python常用模块02

一.什么是序列化

在数据存储和网络传输的时候，需要对我们的对象进行处理，处理方便存储和传输的数据格式，这个过程叫序列化。不同序列，处理的方式不同，但目的想相同，都是为达到方便存储、传输。序列化是为了解决对象的传输问题。

在python中存在三种序列化的方案

pickle python 任意数据类型转化成bytes并写入文件中。同样也可以将文件bytes转换回我们python的数据，这个过程叫反序列化。
shelve 简单另类的一种序列化，有点类似redis可以作为一种小型数据使用
json将pythoh中常见的字典，列表转化成字符串，是前后端数据交换使用频率最高的的一种数据格式

二.pickle

pickle就是将python对象写入文件中一种解决方案，但写入的是bytes。

#生成一只猫，今天我要把猫打扁。让他变成机器猫。
import pickle
#
class Cat:
    def __init__(self,name,age):
        self.name = name
        self.age = age
    def catchMouse(self):
        print(self.name,self.age,'抓老鼠')
#序列化
cat = Cat('tom',12) #生成一个对象
bs = pickle.dumps(cat) #把对象转化bytes 序列化
print(bs) #
#对象变成bytes了 
''' b'\x80\x03c__main__\nCat\nq\x00)\x81q\x01}q\x02(X\x04\x00\x00\x00nameq\x03X\x03\x00\x00\x00tomq\x04X\x03\x00\x00\x00ageq\x05K\x13ub.'
'''
#反序列化
# #把bytes 转换回对象 ，反序列化

cf = pickle.loads(bs) 
cf.catchMouse() #猫 还可以抓抓老鼠



#对字典的巡序列化
dic = {"tom":"贾老练",'jj':"渣渣"}

bs = pickle.dumps(dic)
print(bs)
d = pickle.loads(bs)
print(d

Pickle中dumps 可以序列化一个对象， loads反序列化，dump可以将对象写入文件


# f = open('cat',mode='wb')  #将猫写入文件中
# pickle.dump(tom,f)

rf = open('cat',mode='rb') # 读取文件中猫
cc = pickle.load(rf)
cc.catchMouse() #让猫抓老鼠

pickle多个对象写入

#多个对象写入文件
lst = [Cat('jerry',20),Cat('jek',14),Cat('blue',22)]
#
f = open('cat',mode='wb') #写入文件中

#for el in lst:
#   pickle.dump(el,f)
#f.close()

#从文件读取对象；
f = open('cat',mode='rb') #从文件读取对象
while 1:
    try:
        c1 = pickle.load(f)
        c1.catchMouse()
    except EOFError:
        break

另一种推荐方式读取写入

#多个对象装入list中，然后读取写入都用着list

#写入
lst = [Cat('jerry',20),Cat('jek',14),Cat('blue',22)]
f = open('cat',mode='wb') #打开文件
pickle.dump(lst,f）
        
     
#读取

f = open('cat',mode='rb')
ll = pickle.load(f)
for el in ll:
    el.catchMouse()

#

二.shelve

shelve提供python持久化操作。持久化往往依赖于数据库，为了长期存储。在操作shelve像是操作python中字典。


import shelve

shelf = shelve.open("ss")

shelf['arm']  = '馒头'
print(shelf['arm'])

shelf.close()

#文件

#打开一个文件
f = shelve.open("info", writeback=True) #动态的将修改信息写入文件。
f['jj'] = "老王"
f['nk'] = "脑壳"
f['zds'] = "张德帅"

#f = {}
#像操作字典一样操作文件
f["jay"] = "周杰伦"
print(f['jay'])

f["jay"] = {'name': "周杰伦", 'age': 38, "hobby": "吃喝拉撒睡"}
f['jay']['name'] = "胡辣汤"
print(f['jay']['name'])
print(f['jay'])


for k,v in f.items():
    print(k,v)

f.close()



# print(f.keys())
# for k in f.keys(): # 可以获取到所有的key
#     print(k)
#
# for k in f:
#     print(k)
#
# for k, v in f.items():
#     print(k, v)

四.json

json是我们前后端交互的枢纽。因为json的语法格式可以完美表示一个对象。json 全称（javascript object natation）翻译js对象简谱

在python中这玩意就字典。在JavaScript叫json


wf = {
    "name": "汪峰",
    "age": 18,
    "hobby": "抢头条",
    "wife": {
        "name": "子怡",
        "age": 19,
        "hobby":["唱歌", "跳舞", "演戏"]
    }
}

因为是python中写的，前端需要js来解析json。所以需要将程序产生的字典转化成json格式的json字符串。


import json
dic = {"a":'普罗米修斯','b':'异性','c':"星际穿越"}
strd = json.dumps(dic)
print(strd)
#输出结果
#{"a": "\u666e\u7f57\u7c73\u4fee\u65af", "b": "\u5f02\u6027", "c": "\u661f\u9645\u7a7f\u8d8a"}

结果很不友好，处理中文需要dumps的一个参数ensure_ascii=False ，转换字符son.dumps

import json
dic = {"a":'普罗米修斯','b':'异性','c':"星际穿越"}
b = json.dumps(dic,ensure_ascii=False) #字典转化为字符串
print(type(b),b) 
#输出结果
#<class 'str'> {"a": "普罗米修斯", "b": "异性", "c": "星际穿越"}

处理前端传过来的json字符串转化为字典利用json.loads参数

import
s = '{"a":'普罗米修斯','b':'异性','c':"星际穿越"}'
dic = json.loads(s) #字符串解析成字典
print(type(dic),dic)
#输出结果
#<class 'dict'> {'a': '普罗米修斯', 'b': '异性', 'c': '星际穿越'}

json写入读取

json序列化结果写入文件中。

import json

dic = {"a":'普罗米修斯','b':'异性','c':"星际穿越"}

f = open('test.json',mode='w',encoding='utf-8')
json.dump(dic,f,ensure_ascii=False)
f.close()

读取文件中一个json


rf = open('test.json',mode='r',encoding='utf-8')
rdic = json.load(rf)
rf.close()
print(type(rdic),rdic)
#输出结果
#<class 'dict'> {'a': '普罗米修斯', 'b': '异性', 'c': '星际穿越'}

注意可以向一个文件写入多个json串，但读不行。

import json
lst = [{'a':1},{'b':'包子'},{"c":'馒头'}]
f = open('test.json',mode='w',encoding='utf-8')

for el in lst:

     json.dump(el,f,ensure_ascii=False)

f.close()
#输出结果，内容都在一行无法正常读取。
#{"a": 1}{"b": "包子"}{"c": "馒头"}

解决方案

对每一行进行处理，把dump 换成dumps


import json

lst = [{'a':1},{'b':'包子'},{"c":'馒头'}]

f = open('test.json',mode='w',encoding='utf-8')

for el in lst:
    elo = json.dumps(el,ensure_ascii=False) + "\n" # 将字典转为json字符串
    f.write(elo)

f.close()



#读取


import json

f = open('test.json',mode='r',encoding='utf-8')

for line in f:
    dic = json.loads(line.strip()) #逐行读取json字符串，转换为字典
    print(dic)
f.close()

五.configparser模块

该模块用于配置文件的格式与windows ini文件类似，可以包含多个章节（section）每个可以节可以有多个参数

[DEFAULT] 
ServerAliveInterval = 45
Compression = yes 
CompressionLevel = 9 
ForwardX11 = yes

[bitbucket.org]
User = hg

[topsecret.server.com] 
Port = 50022 
ForwardX11 = no


import configparser

conf = configparser.ConfigParser()
conf['DEFAULT'] = {
    'session-time-out':30,
    'user-alive':60,
    'connect-alive':10
}

conf['172-DB'] = {
    'ip':'172.16.10.20',
    'port': "3306",
    'username':'root',
     "password": "root"


}
conf['192-DB'] = {
    'ip':'192.168.10.10',
         'port': "3306",
                'username':'root',
                           "password":'toor'
}

f = open('db.ini',mode='w')
conf.write(f) # 写入文件
f.flush()
f.close()

读取文件信息


import configparser

conf = configparser.ConfigParser()
conf.read('db.ini')

print(conf.sections()) # 获取章节keys()
print(conf['172-DB']['ip']) #跟字典一样

for k,v in conf['172-DB'].items():
    print(k,v)

for key in conf['192-DB'].values():
    print(key)

增删改查

#增删改查

import configparser

conf = configparser.ConfigParser()

#添加一个章节
conf.read('db.ini') #读取文件

conf.add_section('10-DB')
#添加章节信息
conf['10-DB'] = {
    "ip": '10.15.20.12',
    'user': 'root',
    'psw': 'toor',
}
conf.write(open("db.ini", mode="w"))

修改信息
conf.set('10-DB',"ip",'192.168.255.255')

#删除章节
conf.remove_section("10-DB")

#删除元素信息
conf.remove_option('10-DB','psw')



#最后都需要写回文件
conf.write(open("db.ini", mode="w"))

Python

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