当我们用Python编写程序时，有时候需要临时存储数据且不希望占用多少内存，亦或是需要写出文件到文件系统供后续程序读取，这些情况下以创建临时文件的方式进行处理，既不会干扰本地文件系统，又安全省事。
而通过使用Python中的标准库tempfile，我们就可以很方便的进行临时文件相关操作，其主要用法有两种：
tempfile的经典用法之一是使用其TemporaryFile()配合with上下文管理器，在本地文件系统的临时文件目录下创建具有随机名称的文件，并且在with内的代码执行完成后，该临时文件会自动被销毁：
import os
import tempfile
with tempfile.TemporaryFile() as f:
print(f.name)
print(os.path.exists(f.name))
print(os.path.exists(f.name))
基于这个特性，我们可以应用到很多场景下，譬如当我们希望将表格格式的字符串转换为pandas数据框时，就可以像下面这样做：
raw_string='''a,b,c
1,1,1
2,2,2
3,3,3
4,4,4
'''
with tempfile.TemporaryFile('w+') as f:
f.write(raw_string)
f.seek(0) #将指针移回文件开头
demo_df=pd.read_CSV(f)
demo_df
前面展示了tempfile创建临时文件的功能，而有些场景下，我们需要创建临时文件夹，这可以基于TemporaryDirectory()来实现，特性类似TemporaryFile()：
with tempfile.TemporaryDirectory() as p:
print(p)
print(os.path.exists(p))
print(os.path.exists(p))
典型的应用场景是配合TemporaryDirectory()和shutil生成压缩包文件：
import shutil
import zipfile
import numpy as np
with tempfile.TemporaryDirectory() as p:
# 模拟向当前临时目录下写出多个文件
for i in range(100):
(
pd
.DataFrame(np.random.rand(10, 3), columns=list('ABC'))
.to_csv(os.path.join(p, f'demo{i+1}.csv'), index=False)
)
# 将当前临时目录转为zip压缩包
shutil.make_archive('./demo', 'zip', p)
# 查看目标压缩文件内的文件
[file.filename for file in zipfile.ZipFile('demo.zip').filelist]
