python模块之sys模块和序列化模块

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python模块之sys模块和序列化模块相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

sys模块


  • sys模块是与python解释器交互的一个接口
  • sys.argv           命令行参数List,第一个元素是程序本身路径
    sys.exit(n)        退出程序,正常退出时exit(0),错误退出sys.exit(1)
    sys.version        获取Python解释程序的版本信息
    sys.path           返回模块的搜索路径,初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值
    sys.platform       返回操作系统平台名称

     

 

序列化模块


  • 序列化的目的
    • 以某种存储形式使自定义对象持久化
    • 将对象从一个地方传递到另一个地方
    • 使程序更具维护性

技术分享

 

  • json

 

# Json模块提供了四个功能:dumps、dump、loads、load


import json
dic = {k1:v1,k2:v2,k3:v3}
str_dic = json.dumps(dic)  #序列化:将一个字典转换成一个字符串
print(type(str_dic),str_dic)  #<class ‘str‘> {"k3": "v3", "k1": "v1", "k2": "v2"}
#注意,json转换完的字符串类型的字典中的字符串是由""表示的

dic2 = json.loads(str_dic)  #反序列化:将一个字符串格式的字典转换成一个字典
#注意,要用json的loads功能处理的字符串类型的字典中的字符串必须由""表示
print(type(dic2),dic2)  #<class ‘dict‘> {‘k1‘: ‘v1‘, ‘k2‘: ‘v2‘, ‘k3‘: ‘v3‘}


list_dic = [1,[a,b,c],3,{k1:v1,k2:v2}]
str_dic = json.dumps(list_dic) #也可以处理嵌套的数据类型 
print(type(str_dic),str_dic) #<class ‘str‘> [1, ["a", "b", "c"], 3, {"k1": "v1", "k2": "v2"}]
list_dic2 = json.loads(str_dic)
print(type(list_dic2),list_dic2) #<class ‘list‘> [1, [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘], 3, {‘k1‘: ‘v1‘, ‘k2‘: ‘v2‘}]

 

import json
f = open(json_file,w)
dic = {k1:v1,k2:v2,k3:v3}
json.dump(dic,f)  #dump方法接收一个文件句柄,直接将字典转换成json字符串写入文件
f.close()

f = open(json_file)
dic2 = json.load(f)  #load方法接收一个文件句柄,直接将文件中的json字符串转换成数据结构返回
f.close()
print(type(dic2),dic2)
技术分享
import json
f = open(file,w)
json.dump({国籍:中国},f)
ret = json.dumps({国籍:中国})
f.write(ret+\\n)
json.dump({国籍:美国},f,ensure_ascii=False)
ret = json.dumps({国籍:美国},ensure_ascii=False)
f.write(ret+\\n)
f.close()
ensure_ascii关键字参数

 

 

  • pickle

    • json & pickle
        • json,用于字符串 和 python数据类型间进行转换
        • pickle,用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换

 

# pickle模块提供了四个功能:dumps、dump(序列化,存)、loads(反序列化,读)、load  (不仅可以序列化字典,列表...可以把python中任意的数据类型序列化


import pickle
dic = {k1:v1,k2:v2,k3:v3}
str_dic = pickle.dumps(dic)
print(str_dic)  #一串二进制内容

dic2 = pickle.loads(str_dic)
print(dic2)    #字典

import time
struct_time  = time.localtime(1000000000)
print(struct_time)
f = open(pickle_file,wb)
pickle.dump(struct_time,f)
f.close()

f = open(pickle_file,rb)
struct_time2 = pickle.load(f)
print(struct_time2.tm_year)

 

  • shelve

# shelve也是python提供给我们的序列化工具,比pickle用起来更简单一些。
# shelve只提供给我们一个open方法,是用key来访问的,使用起来和字典类似。



import shelve
f = shelve.open(shelve_file)
f[key] = {int:10, float:9.5, string:Sample data}  #直接对文件句柄操作,就可以存入数据
f.close()

import shelve
f1 = shelve.open(shelve_file)
existing = f1[key]  #取出数据的时候也只需要直接用key获取即可,但是如果key不存在会报错
f1.close()
print(existing)

 

# 这个模块有个限制,它不支持多个应用同一时间往同一个DB进行写操作。所以当我们知道我们的应用如果只进行读操作,我们可以让shelve通过只读方式打开DB


import shelve
f = shelve.open(shelve_file, flag=r)
existing = f[key]
f.close()
print(existing)

 

 

# 由于shelve在默认情况下是不会记录待持久化对象的任何修改的,所以我们在shelve.open()时候需要修改默认参数,否则对象的修改不会保存。


import shelve
f1 = shelve.open(shelve_file)
print(f1[key])
f1[key][new_value] = this was not here before
f1.close()

f2 = shelve.open(shelve_file, writeback=True)
print(f2[key])
f2[key][new_value] = this was not here before
f2.close()



"""
writeback方式有优点也有缺点。优点是减少了我们出错的概率,并且让对象的持久化对用户更加的透明了;但这种方式并不是所有的情况下都需要,首先,使用writeback以后,shelf在open()的时候会增加额外的内存消耗,并且当DB在close()的时候会将缓存中的每一个对象都写入到DB,这也会带来额外的等待时间。因为shelve没有办法知道缓存中哪些对象修改了,哪些对象没有修改,因此所有的对象都会被写入。
"""

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

以上是关于python模块之sys模块和序列化模块的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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