile', 'w')
>>> print f
<open file 'workfile', mode 'w' at 80a0960>第一个参数是一个标识文件名的字符串。第二个参数是由有限的字母组成的字符串，描述了文件将会被如何使用。可选的模式有：'r'，此选项使文件只读；'w'，此选项使文件只写(对于同名文件，该操作使原有文件被覆盖)；'a'，此选项以追加方式打开文件；'r+'，此选项以读写方式打开文件；模式参数是可选的。如果没有指定默认为'r' 模式。
在 Windows 平台上，'b' 模式以二进制方式打开文件，所以可能会有类似于'rb'， 'wb'， 'r+b' 等等模式组合。Windows平台上文本文件与二进制文件是有区别的，读写文本文件时，行尾会自动添加行结束符。这种后台操作方式对ASCII 文本文件没有什么问题，但是操作 JPEG{.interpreted-textrole="file"} 或 EXE这样的二进制文件时就会产生破坏。在操作这些文件时一定要记得以二进制模式打开。在Unix 上，加一个 'b'模式也一样是无害的，所以你可以一切二进制文件处理中平台无关的使用它。
本节中的示例都默认文件对象 f 已经创建。
要读取文件内容，需要调用f.read(size)，该方法读取若干数量的数据并以字符串形式返回其内容，*size*是可选的数值，指定字符串长度。如果没有指定 size或者指定为负数，就会读取并返回整个文件。当文件大小为当前机器内存两倍时，就会产生问题。反之，会尽可能按比较大的size 读取和返回数据。如果到了文件末尾，f.read() 会返回一个空字符串(”“ ):
>>> f.read()
'This is the entire file.\n'
>>> f.read()
''f.readline() 从文件中读取单独一行，字符串结尾会自动加上一个换行符(\n)，只有当文件最后一行没有以换行符结尾时，这一操作才会被忽略。这样返回值就不会有混淆，如果如果f.readline()返回一个空字符串，那就表示到达了文件末尾，如果是一个空行，就会描述为'\n'，一个只包含换行符的字符串:
>>> f.readline()
'This is the first line of the file.\n'
>>> f.readline()
'Second line of the file\n'
>>> f.readline()
''f.readlines() 返回一个列表，其中包含了文件中所有的数据行。如果给定了sizehint参数，就会读入多于一行的比特数，从中返回多行文本。这个功能通常用于高效读取大型行文件，避免了将整个文件读入内存。这种操作只返回完整的行。:
>>> f.readlines()
['This is the first line of the file.\n', 'Second line of the file\n']一种替代的方法是通过遍历文件对象来读取文件行。这是一种内存高效、快速，并且代码简洁的方式:
>>> for line in f:
... print(line, end='')
...
This is the first line of the file.
Second line of the file虽然这种替代方法更简单，但并不具备细节控制能力。因为这两种方法处理行缓存的方式不同，千万不能搞混。
f.write(string) 方法将 string 的内容写入文件，并返回写入字符的长度:
>>> f.write('This is a test\n')
15想要写入其他非字符串内容，首先要将它转换为字符串:
>>> value = ('the answer', 42)
>>> s = str(value)
>>> f.write(s)
18f.tell()返回一个整数，代表文件对象在文件中的指针位置，该数值计量了自文件开头到指针处的比特数。需要改变文件对象指针话话，使用f.seek(offset,from_what)。指针在该操作中从指定的引用位置移动 offset比特，引用位置由 from_what 参数指定。 from_what 值为 0表示自文件起始处开始，1 表示自当前文件指针位置开始，2表示自文件末尾开始。*from_what*可以忽略，其默认值为零，此时从文件头开始:
>>> f = open('workfile', 'r+')
>>> f.write('0123456789abcdef')
>>> f.seek(5) # Go to the 6th byte in the file
>>> f.read(1)
'5'
>>> f.seek(-3, 2) # Go to the 3rd byte before the end
>>> f.read(1)
'd'在文本文件中(那些没有使用 b模式选项打开的文件)，只允许从文件头开始计算相对位置(使用 seek(0, 2)从文件尾计算时就会引发异常)。
当你使用完一个文件时，调用 f.close()方法就可以关闭它并释放其占用的所有系统资源。在调用 f.close()方法后，试图再次使用文件对象将会自动失败:
>>> f.close()
>>> f.read()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in ?
ValueError: I/O operation on closed file用关键字with处理文件对象是个好习惯。它的先进之处在于文件用完后会自动关闭，就算发生异常也没关系。它是try-finally块的简写:
>>> with open('/tmp/workfile', 'r') as f:
... read_data = f.read()
>>> f.closed
True文件对象还有一些不太常用的附加方法，比如isatty()和truncate()在库参考手册中有文件对象的完整指南。
从文件中读写字符串很容易。数值就要多费点儿周折，因为read 方法只会返回字符串，应将其传入int()这样的函数，就可以将 '123' 这样的字符串转换为对应的数值123。当你想要保存更为复杂的数据类型，例如嵌套的列表和字典，手工解析和序列化它们将变得更复杂。
好在用户不是非得自己编写和调试保存复杂数据类型的代码，Python允许你使用常用的数据交换格式 JSON（JavaScript ObjectNotation）。标准模块json可以接受 Python 数据结构，并将它们转换为字符串表示形式；此过程称为序列化。从字符串表示形式重新构建数据结构称为反序列化。序列化和反序列化的过程中，表示该对象的字符串可以存储在文件或数据中，也可以通过网络连接传送给远程的机器。
JSON
格式经常用于现代应用程序中进行数据交换。许多程序员都已经熟悉它了，使它成为相互协作的一个不错的选择。
如果你有一个对象 x，你可以用简单的一行代码查看其 JSON 字符串表示形式:
>>> json.dumps([1, 'simple', 'list'])
'[1, "simple", "list"]'dumps()函数的另外一个变体dump()，直接将对象序列化到一个文件。所以如果f 是为写入而打开的一个文件对象，我们可以这样做:
json.dump(x, f)为了重新解码对象，如果f是为读取而打开的文件对象:
x = json.load(f)这种简单的序列化技术可以处理列表和字典，但序列化任意类实例为 JSON需要一点额外的努力。json模块的手册对此有详细的解释。
- pickle 模块 与
JSON不同，*pickle*是一个协议，它允许任意复杂的 Python 对象的序列化。因此，它只能用于Python而不能用来与其他语言编写的应用程序进行通信。默认情况下它也是不安全的：如果数据由熟练的攻击者精心设计，反序列化来自一个不受信任源的 pickle 数据可以执行任意代码。