python基础语法12 内置模块 json,pickle,collections,openpyxl模块

Posted 2020-11-22 战斗小人

json模块

json模块: 是一个序列化模块。
　　json:
　　　　是一个 “第三方” 的特殊数据格式。

　　　　可以将python数据类型 ----》 json数据格式 ----》 字符串 ----》 文件中

　　　　其他语言要想使用python的数据:
　　　　　　文件中 ----》 字符串 ----》 json数据格式 ----》 其他语言的数据类型。

　　　　注意: 在json中，所有的字符串都是双引号

　　　　# 元组比较特殊:
　　　　python中的元组，若将其转换成json数据，内部会将元组 ---> 列表

　　　　# set是不能转换成json数据

为什么要使用json:
　　- 为了让不同的语言之间数据可以共享。

　　PS: 由于各种语言的数据类型不一，但长相可以一样，
　　比如python不能直接使用其他语言的数据类型，
　　必须将其他语言的数据类型转换成json数据格式，
　　python获取到json数据后可以将json转换成pyton的数据类型。

如何使用:
　　import json

　　- json.dumps：
　　json.dumps(), f = open() --> f.write()
　　　　# 序列化: python数据类型 ---》 json ---》 字符串 ---》 json文件中

　　- json.loads:
　　　　f = open(), str = f.read(), json.loads(str)
　　　　　　# 反序列化: json文件中 --》 字符串 ---》 json ---》 python或其他语言数据类型

　　- json.dump()： # 序列化: python数据类型 ---》 json ---》 字符串 ---》 json文件中
　　　　- 内部实现 f.write()

　　- json.load()： # 反序列化: json文件中 --》 字符串 ---》 json ---》 python或其他语言数据类型
　　　　- 内部实现 f.read()

　　- dump, load: 使用更方便

注意: 保存json数据时，用.json作为文件的后缀名

# 列表
import json
# list1 = [‘123‘, ‘321‘]
list1 = [‘张全蛋‘, ‘李小花‘]
# dumps: 将python数据 ---》 json数据格式 ---》 字符串
# ensure_ascii将默认的ascii取消设置为False，可以在控制台看到中文，否则看到的是bytes类型数据    默认ascii，本质上是中文字符转化为unicode编码
json_str = json.dumps(list1, ensure_ascii=False)
print(json_str)
print(type(json_str))  # str

# json.loads()字符串 ----> json数据格式 ---》将python数据
python_data = json.loads(json_str)
print(python_data)
print(type(python_data))  # list
--------------------------------------
# 元组
tuple1 = (‘张全蛋‘, ‘李小花‘)
# dumps: 将python数据 ---》 json数据格式 ---》 字符串
# ensure_ascii将默认的ascii取消设置为False，可以在控制台看到中文，否则看到的是bytes类型数据
json_str = json.dumps(tuple1, ensure_ascii=False)
print(json_str)
print(type(json_str))  # str

# json.loads()字符串 ----> json数据格式 ---》将python数据
python_data = json.loads(json_str)
print(tuple(python_data))
print(type(tuple(python_data)))  # list
--------------------------------------
# 字典
dic = {
    ‘name‘: ‘tank‘,
    ‘age‘: 17
}

# dumps: 将python数据 ---》 json数据格式 ---》 字符串
# ensure_ascii将默认的ascii取消设置为False，可以在控制台看到中文，否则看到的是bytes类型数据
json_str = json.dumps(dic, ensure_ascii=False)
print(json_str)
print(type(json_str))  # str

# json.loads()字符串 ----> json数据格式 ---》将python数据
python_data = json.loads(json_str)
print(python_data)
print(type(python_data))  # dict

注册功能

# 注册功能:
def register():
    username = input(‘请输入用户名:‘).strip()
    password = input(‘请输入密码:‘).strip()
    re_password = input(‘请确认密码:‘).strip()
    if password == re_password:
        # [username, password]
        # {‘name‘: username, ‘pwd‘: password}
        user_dic = {
            ‘name‘: username, ‘pwd‘: password
        }
        json_str = json.dumps(user_dic, ensure_ascii=False)
        # 开始写入文件中
        # 注意: 保存json数据时，用.json作为文件的后缀名
        with open(‘user.json‘, ‘w‘, encoding=‘utf-8‘) as f:
            f.write(json_str)

register()

dump,load方法可省略f.write(),f.read()步骤

# dump, load
import json
user_dic = {
    ‘username‘: ‘tank‘,
    ‘password‘: 123
}
f = open(‘user2.json‘, ‘w‘, encoding=‘utf-8‘)
json.dump(user_dic, f,ensure_ascii=False)   
f.close()

with open(‘user3.json‘, ‘w‘, encoding=‘utf-8‘) as f:
    json.dump(user_dic, f)

with open(‘user3.json‘, ‘r‘, encoding=‘utf-8‘) as f:
    user_dic = json.load(f)
    print(user_dic)
    print(type(user_dic))

pickle模块：

　　pickle是一个python自带的序列化模块。

　　优点:
　　　　- 可以支持python中所有的数据类型
　　　　- 可以直接存 "bytes类型" 的数据，pickle存取速度更快

　　缺点: （致命的缺点）
　　　　- 只能支持python去使用，不能跨平台

import pickle
set1 = {
    ‘tank‘, ‘sean‘, ‘jason‘, ‘大脸‘
}
new_str= pickle.dumps(set1)
print(new_str) # 打印为二进制结果
‘‘‘打印结果
b‘x80x03cbuiltins
set
qx00]qx01(Xx04x00x00x00tankqx02Xx06x00x00x00xe5xa4xa7xe8x84
 xb8qx03Xx05x00x00x00jasonqx04Xx04x00x00x00seanqx05ex85qx06Rqx07.‘
‘‘‘
# 写 dump
with open(‘teache.pickle‘,‘wb‘)as f:  # 必须为二进制读写
    pickle.dump(set1,f)

# 读 load
with open(‘teache.pickle‘,‘rb‘)as f:
    python_set=pickle.load(f)
    print(python_set)
    print(type(python_set))

- python默认八大数据:
　　- 整型
　　- 浮点型
　　- 字符串
　　- 字典
　　- 元组
　　- 列表
　　- 集合
　　- 布尔
collections模块:
　　- 提供一些python八大数据类型 “以外的数据类型” 。

　　- 具名元组:
　　　　具名元组 只是一个名字。
　　　　应用场景:
　　　　　　- 坐标

　　　　from collections import namedtuple

　　- 有序字典:
　　　　- python中字典默认是无序

　　　　- collections中提供了有序的字典

　　　　from collections import OrderedDict

# 具名元组
from collections import namedtuple

# 传入可迭代对象是有序的
# 应用:坐标
# 将‘坐标‘变成 “对象” 的名字
point = namedtuple(‘坐标‘, [‘x‘, ‘y‘])  # 第二个参数既可以传可迭代对象
point = namedtuple(‘坐标‘, (‘x‘, ‘y‘))  # 第二个参数既可以传可迭代对象
point = namedtuple(‘坐标‘, ‘x y‘)  # 第二个参数既可以传可迭代对象
#
# # 会将 1 ---> x,   2 ---> y
# 传参的个数，要与namedtuple第二个参数的个数一一对应
p = point(1, 3)  # 本质上传了4个，面向对象讲解
print(p)    # 坐标(x=1, y=3)
print(type(p))  # <class ‘__main__.坐标‘>


# 扑克牌:
# 获取扑克牌对象
card = namedtuple(‘扑克牌‘,  [‘color‘, ‘number‘])
#
# # 由扑克牌对象产生一张 扑克牌
red_A = card(‘♥‘, ‘A‘)  # 扑克牌(color=‘♥‘, number=‘A‘)
print(red_A)
black_K = card(‘♠‘, ‘K‘) # 扑克牌(color=‘♠‘, number=‘K‘)
print(black_K)

# 演员的信息
p = namedtuple(‘dao国‘, ‘city movie_type name‘)
jason_and_dabing = p(‘大阪‘, ‘action‘, ‘C老师‘)
print(jason_and_dabing)
# dao国(city=‘大阪‘, movie_type=‘action‘, name=‘C老师‘)

# 有序字典
# python默认无序字典
dic = dict({‘x‘: 1, ‘y‘: 2, ‘z‘: 3})
print(dic)
print(type(dic))
for line in dic:
    print(line)


from collections import OrderedDict
# 有序字典
order_dict = OrderedDict({‘x‘: 1, ‘y‘: 2, ‘z‘: 3})
print(order_dict, ‘打印有序的字典‘)
print(type(order_dict))
print(order_dict.get(‘y‘))
print(order_dict[‘y‘])

for line in order_dict:
    print(line)

openpyxl模块

　　- 可以对Excle表格进行操作的模块

　　- 下载:
　　　　pip3 install openpyxl

　　- Excel版本:
　　　　2003之前:
　　　　　　excle名字.xls

　　　　2003以后:
　　　　　　excle名字.xlsx

　　- 清华源: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

　　- 配置永久第三方源:
　　　　D:Python36Libsite-packagespip\_internalmodelsindex.py

# 写入数据
from openpyxl import Workbook
# 获取Excel文件对象
wb_obj = Workbook()

wb1 = wb_obj.create_sheet(‘python13期工作表1‘, 1)
wb2 = wb_obj.create_sheet(‘python13期工作表2‘, 2)

# 修改工作表名字: 为python13期工作表1标题修改名字 ---》 tank大宝贝
print(wb1.title)
wb1.title = ‘tank大宝贝‘
print(wb1.title)

# 为第一张工作表添加值
wb1[‘工作簿中的表格位置‘]
wb1[‘A10‘] = 200
wb1[‘B10‘] = 1000
wb1[‘C10‘] = ‘=SUM(A10:B10)‘


wb2[‘A1‘] = 100

# 生成Excel表格
wb_obj.save(‘python13期.xlsx‘)
print(‘excel表格生成成功‘)


# 读取数据
from openpyxl import load_workbook
wb_obj = load_workbook(‘python13期.xlsx‘)
wb3=wb_obj.creat_sheet(‘python13期工作表3‘,3)

# print(wb3.title)
# wb3.title=‘tank小宝贝‘   #修改会再创建一个tank小宝贝的sheet，存在问题
# print(wb3.title)

print(wb_obj) # wb_obj[‘表名‘] wb1 = wb_obj[‘tank大宝贝‘]

print(wb1[‘A10‘].value)
wb1[‘A10‘] = 20
print(wb1[‘A10‘].value)
wb_obj.save(‘python13期.xlsx‘)   # 加这一步才会保存

# 批量写入100条数据
from openpyxl import Workbook

wb_obj = Workbook()

wb1 = wb_obj.create_sheet(‘工作表1‘)

# wb1[‘表格位置‘] = 对应的值
n = 1
for line in range(100):
    wb1[‘A%s‘ % n] = line + 1
    n += 1
    
wb_obj.save(‘批量插入的数据2.xlsx‘)

dict1 = {
    ‘name‘: ‘tank‘,
    ‘age‘: 17
}
n=1
for key,value in dict1.items():
    wb1[‘A%s‘%n]=key
    wb1[‘B%s‘ % n] = value
    n+=1
wb_obj.save(‘批量插入的数据2.xlsx‘)