truncating(truncating the file first)

SQL SERVER数据库备份、收缩日志都提示错误，如何解决？

必须序列化意义就是不能同时进行，看一下是否有其他数据库的操作还没有完成

The backup is running when user are trying to perform the database shrink. Please note that below operations may not be performed at the same time as a backup operation

? File management operations such as the ALTER DATABASE statement with either ADD FILE or REMOVE FILE clauses.

? The file truncation phase of shrink database or shrink file.

Please note that if backup is running and one of the above operations is attempted, then operation fails immediately. When user is trying to add or remove a file and if backups is started then backup will wait for a timeout period, then fail.

If user is trying to shrink database or file while a backup is running, the shrink stops without truncating the file. If backup started after shrink database operation then backup waits for shrink operation to complete.

Redis持久化

Redis支持RDB和AOF两种持久化机制，持久化功能有效地避免因进程退出造成的数据丢失问题，当下次重启时利用之前持久化的文件即可实现数据恢复。理解掌握持久化机制对于Redis运维非常重要。本章内容如下：

·首先介绍RDB、AOF的配置和运行流程，以及控制持久化的相关命令，如bgsave和bgrewriteaof。

·其次对常见持久化问题进行分析定位和优化。

·最后结合Redis常见 的单机多实例部署场景进行优化。

5.1　RDB

RDB持久化是把当前进程数据生成快照保存到硬盘的过程，触发RDB持久化过程分为手动触发和自动触发。

5.1.1　触发机制

手动触发分别对应save和bgsave命令：

·save命令：阻塞当前Redis服务器，直到RDB过程完成为止，对于内存比较大的实例会造成长时间阻塞，线上环境不建议使用。运行save命令对应

的Redis日志如下：

* DB saved on disk

·bgsave命令：Redis进程执行fork操作创建子进程，RDB持久化过程由子进程负责，完成后自动结束。阻塞只发生在fork阶段，一般时间很短。运行bgsave命令对应的Redis日志如下：

* Background saving started by pid 3151

* DB saved on disk

* RDB: 0 MB of memory used by copy-on-write

* Background saving terminated with success

显然bgsave命令是针对save阻塞问题做的优化。因此Redis内部所有的涉及RDB的操作都采用bgsave的方式，而save命令已经废弃。

除了执行命令手动触发之外，Redis内部还存在自动触发RDB的持久化机制，例如以下场景：

1）使用save相关配置，如“save m n”。表示m秒内数据集存在n次修改时，自动触发bgsave。

2）如果从节点执行全量复制操作，主节点自动执行bgsave生成RDB文件并发送给从节点，更多细节见6.3节介绍的复制原理。

3）执行debug reload命令重新加载Redis时，也会自动触发save操作。

4）默认情况下执行shutdown命令时，如果没有开启AOF持久化功能则自动执行bgsave。

5.1.2　流程说明

bgsave是主流的触发RDB持久化方式，下面根据图5-1了解它的运作流程。

1）执行bgsave命令，Redis父进程判断当前是否存在正在执行的子进程，如RDB/AOF子进程，如果存在bgsave命令直接返回。

2）父进程执行fork操作创建子进程，fork操作过程中父进程会阻塞，通过info stats命令查看latest_fork_usec选项，可以获取最近一个fork操作的耗时，单位为微秒。

3）父进程fork完成后，bgsave命令返回“Background saving started”信息并不再阻塞父进程，可以继续响应其他命令。

4）子进程创建RDB文件，根据父进程内存生成临时快照文件，完成后对原有文件进行原子替换。执行lastsave命令可以获取最后一次生成RDB的时间，对应info统计的rdb_last_save_time选项。

5）进程发送信号给父进程表示完成，父进程更新统计信息，具体见info Persistence下的rdb_*相关选项。

5.1.3　RDB文件的处理

保存：RDB文件保存在dir配置指定的目录下，文件名通过dbfilename配置指定。可以通过执行config set dir{newDir}和config setdbfilename{newFileName}运行期动态执行，当下次运行时RDB文件会保存到新目录。

运维提示

当遇到坏盘或磁盘写满等情况时，可以通过config set dir{newDir}在线修改文件路径到可用的磁盘路径，之后执行bgsave进行磁盘切换，同样适用于AOF持久化文件。

压缩：Redis默认采用LZF算法对生成的RDB文件做压缩处理，压缩后的文件远远小于内存大小，默认开启，可以通过参数config set rdbcompression{yes|no}动态修改。

运维提示

虽然压缩RDB会消耗CPU，但可大幅降低文件的体积，方便保存到硬盘或通过网络发送给从节点，因此线上建议开启。

校验：如果Redis加载损坏的RDB文件时拒绝启动，并打印如下日志：

# Short read or OOM loading DB. Unrecoverable error, aborting now.

这时可以使用Redis提供的redis-check-dump工具检测RDB文件并获取对应的错误报告。

5.1.4　RDB的优缺点

RDB的优点：

·RDB是一个紧凑压缩的二进制文件，代表Redis在某个时间点上的数据快照。非常适用于备份，全量复制等场景。比如每6小时执行bgsave备份，并把RDB文件拷贝到远程机器或者文件系统中（如hdfs），用于灾难恢复。

·Redis加载RDB恢复数据远远快于AOF的方式。

RDB的缺点：

·RDB方式数据没办法做到实时持久化/秒级持久化。因为bgsave每次运行都要执行fork操作创建子进程，属于重量级操作，频繁执行成本过高。

·RDB文件使用特定二进制格式保存，Redis版本演进过程中有多个格式的RDB版本，存在老版本Redis服务无法兼容新版RDB格式的问题。针对RDB不适合实时持久化的问题，Redis提供了AOF持久化方式来解决。

5.2　AOF

AOF（append only file）持久化：以独立日志的方式记录每次写命令，重启时再重新执行AOF文件中的命令达到恢复数据的目的。AOF的主要作用是解决了数据持久化的实时性，目前已经是Redis持久化的主流方式。理解掌握好AOF持久化机制对我们兼顾数据安全性和性能非常有帮助。

5.2.1　使用AOF

开启AOF功能需要设置配置：appendonly yes，默认不开启。AOF文件名通过appendfilename配置设置，默认文件名是appendonly.aof。保存路径同RDB持久化方式一致，通过dir配置指定。AOF的工作流程操作：命令写入（append）、文件同步（sync）、文件重写（rewrite）、重启加载（load），如图5-2所示。

1）所有的写入命令会追加到aof_buf（缓冲区）中。

2）AOF缓冲区根据对应的策略向硬盘做同步操作。

3）随着AOF文件越来越大，需要定期对AOF文件进行重写，达到压缩的目的。

4）当Redis服务器重启时，可以加载AOF文件进行数据恢复。了解AOF工作流程之后，下面针对每个步骤做详细介绍。

5.2.2　命令写入

AOF命令写入的内容直接是文本协议格式。例如set hello world这条命令，在AOF缓冲区会追加如下文本：*3\r\n$3\r\nset\r\n$5\r\nhello\r\n$5\r\nworld\r\n

Redis协议格式具体说明见4.1客户端协议小节，这里不再赘述，下面介

绍关于AOF的两个疑惑：

1）AOF为什么直接采用文本协议格式？可能的理由如下：

·文本协议具有很好的兼容性。

·开启AOF后，所有写入命令都包含追加操作，直接采用协议格式，避免了二次处理开销。

·文本协议具有可读性，方便直接修改和处理。

2）AOF为什么把命令追加到aof_buf中？Redis使用单线程响应命令，如果每次写AOF文件命令都直接追加到硬盘，那么性能完全取决于当前硬盘负载。先写入缓冲区aof_buf中，还有另一个好处Redis可以提供多种缓冲区同步硬盘的策略，在性能和安全性方面做出平衡。

5.2.3　文件同步

Redis提供了多种AOF缓冲区同步文件策略，由参数appendfsync控制，不同值的含义如表5-1所示。

表5-1　AOF缓冲区同步文件策略

系统调用write和fsync说明：

·write操作会触发延迟写（delayed write）机制。Linux在内核提供页缓冲区用来提高硬盘IO性能。write操作在写入系统缓冲区后直接返回。同步硬盘操作依赖于系统调度机制，例如：缓冲区页空间写满或达到特定时间周期。同步文件之前，如果此时系统故障宕机，缓冲区内数据将丢失。

·fsync针对单个文件操作（比如AOF文件），做强制硬盘同步，fsync将阻塞直到写入硬盘完成后返回，保证了数据持久化。除了write、fsync，Linux还提供了sync、fdatasync操作，具体API说明参

见：，，

·配置为always时，每次写入都要同步AOF文件，在一般的SATA硬盘上，Redis只能支持大约几百TPS写入，显然跟Redis高性能特性背道而驰，不建议配置。

·配置为no，由于操作系统每次同步AOF文件的周期不可控，而且会加大每次同步硬盘的数据量，虽然提升了性能，但数据安全性无法保证。

·配置为everysec，是建议的同步策略，也是默认配置，做到兼顾性能和数据安全性。理论上只有在系统突然宕机的情况下丢失1秒的数据。（严格来说最多丢失1秒数据是不准确的，5.3节会做具体介绍到。）

5.2.4　重写机制

随着命令不断写入AOF，文件会越来越大，为了解决这个问题，Redis引入AOF重写机制压缩文件体积。AOF文件重写是把Redis进程内的数据转化为写命令同步到新AOF文件的过程。

重写后的AOF文件为什么可以变小？有如下原因：

1）进程内已经超时的数据不再写入文件。

2）旧的AOF文件含有无效命令，如del key1、hdel key2、srem keys、set

a111、set a222等。重写使用进程内数据直接生成，这样新的AOF文件只保留最终数据的写入命令。

3）多条写命令可以合并为一个，如：lpush list a、lpush list b、lpush list c可以转化为：lpush list a b c。为了防止单条命令过大造成客户端缓冲区溢出，对于list、set、hash、zset等类型操作，以64个元素为界拆分为多条。

AOF重写降低了文件占用空间，除此之外，另一个目的是：更小的AOF文件可以更快地被Redis加载。AOF重写过程可以手动触发和自动触发：

·手动触发：直接调用bgrewriteaof命令。

·自动触发：根据auto-aof-rewrite-min-size和auto-aof-rewrite-percentage参数确定自动触发时机。

·auto-aof-rewrite-min-size：表示运行AOF重写时文件最小体积，默认为64MB。

·auto-aof-rewrite-percentage：代表当前AOF文件空间（aof_current_size）和上一次重写后AOF文件空间（aof_base_size）的比值。自动触发时机=aof_current_sizeauto-aof-rewrite-min-size（aof_current_size-aof_base_size）/aof_base_size=auto-aof-rewrite-percentage其中aof_current_size和aof_base_size可以在info Persistence统计信息中查看。当触发AOF重写时，内部做了哪些事呢？下面结合图5-3介绍它的运行流程。

图5-3　AOF重写运作流程

流程说明：

1）执行AOF重写请求。

如果当前进程正在执行AOF重写，请求不执行并返回如下响应：

ERR Background append only file rewriting already in progress

如果当前进程正在执行bgsave操作，重写命令延迟到bgsave完成之后再执行，返回如下响应：

Background append only file rewriting scheduled

2）父进程执行fork创建子进程，开销等同于bgsave过程。

3.1）主进程fork操作完成后，继续响应其他命令。所有修改命令依然写入AOF缓冲区并根据appendfsync策略同步到硬盘，保证原有AOF机制正确性。

3.2）由于fork操作运用写时复制技术，子进程只能共享fork操作时的内存数据。由于父进程依然响应命令，Redis使用“AOF重写缓冲区”保存这部分新数据，防止新AOF文件生成期间丢失这部分数据。

4）子进程根据内存快照，按照命令合并规则写入到新的AOF文件。每次批量写入硬盘数据量由配置aof-rewrite-incremental-fsync控制，默认为32MB，防止单次刷盘数据过多造成硬盘阻塞。

5.1）新AOF文件写入完成后，子进程发送信号给父进程，父进程更新统计信息，具体见info persistence下的aof_*相关统计。

5.2）父进程把AOF重写缓冲区的数据写入到新的AOF文件。

5.3）使用新AOF文件替换老文件，完成AOF重写。

5.2.5　重启加载

AOF和RDB文件都可以用于服务器重启时的数据恢复。如图5-4所示，表示Redis持久化文件加载流程。

流程说明：

1）AOF持久化开启且存在AOF文件时，优先加载AOF文件，打印如下日志：

* DB loaded from append only file: 5.841 seconds

2）AOF关闭或者AOF文件不存在时，加载RDB文件，打印如下日志：

* DB loaded from disk: 5.586 seconds

3）加载AOF/RDB文件成功后，Redis启动成功。

4）AOF/RDB文件存在错误时，Redis启动失败并打印错误信息。

5.2.6　文件校验

加载损坏的AOF文件时会拒绝启动，并打印如下日志：

# Bad file format reading the append only file: make a backup of your AOF file,

then use ./redis-check-aof --fix filename

运维提示

对于错误格式的AOF文件，先进行备份，然后采用redis-check-aof--fix命令进行修复，修复后使用diff-u对比数据的差异，找出丢失的数据，有些可以人工修改补全。

AOF文件可能存在结尾不完整的情况，比如机器突然掉电导致AOF尾部文件命令写入不全。Redis为我们提供了aof-load-truncated配置来兼容这种情况，默认开启。加载AOF时，当遇到此问题时会忽略并继续启动，同时打印

如下警告日志：

# !!! Warning: short read while loading the AOF file !!!

# !!! Truncating the AOF at offset 397856725 !!!

# AOF loaded anyway because aof-load-truncated is enabled

5.3　问题定位与优化

Redis持久化功能一直是影响Redis性能的高发地，本节我们结合常见的持久化问题进行分析定位和优化。

5.3.1　fork操作

当Redis做RDB或AOF重写时，一个必不可少的操作就是执行fork操作创建子进程，对于大多数操作系统来说fork是个重量级错误。虽然fork创建的子进程不需要拷贝父进程的物理内存空间，但是会复制父进程的空间内存页表。例如对于10GB的Redis进程，需要复制大约20MB的内存页表，因此fork操作耗时跟进程总内存量息息相关，如果使用虚拟化技术，特别是Xen虚拟机，fork操作会更耗时。

fork耗时问题定位：对于高流量的Redis实例OPS可达5万以上，如果fork操作耗时在秒级别将拖Redis几万条命令执行，对线上应用延迟影响非常明显。正常情况下fork耗时应该是每GB消耗20毫秒左右。可以在info stats统计中查latest_fork_usec指标获取最近一次fork操作耗时，单位微秒。

如何改善fork操作的耗时：

1）优先使用物理机或者高效支持fork操作的虚拟化技术，避免使用Xen。

2）控制Redis实例最大可用内存，fork耗时跟内存量成正比，线上建议每个Redis实例内存控制在10GB以内。

3）合理配置Linux内存分配策略，避免物理内存不足导致fork失败，具体细节见12.1节“Linux配置优化”。

4）降低fork操作的频率，如适度放宽AOF自动触发时机，避免不必要的全量复制等。

5.3.2　子进程开销监控和优化

子进程负责AOF或者RDB文件的重写，它的运行过程主要涉及CPU、内存、硬盘三部分的消耗。

1.CPU

·CPU开销分析。子进程负责把进程内的数据分批写入文件，这个过程属于CPU密集操作，通常子进程对单核CPU利用率接近90%.

·CPU消耗优化。Redis是CPU密集型服务，不要做绑定单核CPU操作。由于子进程非常消耗CPU，会和父进程产生单核资源竞争。不要和其他CPU密集型服务部署在一起，造成CPU过度竞争。如果部署多个Redis实例，尽量保证同一时刻只有一个子进程执行重写工作，具体细节见5.4节多实例部署”。

2.内存

·内存消耗分析。子进程通过fork操作产生，占用内存大小等同于父进程，理论上需要两倍的内存来完成持久化操作，但Linux有写时复制机制（copy-on-write）。父子进程会共享相同的物理内存页，当父进程处理写请求时会把要修改的页创建副本，而子进程在fork操作过程中共享整个父进程内存快照。

·内存消耗监控。RDB重写时，Redis日志输出容如下：

* Background saving started by pid 7692

* DB saved on disk

* RDB: 5 MB of memory used by copy-on-write

* Background saving terminated with success

如果重写过程中存在内存修改操作，父进程负责创建所修改内存页的副本，从日志中可以看出这部分内存消耗了5MB，可以等价认为RDB重写消耗了5MB的内存。

AOF重写时，Redis日志输出容如下：

* Background append only file rewriting started by pid 8937

* AOF rewrite child asks to stop sending diffs.

* Parent agreed to stop sending diffs. Finalizing AOF...

* Concatenating 0.00 MB of AOF diff received from parent.

* SYNC append only file rewrite performed

* AOF rewrite: 53 MB of memory used by copy-on-write

* Background AOF rewrite terminated with success

* Residual parent diff successfully flushed to the rewritten AOF (1.49 MB)

* Background AOF rewrite finished successfully

父进程维护页副本消耗同RDB重写过程类似，不同之处在于AOF重写需要AOF重写缓冲区，因此根据以上日志可以预估内存消耗为：53MB+1.49MB，也就是AOF重写时子进程消耗的内存量。

运维提示

编写shell脚本根据Redis日志可快速定位子进程重写期间内存过度消耗情况。

内存消耗优化：

1）同CPU优化一样，如果部署多个Redis实例，尽量保证同一时刻只有一个子进程在工作。

2）避免在大量写入时做子进程重写操作，这样将导致父进程维护大量页副本，造成内存消耗。Linux kernel在2.6.38内核增加了Transparent Huge Pages（THP），支持huge page（2MB）的页分配，默认开启。当开启时可以降低fork创建子进程的速度，但执行fork之后，如果开启THP，复制页单位从原来4KB变为2MB，会大幅增加重写期间父进程内存消耗。建议设置“sudo echo never/sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled”关闭THP。更多THP细节和配置见12.1Linux配置优化”。

3.硬盘

·硬盘开销分析。子进程主要职责是把AOF或者RDB文件写入硬盘持久化。势必造成硬盘写入压力。根据Redis重写AOF/RDB的数据量，结合系统工具如sar、iostat、iotop等，可分析出重写期间硬盘负载情况。·硬盘开销优化。优化方法如下：

a）不要和其他高硬盘负载的服务部署在一起。如：存储服务、消息队列服务等。

b）AOF重写时会消耗大量硬盘IO，可以开启配置no-appendfsync-on-rewrite，默认关闭。表示在AOF重写期间不做fsync操作。

c）当开启AOF功能的Redis用于高流量写入场景时，如果使用普通机械磁盘，写入吞吐一般在100MB/s左右，这时Redis实例的瓶颈主要在AOF同步硬盘上。

d）对于单机配置多个Redis实例的情况，可以配置不同实例分盘存储AOF文件，分摊硬盘写入压力。运维提示

配置no-appendfsync-on-rewrite=yes时，在极端情况下可能丢失整个AOF重写期间的数据，需要根据数据安全性决定是否配置。

5.3.3　AOF追加阻塞

当开启AOF持久化时，常用的同步硬盘的策略是everysec，用于平衡性能和数据安全性。对于这种方式，Redis使用另一条线程每秒执行fsync同步硬盘。当系统硬盘资源繁忙时，会造成Redis主线程阻塞，如图5-5所示。

阻塞流程分析：

1）主线程负责写入AOF缓冲区。

2）AOF线程负责每秒执行一次同步磁盘操作，并记录最近一次同步时间。

3）主线程负责对比上次AOF同步时间：

·如果距上次同步成功时间在2秒内，主线程直接返回。

·如果距上次同步成功时间超过2秒，主线程将会阻塞，直到同步操作完成。

通过对AOF阻塞流程可以发现两个问题：

1）everysec配置最多可能丢失2秒数据，不是1秒。

2）如果系统fsync缓慢，将会导致Redis主线程阻塞影响效率。

AOF阻塞问题定位：

1）发生AOF阻塞时，Redis输出如下日志，用于记录AOF fsync阻塞导致拖慢Redis服务的行为：

Asynchronous AOF fsync is taking too long (disk is busy). Writing the AOF buffer

without waiting for fsync to complete, this may slow down Redis

2）每当发生AOF追加阻塞事件发生时，在info Persistence统计中，aof_delayed_fsync指标会累加，查看这个指标方便定位AOF阻塞问题。

3）AOF同步最多允许2秒的延迟，当延迟发生时说明硬盘存在高负载问题，可以通过监控工具如iotop，定位消耗硬盘IO资源的进程。优化AOF追加阻塞问题主要是优化系统硬盘负载，优化方式见上一节。

5.4　多实例部署

Redis单线程架构导致无法充分利用CPU多核特性，通常的做法是在一台机器上部署多个Redis实例。当多个实例开启AOF重写后，彼此之间会产生对CPU和IO的竞争。本节主要介绍针对这种场景的分析和优化。上一节介绍了持久化相关的子进程开销。对于单机多Redis部署，如果同一时刻运行多个子进程，对当前系统影响将非常明显，因此需要采用一种措施，把子进程工作进行隔离。Redis在info Persistence中为我们提供了监控子进程运行状况的度量指标，如表5-2所示。

我们基于以上指标，可以通过外部程序轮询控制AOF重写操作的执行，整个过程如图5-6所示。

流程说明：

1）外部程序定时轮询监控机器（machine）上所有Redis实例。

2）对于开启AOF的实例，查看（aof_current_size-aof_base_size）/aof_base_size确认增长率。

3）当增长率超过特定阈值（如100%），执行bgrewriteaof命令手动触发当前实例的AOF重写。

4）运行期间循环检查aof_rewrite_in_progress和aof_current_rewrite_time_sec指标，直到AOF重写结束。

5）确认实例AOF重写完成后，再检查其他实例并重复2）~4）步操作。从而保证机器内每个Redis实例AOF重写串行化执行。

5.5　本章重点回顾

1）Redis提供了两种持久化方式：RDB和AOF。

2）RDB使用一次性生成内存快照的方式，产生的文件紧凑压缩比更高，因此读取RDB恢复速度更快。由于每次生成RDB开销较大，无法做到实时持久化，一般用于数据冷备和复制传输。

3）save命令会阻塞主线程不建议使用，bgsave命令通过fork操作创建子进程生成RDB避免阻塞。

4）AOF通过追加写命令到文件实现持久化，通过appendfsync参数可以控制实时/秒级持久化。因为需要不断追加写命令，所以AOF文件体积逐渐变大，需要定期执行重写操作来降低文件体积。

5）AOF重写可以通过auto-aof-rewrite-min-size和auto-aof-rewrite-percentage参数控制自动触发，也可以使用bgrewriteaof命令手动触发。

6）子进程执行期间使用copy-on-write机制与父进程共享内存，避免内存消耗翻倍。AOF重写期间还需要维护重写缓冲区，保存新的写入命令避免数据丢失。

7）持久化阻塞主线程场景有：fork阻塞和AOF追加阻塞。fork阻塞时间跟内存量和系统有关，AOF追加阻塞说明硬盘资源紧张。

8）单机下部署多个实例时，为了防止出现多个子进程执行重写操作，建议做隔离控制，避免CPU和IO资源竞争。

Mac安装oracle10g提示：DISPLAY 尚未设置.请设置 DISPLAY 后重试

--root 用户 切换为 oracle 账户 到 /home/oracle/database/ 下执行安装命令。

虚拟机 redhat 系统安装oracle 时，即 ./runInstaller，出现此错误

无法使用命令 /usr/bin/xdpyinfo 自动检查显示器颜色。请检查是否设置了 DISPLAY 变量。 未通过

解决办法：

注销当前用户：Crl+Alt+Backspace?

用 oracle 用户登录系统。

笨方法学python的习题十五的读取文件得怎么做

#!usr/bin/python??

#?-*-coding:utf-8-*-??

??

from?sys?import?argv??

??

script?,?filename?=?argv??

??

print?("We're?going?to?arase?%r."?%?filename)?????????????

#?打印??We're?going?to?arase?test.txt??

print?("If?you?don't?want?that,?hit?CTRL-C?(^C).")??

#?打印??If?you?don't?want?that,?hit?CTRL-C?(^C).??

print?("If?you?do?want?that,?hit?RETURN.")????????????????

#?打印??If?you?do?want?that,?hit?RETURN.??

input("?")????????????????????????????????????????????????????????????

??

print?("Opening?the?file...")?????????????????????????????

#?打印??Opening?the?file...??

target?=?open(filename,"w")???

#???以写模式?打开test.txt??

#???w代表写模式打开文件??

#???r代表读模式打开文件??

#???wr代表读写模式打开文件??

#???w+代表读写模式打开文件??

#???r+代表读写模式打开文件??

#???a+代表读写模式打开文件??

??

print?("Truncating?the?file?.?Goodbye!")??

#?打印??Truncating?the?file?.?Goodbye!??

target.truncate()??

#?清空text.txt文件??

??

print?("Now?I'm?going?to?ask?you?for?three?lines.")??

#?打印??Now?I'm?going?to?ask?you?for?three?lines.??

??

line1?=?input("line?1:?")??

line2?=?input("line?2:?")??

line3?=?input("line?3:?")??

#?输入line1/2/3内容??

??

print?("I'm?going?to?write?these?to?the?file.")??

#?打印??I'm?going?to?write?these?to?the?file??

??

target.write(line1)??

target.write("\n")??

target.write(line2)??

target.write("\n")??

target.write(line3)??

target.write("\n")??

#?写入内容????

??

print?("And?finally,?we?close?it.")??

#?打印??And?finally,?we?close?it.??

target.close()

运行结果如下：

$?python?ex16.py?test.txt??

We're?going?to?erase?'test.txt'.??

If?you?don't?want?that,?hit?CTRL-C?(^C).??

If?you?do?want?that,?hit?RETURN.??

???

Opening?the?file...??

Truncating?the?file.??Goodbye!??

Now?I'm?going?to?ask?you?for?three?lines.??

line?1:?To?all?the?people?out?there.??

line?2:?I?say?I?don't?like?my?hair.??

line?3:?I?need?to?shave?it?off.??

I'm?going?to?write?these?to?the?file.??

And?finally,?we?close?it.??

$

加分习题

①如果你觉得自己没有弄懂的话，用我们的老办法，在每一行之前加上注解，为自己理清思路。就算不能理清思路，你也可以知道自己究竟具体哪里没弄明白。

②写一个和上一个练习类似的脚本，使用 read 和 argv 读取你刚才新建的文件。

txt?=?"lx0016jft.txt"???

test?=?open(txt,?"w")??

test.truncate()??

jftline1?=?input("line1：")??

jftline2?=?input("line2：")??

jftline3?=?input("line3：")??

jftline4?=?input("line4：")??

test.write(jftline1)??

test.write("\n")??

test.write(jftline2)??

test.write("\n")??

test.write(jftline3)??

test.write("\n")??

test.write(jftline4)??

test.write("\n")??

test.close()??

test?=?open("lx0016jft.txt")??

print?(test.read())

这里在打印的时，必须得重新打开一次文档，百度查到的解释是，传送的数据还在内存中，并没有写入进文档，只有重新打开后，读取打印才能看到写入修改后的内容。

③文件中重复的地方太多了。试着用一个 target.write() 将 line1, line2, line3 打印出来，你可以使用字符串、格式化字符、以及转义字符。

[python]?view plain?copy

test.write(jftline1?+?"\n"?+?jftline2?+?"\n"?+?jftline3?+?"\n"?+?jftline4?+?"\n")

④找出为什么我们需要给 open 多赋予一个 'w' 参数。提示： open 对于文件的写入操作态度是安全第一，所以你只有特别指定以后，它才会进行写入操作。

如果你用 'w' 模式打开文件，那么你是不是还要 target.truncate() 呢?阅读以下 Python 的 open 函数的文档找找答案。

target.truncate() 是清空的意思，与“w”模式并不冲突，也并非后置条件。

常见问题回答

如果用了 'w' 参数， truncate() 是必须的吗?

看看加分习题 5。

'w' 是什么意思?

它只是一个特殊字符串，用来表示文件的访问模式。如果你用了 'w' 那么你的文件就是写入(write)模式。除了 'w' 以外，我们还有 'r' 表示读取(read)， 'a' 表示追加(append)。

还有哪些修饰符可以用来控制文件访问?

最重要的是 + 修饰符，写法就是 'w+', 'r+', 'a+' ——这样的话文件将以同时读写的方式打开，而对于文件位置的使用也有些不同。

如果只写 open(filename) 那就使用 'r' 模式打开的吗?

是的，这是 open() 函数的默认工作方式。

UILabel上对齐+行间距+末尾省略

开发中遇到这样的需求，UILabel上对齐显示，指定行间距，末尾缩略，看似简单的需求，实现中踩了几个坑，记录下来，以备后用。

首先，想到的是用TTTAttributedLabel，上对齐和行间距可以完美解决，但是末尾缩略有问题，一行时正常缩略，多行时在最后一行都会加上省略号，放弃！

然后，UILabel本身没有属性设置上对齐，解决方案是自定义UILabel，在drawTextInRect中对对齐方式进行处理，上对齐的问题解决了，行间距的问题可以通过设置attributedText来解决。还剩一个缩略问题，这个地方有点坑，在UILabel初始化时设置lineBreakMode = NSLineBreakByTruncatingTail;不起作用，需要在attributedText的paragraphStyle中设置才生效。