文件迭代器，用for循环的方法
文件上下文管理器
Python默认读取的都是文本文件。要是想要读取二进制文件，需要把刚刚的’r’改成’rb’.
简单说就是，任何非标准的文本文件（对于Py2来说，标准是ASCII，对于Py3来说，标准是unicode），你就需要用二进制读入这个文件，然后再用 .decode(’…’)的方法来解码这个二进制文件：
在图形界面的操作系统下，这个很简单，就是右键/拖拽 等等。
但是在Python的代码内该怎么做呢？
用Python内置的os模块直接调用操作系统提供的接口函数：
这里是通过OS告诉我们 我的操作系统的名字。 如果是posix，说明系统是#nix族，如果是nt，就是Windows
我们可以调用uname()来看看具体信息
查看、创建和删除目录可以这么调用：
文件重命名：
删除文件
尴尬的是。。复制文件并不存在于os里。。(⊙﹏⊙)b
原因是复制这个操作，不是由操作系统提供的系统调用。
我们可以用上面的代码，读入一个文件，再写入一个文件，来达到复制的目的。
当然，Python作为一个Glue Language的调性，总有第三方库来帮我们stay lazy：
Shutil就是其中一个。基本上可以看做是os的补充。它提供copyfile()方法，来复制你的文件:
这个库用起来比os爽很多。你们可以自己百度一下。看看文档。比较简单易用
小例子：
通过我们之前提过的方法，我们来看看怎么完成如下任务：
列出当前目录下的所有目录：
只想列出.py文件：
什么是序列化？
程序运行的过程中，所有变量都是在内存中操作的，当程序一旦执行完毕，结束退出后，变量占有的内存就被操作系统回收了。 因此我们需要将某些数据持久化存储到磁盘中，下次运行的时候从磁盘中读取相关数据。
我们将变量从内存中变成可以存储或传输的过程称之为序列化，在Python中叫做pickling，在其它语言中也称之为 serialization、marshaling、flattening等等，说的都是一个意思。 反之，则为反序列化，称之为unpickling，把变量内容从序列化的对象重新读取到内存中。
就是把刚刚的搞成的“序列化”的码，转成python看得懂的object
稍微注意一下，python2和python3里面的pickle不一样。
为了保证2，3的和谐，你可以用这个方法来保证你import正确：
同时，也许你们也会发现，这个pickle完的东西，是让人看不懂的。只有python自己可以把它unpickle回来。
如果我们有一个文件现在存下来，并且日后要在其他地方用到的话，
我们可以用JSON来做序列化。Python的数据结构跟Json有非常完美的兼容：
JSON类型
Python类型
{}
dict
[]
list
“string”
‘str’或者u’unicode’
1234.56
int或float
true/false
True/False
null
None
如果你有一个比较结构化的数据想要序列化，并且想要别的地方别的语言也能看得懂。那么你可以用JSON来做：
可以把别的函数作为参数传入的函数叫高阶函数。
举个例子：求绝对值的函数 abs()
如果只写abs我们得到是它是一个叫abs的函数
看，现在f有了abs的功能！既然如此，我们知道，函数本身就是可以作为一个变量。那我们的变量是可以作为另一个函数的参数的，那么一个函数也可以作为另一个函数的参数。
我们来看一个简单的高阶函数：
当我们调用add(-5, 6, abs)时，参数x，y和f分别接收-5，6和abs：
python 使用 lambda 来创建匿名函数。
Lambda函数的语法只包含一个语句，如下：
lambda [arg1 [,arg2,…argn]]:expression
比如，我写个相加函数：
楼上这个，实际上就是一个函数：
除了Lambda本身，Python还提供了其他几个辅助工具，让你的函数式代码块更加牛逼：
reduce
Python中的reduce内建函数是一个二元操作函数，他用来将一个数据集合(列表，元组等)中的所有数据进行如下操作：传给reduce中的函数func() (必须是一个二元操作函数)先对集合中的第1，2个数据进行操作，得到的结果再与第三个数据用func()函数运算，最后得到一个结果。
顾名思义，reduce就是要把一个list给缩成一个值。所以你必须用二元操作函数。
map
map函数应用于每一个可迭代的项，返回的是一个结果list。如果有其他的可迭代参数传进来，map函数则会把每一个参数都以相应的处理函数进行迭代处理。map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是序列，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的list返回。
格式：map(func, seq1[, seq2…] )
Python函数式编程中的map()函数是将func作用于seq中的每一个元素，并用一个列表给出返回值。
map可以使用任何的lambda函数操作，本质上是把原有的list根据lambda法则变成另外一个list
filter filter()函数可以对序列做过滤处理，就是说可以使用一个自定的函数过滤一个序列，把序列的每一项传到自定义的过滤函数里处理，并返回结果做过滤。最终一次性返回过滤后的结果。 和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的时，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。
语法
filter(func, seq)
熟练运用以上三个玩意儿，你就可以一行写出几乎所有的复杂计算了。
装饰器就是函数的『包装』：
我们来看一个代码：
你可以看到如下的东西：
1）函数foo前面有个@hello的“注解”，hello就是我们前面定义的函数hello
2）在hello函数中，其需要一个fn的参数（这就用来做回调的函数）
3）hello函数中返回了一个inner函数wrapper，这个wrapper函数回调了传进来的fn，并在回调前后加了两条语句。
所以，本质上来讲，用@decorator来装饰某个函数时，其实是做了下面这件事儿：
再简单点说，就是把一个函数传到另外一个函数中，再调回给自己。
所以： ** hello(foo)返回了wrapper()函数，所以，foo其实变成了wrapper的一个变量，而后面的foo()执行其实变成了wrapper() ** 同理，我们也可以搞多个decorator：
你还可以给这个decorator带个参数：
好了，讲这么多比较复杂，我们来看个网页编程的case:
在上面这个例子中，我们可以看到：makeHtmlTag有两个参数。所以，为了让 hello = makeHtmlTag(arg1, arg2)(hello) 成功，makeHtmlTag 必需返回一个decorator（这就是为什么我们在makeHtmlTag中加入了real_decorator()的原因），这样一来，我们就可以进入到 decorator 的逻辑中去了—— decorator得返回一个wrapper，wrapper里回调hello。
这里插一个知识，我们看到parameters里面有个(*args, **kwargds)，指的是： 一个星星，指的是这里可以随便放多少个参数，内部提及的时候，当做一个list看。 两个星星指的也是随便多少个参数，但是这里可以带上参数的名字，比如（x=‘1’, y=‘2’），内部提及的时候，当做一个dict看。
Decorator这个东西，也可以写成class样式：
这个class样式的看起来比函数样式看着清楚点儿，这样我们再把刚刚的网页编程那段改一下，就得到：
装饰器的副作用：
因为decorator的因素，我们原本的函数其实已经变成了一个叫wrapper函数。
比如，你再调用__name__的时候，他会告诉你，这是 wrapper, 而不是 foo 或者 hello。
当然，虽然功能效果不变，但是有些处女座的童鞋会觉得很不爽。
所以，Python 的 functool 包中提供了一个叫 wrap 的 decorator 来消除这样的副作用：
来个经典例子：
斐波那契数列递归法：
我们知道，这个递归是相当没有效率的，因为会重复调用。比如：我们要计算fib(5)，于是其分解成fib(4) + fib(3)，而fib(4)分解成fib(3)+fib(2)，fib(3)又分解成fib(2)+fib(1)…… 你可看到，基本上来说，fib(3), fib(2), fib(1)在整个递归过程中被调用了两次。
而我们用decorator，在调用函数前查询一下缓存，如果没有才调用了，有了就从缓存中返回值。一下子，这个递归从二叉树式的递归成了线性的递归。
Python的functools模块提供了很多有用的功能，其中一个就是偏函数（Partial function）。
偏函数又可以翻译成部分函数，大概意思就是说，只设置一部分参数。
举个例子，我们知道int()可以把字符串变成十进制数字：
但int()函数还提供额外的base参数，默认值为10。如果传入base参数，就可以做N进制的转换：
假设要转换大量的二进制字符串，每次都传入int(x, base=2)非常麻烦，于是，我们想到，可以定义一个int2()的函数，默认把base=2传进去：
这样，我们转换二进制就非常方便了：
最后，创建偏函数时，实际上可以接收函数对象、*args和**kw这3个参数，当传入：
继续同理，我们可以用*把一个list塞进来
相当于：
注意，10在最左边。
今天的课程实践会结合上节课给你们的代码内容。
上节课我们讲了如果写个Dataset类来帮我们下载和处理数据。
这节课我们学习了文本的读入，那我们就来做做更加复杂的内容：
本节课的压缩包里有一个数据文件，是我们今天实战的数据。
这是美国亚利桑那州Pima印第安女人患有糖尿病状况的数据集（因为他们的得病率很高）。
这个数据是一个txt文件（其实是个csv），每一行就是一个数据条，长这样：
6,148,72,35,0,33.6,0.627,50,1
1,85,66,29,0,26.6,0.351,31,0
8,183,64,0,0,23.3,0.672,32,1
1,89,66,23,94,28.1,0.167,21,0
0,137,40,35,168,43.1,2.288,33,1
其中，前面N-1个数据，分别是一些身体的指标，比如：血压，血糖，身高，是否怀孕等等。 最后第N个数据点是记录她是否患有糖尿病，它只有0或者1两种可能。这也就是我们说的数据标签。
所以，这里我们脑海中应该浮现的数据结构如下：
x = [
[6,148,72,35,0,33.6,0.627,50],
[1,85,66,29,0,26.6,0.351,31],
[8,183,64,0,0,23.3,0.672,32],
y = [1,0,1,0,1,1,1,0,…]
所以，这是一个二元分类问题。
参照上一堂课的内容，我们要做如下的修改：
2.我们这次依旧是以0.7的比率分开训练集和测试集。当我们得到区分开的 x_train, x_test, y_train, y_test以后，我们把这些个数据分别用Json或者Pickle的方法序列化在我们文件夹内。然后我们新建一个程序，从中反序列化我们处理好的数据。并进行之后的Machine Learning过程。
3.当我们把一个model训练好以后，我们代入全部的x_test数据，并得到我们预测出来的分类值y_preds。我们把这个值(list)与我们的y_test相互比较，用一些正确率统计的方法计算我们model的准确率，并用lambda函数来实现
预测数据的直接准确率怎么计算？
准确率 = (对的数据数 / 全部数据数) * 100%
高级一点，
我们可以再实现一点其他准确率计算方式：
AUC，MSE，…
详情可见附录的cheat sheet，或者自行百度。
OK！
自己动手尝试一下吧！
么么哒！
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