Python函数输入输出：命令行、文件和数据库

Python是一种高级编程语言，它具有简单易学、功能强大、开发效率高等优点，被广泛应用于数据科学、人工智能和Web开发等领域。在Python中，函数是一个非常重要的概念，可以用于封装可重用的代码片段，并实现输入输出功能。本文将介绍Python函数的输入输出方法，包括命令行、文件和数据库。

一、命令行输入输出

命令行输入输出是Python函数最基本的输入输出方式。在Python中，可以使用input()函数来从命令行获取用户输入的数据，例如：

name = input("请输入您的姓名：")
print("您好，" + name + "！")

在这个例子中，input()函数将提示用户输入姓名，并将用户的输入作为字符串类型的返回值。然后，程序通过print()函数将欢迎消息输出到命令行。

除了使用input()函数，还可以使用命令行参数来传递输入数据。在Python中，可以使用sys模块的argv变量来访问命令行参数。例如：

import sys

if len(sys.argv) < 2:
    print("Usage: python hello.py <name>")
else:
    name = sys.argv[1]
    print("Hello, " + name + "!")

在这个例子中，使用sys.argv来获取命令行参数。如果参数的数量不足2个，则输出使用说明；否则，将 个参数用作姓名，并输出欢迎消息。

二、文件输入输出

除了命令行输入输出之外，文件输入输出也是Python函数中常用的输入输出方式。Python中提供了open()函数来打开文件，并返回一个文件对象，例如：

f = open("hello.txt", "w")
f.write("Hello, World!")
f.close()

在这个例子中，使用open()函数打开一个名为hello.txt的文件，使用"w"模式表示要写入文件并清空原内容。然后，使用write()函数将"Hello, World!"写入文件，最后，使用close()函数关闭文件。

除了"w"模式之外，open()函数还支持其他模式，例如"r"表示读取文件，"a"表示追加内容。可以使用with语句来更方便地操作文件，例如：

with open("hello.txt", "r") as f:
    print(f.read())

在这个例子中，使用with语句打开"hello.txt"文件，并使用"r"模式表示读取文件。然后，使用f.read()函数读取文件内容，并输出到命令行。

三、数据库输入输出

数据库输入输出是Python函数中最复杂的输入输出方式之一。在Python中，可以使用标准的DB-API来操作关系型数据库。不同的数据库有不同的DB-API实现，例如sqlite3、MySQLdb、psycopg2等。

以sqlite3为例，可以使用sqlite3模块来连接SQLite数据库，并可以使用execute()函数执行SQL语句。例如：

import sqlite3

with sqlite3.connect("test.db") as conn:
    c = conn.cursor()
    c.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (name varchar(50), age int)")
    c.execute("INSERT INTO users VALUES ('Tom', 20)")
    c.execute("INSERT INTO users VALUES ('Jerry', 18)")
    conn.commit()

with sqlite3.connect("test.db") as conn:
    c = conn.cursor()
    c.execute("SELECT * FROM users")
    rows = c.fetchall()
    for row in rows:
        print(row)

在这个例子中，使用with语句连接名为test.db的SQLite数据库，在数据库中创建名为users的表，并插入两条记录。然后，再次使用with语句连接同一个数据库，并使用SELECT语句查询表users中的所有数据，并通过fetchall()函数获取所有数据，并使用for循环输出到命令行。

除了SQLite之外，还可以使用其他关系型数据库，并使用适当的DB-API实现来操作它们。

总结

本文介绍了Python函数的输入输出方式，包括命令行、文件和数据库。命令行输入输出是函数输入输出的基本方式，文件输入输出可以用于读写本地文件，数据库输入输出可以用于处理大量数据。具体的使用方法可以根据实际需求选择合适的方式。