学习python课程第十九天

Posted 2021-01-13 lvyipin1

一.   各种序列化模块

 

　　一.  pickle 模块

　　pickle是一个用来序列化的模块

　　序列化是什么?

　　指的是将内存中的数据结构转化为一种中间格式, 并储存到硬盘上,

 

　　反序列化?

　　将硬盘上存储的中间格式数据在还原为内存中的数据结构

 

　　为什么要序列化?

　　就是为了将数据持久储存

　　之前学过的文件也能完成持久化存储, 但是操作起来非常麻烦

 

　　pickle模块的主要功能

　　dump   load   dumps   loads  

　　dump 是序列化.  load是反序列化

　　不带s的是帮你封装好 write 和 read 的, 它更加方便

　　load 函数可以多次执行, 每次load都是往后再读一个对象, 如果没有了就抛出异常  Ran out of input

 

　　示例:

　　　　#  pickle支持python中所有的数据类型

　　　　　user = {‘name‘:name , ‘password‘:password , ‘height‘:height , ‘hobby‘:hobby}

　　　　#  序列化的过程

　　　　　with open(‘userdb.pkl‘,‘ab‘) as f :

　　　　　　  userbytes = pickle.dumps(user)

　　　　　　   f. write(userbytes)

　　　　#反序列化的过程

　　　　　with open(‘userdb.pkl‘,‘rb‘) as f :

　　　　　　   userbytes = f.read()

　　　　　　   user = pickle.loads(userbytes)

　　　　　　　print(user)

　　　　# dump  直接序列化到文件

　　　　with open(‘userdb.pkl‘,‘ab‘) as f:

　　　　　　pickle.dump(user.f)

　　　　# load 从文件反序列化

　　　　with open(‘userdb.pkl‘,‘rb‘) as f:

　　　　　　user = pickle.load(f)

　　　　　　print(user)

　　　　　　print(pickle.load(f))

 

 

　　2. shelve 模块

　　shelve模块 也用于序列化,

　　它与pickle不同之处在于 : 不需要关心文件模式什么的. 直接把它当成一个字典来看待

　　它可以直接对数据进行修改  而不用覆盖原来的数据

　　而pickle 你想要修改只能 用wb模式来覆盖

 

　　示例:

　　　　import  shelve

　　　　user = {‘name‘:‘高根‘}

　　　　s = shelve.open(‘userdb.shv‘)

　　　　s[‘user‘] = user

　　　　s.close()

 

　　　　s = shelve.open(‘userdb.shv‘,writeback = True)

　　　　print(s[‘user‘])

　　　　s[‘user‘][‘age‘] = 20

　　　　s.close()

 

　　　总结: 　　可以储存python所有基础数据类型,

　　　　　　　　只需要指定文件名字即可, 使用方法与字典类型相同

　　　　　　　　其实该模块是对pickle模块的封装, 使用起来更加简单

 

 

　　3.  json 模块

　　pickle 和 shevle 序列化后的得到的数据 只有python才能解析,

　　通常企业开发不可能做一个单机程序, 都需要联网进行计算机的交互,

　　我们必须保证这个数据能够跨平台使用

 

　　JSON是什么?  java  script  object  notation 就是对象表示法.

　　var  obj  = {‘name‘ : ‘egon‘}

　　对于我们开发而言 json就是一种通用的数据格式 任何语言都能解析

 

　　json中的数据类型                  python中的数据类型  它俩的对应关系

　　　　{ }                                                   字典 {}

　　　　[ ]                                                   列表  []

　　　　string   " "                                       str    ‘ ‘

　　　　int / float                                         int / float  整型, 浮点型

　　　　true / false                                      True / False  布尔值

　　　　null                                                  None 表示空

　　

　　json 格式的语法规范 :

　　最外层通常是一个字典或列表 (字典用的最多)

　　{ }   or  [ ]

　　只要你想写一个json格式的数据. 那么最外层直接写 { }

　　字符串必须是双引号

　　你可以在里面套任意多的层次

 

　　json 模块的核心功能

　　dump     dumps     load    loads     不带s的就是封装 write 和 read 的

 

　　示例:

　　　　# 反序列化

　　　　1.    loads 模式

　　　　　　import  json

　　　　　　with open(‘a.json‘,‘rt‘,encoding=‘utf-8‘) as f :

　　　　　　　　res = json.loads(f.read())

　　　　　　　　print(res)

　　　　

　　　　2.    load 模式

　　　　　　import  json

　　　　　　with open(‘a.json‘,‘rt‘,encoding=‘utf-8‘) as f :

　　　　　　　　print(json.load(f))

 

　　　　# 序列化

　　　　1.  dumps 模式

　　　　　with open(‘b.json‘,‘wt‘,encoding=‘utf-8‘) as f:

　　　　　　　　f.write(json.dumps(‘传入的字符串‘))

 

　　　　2.  dump 模式

　　　　　with open(‘b.json‘,‘wt‘,encoding=‘utf-8‘) as f :

　　　　　　　　json.dump(‘传入的字符串‘ , f)

 

 

　　# 小练习 : 从网上找一段数据 自己解析一下,

　　 把数据复制到一个 json文件里面.

　　　　　　示例:

　　　　　　　　with open (‘new.json‘,‘rt‘,encoding=‘utf-8‘) as f:

　　　　　　　　　　res = json.load(f)

　　　　　　　　　　print(res)   # 想要改变格式的话,就用下面这种

　　　　　　　　　　for  dic  in  res[‘第一层的名字‘][‘想要打印出来的名字‘] :

　　　　　　　　　　　　for key  in  dic:

　　　　　　　　　　　　　　print(‘%s:%s‘ %(key, dic[key]))

 

 

　　4.  XML 模块

　　　　什么是xml:

　　　　　　　　是一种标记语言 (计算机能识别的文本)

　　　　xml 有什么用?

　　　　　　　　制定了一种文本书写规范,使得计算机能够轻松识别这些数据  就和python一样

　　　　为什么不直接用python语言来进行传输?

　　　　　　　　计算机识别起来太费劲(语法太多.变化太复杂)  所以需要一种更加简单的解决方案

 

　　　　学习的重点还是语法格式

　　　　1. 任何的起始标签都必须有一个结束标签.

　　　　   < >  </>

　　　　

　　　　2.可以采用另一种简化语法, 可以在一个标签中同时表示起始和结束标签,

　　　　    这种语法是在大于号之前紧跟着一个斜线</>, xml解析器会将其翻译成  <xxx><xxx/>.

　　　　　例如 :<百度百科词条/>

　　　　

　　　　3.标签必须按合适的顺序进行 行行嵌套. 所以结束标签必须按镜像顺序匹配

　　　　    起始标签, 这好比是将起始和结束标签看作是数学中的左右括号 :在没有关闭所有的

　　　　　内部括号之前, 是不能关闭外面的括号的.

 

　　　　4.所有的特性都必须有值

 

　　　　5.所有的特性都必须在值的周围加上双引号.

 

　　　　一个标签的组成部分 :

　　　　<tagename   属性名="属性值">文本内容

　　　　</tagename>

 

　　　　单标签的写法:

　　　　<tagename  属性名 = "属性值"/>

 

　　　　镜像关闭的顺序示例:

　　　　　　<a>

　　　　　　　　<b>

　　　　　　　　　　<c>

　　　　　　　　　　</c>

　　　　　　　　</b>

　　　　　　</a>

 

　　　　把你左右的同学的信息写成xml

　　　　　　<studentinfo>

　　　　　　　　<张三>

　　　　　　　　　　<age>22</age>

　　　　　　　　　　<gender>man</gender>

　　　　　　　　</张三>

　　　　　　　　<李四>

　　　　　　　　　　<age>23</age>

　　　　　　　　　　<gender>man</gender>

　　　　　　　　</李四>

　　　　　　</studentinfo>

 

　　总结 : xml也是一种中间格式. 也属于序列化方式之一

　　　　   与json相比较  :  同样的数据, json 会比 xml 更小,效率更高

　　　　    xml 需要根据文档结构 手动解析 而json 直接转对象

 

　　示例:

　　　　import xml.etree.ElementTree as ElementTree

　　　　#  解析xml 文件

　　　　tree = ElementTree.parse(‘d.xml‘)

　　　　print(tree)

　　　　#获取根标签

　　　　rootTree = tree.getroot()

 

　　三种获取标签的方式:

　　　　获取所有人的年龄  iter是用于在全文范围获取标签

　　　　for  item  in  rootTree.iter ("age") :

　　　　　　# 一个标签的三个组成部分分别是:

　　　　　　print(item.tag)  #标签名称

　　　　　　print(item.attrib) #标签的属性

　　　　　　print(item.text) #文本内容

 

　　　　第二种  从当前标签的字标签中找到一个名称为age的标签  如果有多个, 找到的是第一个

　　　　　print(rootTree.find("age").attrib)

 

　　　　第三种  从当前标签的子标签中找到所有名称为age的标签

　　　　　print(rootTree.findall("age"))

 

 

　　　　获取单个属性 :

　　　　　　stu = rootTree.find("stu")

　　　　　　print(stu.get("age"))

　　

　　　　删除子标签

　　　　　　rootTree.remove(stu)

 

　　　　添加子标签 (首先要创建一个子标签)

　　　　　　newTag = ElementTree.Element("这是一个新标签",{"一个属性" : "属性值"})

　　　　　　rootTree.append(newTag)

 

　　　　写入文件内

　　　　　　tree.write(‘f.xml‘ , encoding=‘utf-8‘)

 

　　　　xml 的练习 (取出文件里的stu下的值.和girlfriend的值)

 

　　　　　　import  xml.etree.ElementTree  as  ElementTree

　　　　　　tree = ElementTree.parse("f.xml")

　　　　　　

　　　　　　rootTree = tree.getroot()

　　　　　　users = [ ]

　　　　　　for  item in  rootTree.iter(‘stu‘) :

　　　　　　　　user = item.attrib

　　　　　　　　print(user)

　　　　　　　　gitem = item.find(‘girlfrieng‘)

　　　　　　　　user[‘girlfriend‘] = gitem.attrib

　　　　　　　　users.append(user)

　　　　　　print(users)

 

 

　　5.  config parser 模块

　　　　用于解析配置文件的模块

　　　　何为配置文件 ?

　　　　包含配置程序信息的文件就成为配置文件

　　　　什么样的数据应作为配置信息

　　　　需要改,  但是不经常改的信息.  例如数据文件的路径.  DB_PATH

 

　　　　配置文件中, 只有两种内容

　　　　一种是 section 分区

　　　　一种是 option  选项  (就是一个key = value形式)

 

　　　　我们用的最多的就是get功能  用来从配置文件获取一个配置选项

 

　　　　示例:

　　　　　　import  configparser

　　　　　　# 创建一个解析器

　　　　　　config = configparser.ConfigParser()

　　　　　　

　　　　　　# 读取并解析 test.cfg

　　　　　　config.read(‘test.cfg‘,encoding=‘utf-8‘)

　　　　　　

　　　　　　#获取需要的信息

　　　　　　#获取所有分区

　　　　　　print(config.sections(‘user‘))

 

　　　　　　#获取所有选项

　　　　　　print(config.options(‘user‘))

 

　　　　　　#获取某个选项的值

　　　　　　print(config.get(‘path‘,‘DB_PATH‘))

　　　　　　# get返回的都是字符串类型  如果需要转换类型  直接使用 get+对应的类型(bool int float)

　　　　　　print(config.getint(‘user‘,‘age‘)) #返回的是整数类型

 

　　　　　　# 是否存在某个选项

　　　　　　config.has_option(‘想要找的选项‘)

 

　　　　　　# 是否存在某个分区

　　　　　　config.has_section(‘想要找的分区‘)

 

　　　不太常用的功能:

　　　　　　# 添加

　　　　　　config.add_section(‘想要添加的分区‘)

　　　　　　config.set(‘server‘,‘url‘,‘192.168.1.2‘)  (添加选项和选项的值, 跟修改是一样的代码)

 

　　　　　　# 删除

　　　　　　config.remove_option(‘user‘,‘age‘) #把user分区下的 age选项给删除了

 

　　　　　　# 修改

　　　　　　config.set(‘server‘,‘url‘,‘192.168.1.2‘) #把url选项的值给改了.

 

　　　　　　# 写回文件中

　　　　　　with open(‘test.cfg‘,‘wt‘,encoding=‘utf-8‘) as f:

　　　　　　　　config.write(f)

　　　　　　# 根据当前平台的默认编码来设定写入的格式. win默认为 GBK.