[Docs] Add fileio tutorials (#420)

* docs(zh_cn/tutorials): add fileio tutorials

* Update docs/zh_cn/tutorials/fileio.md

Co-authored-by: Zaida Zhou <58739961+zhouzaida@users.noreply.github.com>

Co-authored-by: Zaida Zhou <58739961+zhouzaida@users.noreply.github.com>

docs/zh_cn/tutorials/fileio.md

+# 文件读写
+
+`MMEngine` 实现了一套统一的文件读写接口，可以用同一个函数来处理不同的文件格式，如 `json`、
+`yaml` 和 `pickle`，并且可以方便地拓展其它的文件格式。除此之外，文件读写模块还支持从多种文件
+存储后端读写文件，包括本地磁盘、Petrel（内部使用）、Memcached、LMDB 和 HTTP。
+
+## 读取和保存数据
+
+`MMEngine` 提供了两个通用的接口用于读取和保存数据，目前支持的格式有 `json`、`yaml` 和
+`pickle`。
+
+### 从硬盘读取数据或者将数据保存至硬盘
+
+```python
+from mmengine import load, dump
+
+# 从文件中读取数据
+data = load('test.json')
+data = load('test.yaml')
+data = load('test.pkl')
+# 从文件对象中读取数据
+with open('test.json', 'r') as f:
+    data = load(f, file_format='json')
+
+# 将数据序列化为字符串
+json_str = dump(data, file_format='json')
+
+# 将数据保存至文件 (根据文件名后缀反推文件类型)
+dump(data, 'out.pkl')
+
+# 将数据保存至文件对象
+with open('test.yaml', 'w') as f:
+    data = dump(data, f, file_format='yaml')
+```
+
+### 从其它文件存储后端读写文件
+
+```python
+from mmengine import load, dump
+
+# 从 s3 文件读取数据
+data = load('s3://bucket-name/test.json')
+data = load('s3://bucket-name/test.yaml')
+data = load('s3://bucket-name/test.pkl')
+
+# 将数据保存至 s3 文件 (根据文件名后缀反推文件类型)
+dump(data, 's3://bucket-name/out.pkl')
+```
+
+我们提供了易于拓展的方式以支持更多的文件格式，我们只需要创建一个继承自 `BaseFileHandler` 的
+文件句柄类，句柄类至少需要重写三个方法。然后使用使用 `register_handler` 装饰器将句柄类注册
+为对应文件格式的读写句柄。
+
+```python
+from mmengine import register_handler, BaseFileHandler
+
+# 支持为文件句柄类注册多个文件格式
+# @register_handler(['txt', 'log'])
+@register_handler('txt')
+class TxtHandler1(BaseFileHandler):
+
+    def load_from_fileobj(self, file):
+        return file.read()
+
+    def dump_to_fileobj(self, obj, file):
+        file.write(str(obj))
+
+    def dump_to_str(self, obj, **kwargs):
+        return str(obj)
+```
+
+以 `PickleHandler` 为例
+
+```python
+from mmengine import BaseFileHandler
+import pickle
+
+class PickleHandler(BaseFileHandler):
+
+    def load_from_fileobj(self, file, **kwargs):
+        return pickle.load(file, **kwargs)
+
+    def load_from_path(self, filepath, **kwargs):
+        return super(PickleHandler, self).load_from_path(
+            filepath, mode='rb', **kwargs)
+
+    def dump_to_str(self, obj, **kwargs):
+        kwargs.setdefault('protocol', 2)
+        return pickle.dumps(obj, **kwargs)
+
+    def dump_to_fileobj(self, obj, file, **kwargs):
+        kwargs.setdefault('protocol', 2)
+        pickle.dump(obj, file, **kwargs)
+
+    def dump_to_path(self, obj, filepath, **kwargs):
+        super(PickleHandler, self).dump_to_path(
+            obj, filepath, mode='wb', **kwargs)
+```
+
+## 读取文件并返回列表或字典
+
+例如， `a.txt` 是文本文件，一共有5行内容。
+
+```
+a
+b
+c
+d
+e
+```
+
+### 从硬盘读取
+
+使用 `list_from_file` 读取 `a.txt`
+
+```python
+from mmengine import list_from_file
+
+print(list_from_file('a.txt'))
+# ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
+print(list_from_file('a.txt', offset=2))
+# ['c', 'd', 'e']
+print(list_from_file('a.txt', max_num=2))
+# ['a', 'b']
+print(list_from_file('a.txt', prefix='/mnt/'))
+# ['/mnt/a', '/mnt/b', '/mnt/c', '/mnt/d', '/mnt/e']
+```
+
+同样， `b.txt` 也是文本文件，一共有3行内容
+
+```
+1 cat
+2 dog cow
+3 panda
+```
+
+使用 `dict_from_file` 读取 `b.txt`
+
+```python
+from mmengine import dict_from_file
+
+print(dict_from_file('b.txt'))
+# {'1': 'cat', '2': ['dog', 'cow'], '3': 'panda'}
+print(dict_from_file('b.txt', key_type=int))
+# {1: 'cat', 2: ['dog', 'cow'], 3: 'panda'}
+```
+
+### 从其他存储后端读取
+
+使用 `list_from_file` 读取 `s3://bucket-name/a.txt`
+
+```python
+from mmengine import list_from_file
+
+print(list_from_file('s3://bucket-name/a.txt'))
+# ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
+print(list_from_file('s3://bucket-name/a.txt', offset=2))
+# ['c', 'd', 'e']
+print(list_from_file('s3://bucket-name/a.txt', max_num=2))
+# ['a', 'b']
+print(list_from_file('s3://bucket-name/a.txt', prefix='/mnt/'))
+# ['/mnt/a', '/mnt/b', '/mnt/c', '/mnt/d', '/mnt/e']
+```
+
+使用 `dict_from_file` 读取 `b.txt`
+
+```python
+from mmengine import dict_from_file
+
+print(dict_from_file('s3://bucket-name/b.txt'))
+# {'1': 'cat', '2': ['dog', 'cow'], '3': 'panda'}
+print(dict_from_file('s3://bucket-name/b.txt', key_type=int))
+# {1: 'cat', 2: ['dog', 'cow'], 3: 'panda'}
+```
+
+## 读取和保存权重文件
+
+通常情况下，我们可以通过下面的方式从磁盘或者网络远端读取权重文件。
+
+```python
+import torch
+
+filepath1 = '/path/of/your/checkpoint1.pth'
+filepath2 = 'http://path/of/your/checkpoint3.pth'
+
+# 从本地磁盘读取权重文件
+checkpoint = torch.load(filepath1)
+# 保存权重文件到本地磁盘
+torch.save(checkpoint, filepath1)
+
+# 从网络远端读取权重文件
+checkpoint = torch.utils.model_zoo.load_url(filepath2)
+```
+
+在 `mmengine` 中，得益于多文件存储后端的支持，不同存储形式的权重文件读写可以通过
+`load_checkpoint` 和 `save_checkpoint` 来统一实现。
+
+```python
+from mmengine import load_checkpoint, save_checkpoint
+
+filepath1 = '/path/of/your/checkpoint1.pth'
+filepath2 = 's3://bucket-name/path/of/your/checkpoint1.pth'
+filepath3 = 'http://path/of/your/checkpoint3.pth'
+
+# 从本地磁盘读取权重文件
+checkpoint = load_checkpoint(filepath1)
+# 保存权重文件到本地磁盘
+save_checkpoint(checkpoint, filepath1)
+
+# 从 s3 读取权重文件
+checkpoint = load_checkpoint(filepath2)
+# 保存权重文件到 s3
+save_checkpoint(checkpoint, filepath2)
+
+# 从网络远端读取权重文件
+checkpoint = load_checkpoint(filepath3)
+```