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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day24相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

python常用模块

 

一,什么是模块?

 

   常见的场景:一个模块就是一个包含了python定义和声明的文件,文件名就是模块名字加上.py的后缀。

 

   但其实import加载的模块分为四个通用类别: 

 

  1 使用python编写的代码(.py文件)

 

  2 已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展

 

  3 包好一组模块的包

 

  4 使用C编写并链接到python解释器的内置模块

 

为何要使用模块?

 

   如果你退出python解释器然后重新进入,那么你之前定义的函数或者变量都将丢失,因此我们通常将程序写到文件中以便永久保存下来,需要时就通过python test.py方式去执行,此时test.py被称为脚本script。

 

    随着程序的发展,功能越来越多,为了方便管理,我们通常将程序分成一个个的文件,这样做程序的结构更清晰,方便管理。这时我们不仅仅可以把这些文件当做脚本去执行,还可以把他们当做模块来导入到其他的模块中,实现了功能的重复利用,

 

二,序列化模块。

 

什么叫序列化——将原本的字典、列表等内容转换成一个字符串的过程就叫做序列化

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比如,我们在python代码中计算的一个数据需要给另外一段程序使用,那我们怎么给?
现在我们能想到的方法就是存在文件里,然后另一个python程序再从文件里读出来。
但是我们都知道,对于文件来说是没有字典这个概念的,所以我们只能将数据转换成字典放到文件中。
你一定会问,将字典转换成一个字符串很简单,就是str(dic)就可以办到了,为什么我们还要学习序列化模块呢?
没错序列化的过程就是从dic 变成str(dic)的过程。现在你可以通过str(dic),将一个名为dic的字典转换成一个字符串,
但是你要怎么把一个字符串转换成字典呢?
聪明的你肯定想到了eval(),如果我们将一个字符串类型的字典str_dic传给eval,就会得到一个返回的字典类型了。
eval()函数十分强大,但是eval是做什么的?e官方demo解释为:将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果。
BUT!强大的函数有代价。安全性是其最大的缺点。
想象一下,如果我们从文件中读出的不是一个数据结构,而是一句"删除文件"类似的破坏性语句,那么后果实在不堪设设想。
而使用eval就要担这个风险。
所以,我们并不推荐用eval方法来进行反序列化操作(将str转换成python中的数据结构)
为什么要有序列化模块

序列化的目的

1、以某种存储形式使自定义对象持久化;
2、将对象从一个地方传递到另一个地方。
3、使程序更具维护性。
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2.1 json模块

Json模块提供了四个功能:dumps、dump、loads、load

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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‘}]

loads和dumps
dumps loads
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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)
dump load
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Serialize obj to a JSON formatted str.(字符串表示的json对象) 
Skipkeys:默认值是False,如果dict的keys内的数据不是python的基本类型(str,unicode,int,long,float,bool,None),设置为False时,就会报TypeError的错误。此时设置成True,则会跳过这类key 
ensure_ascii:,当它为True的时候,所有非ASCII码字符显示为uXXXX序列,只需在dump时将ensure_ascii设置为False即可,此时存入json的中文即可正常显示。) 
If check_circular is false, then the circular reference check for container types will be skipped and a circular reference will result in an OverflowError (or worse). 
If allow_nan is false, then it will be a ValueError to serialize out of range float values (nan, inf, -inf) in strict compliance of the JSON specification, instead of using the javascript equivalents (NaN, Infinity, -Infinity). 
indent:应该是一个非负的整型,如果是0就是顶格分行显示,如果为空就是一行最紧凑显示,否则会换行且按照indent的数值显示前面的空白分行显示,这样打印出来的json数据也叫pretty-printed json 
separators:分隔符,实际上是(item_separator, dict_separator)的一个元组,默认的就是(‘,’,’:’);这表示dictionary内keys之间用“,”隔开,而KEY和value之间用“:”隔开。 
default(obj) is a function that should return a serializable version of obj or raise TypeError. The default simply raises TypeError. 
sort_keys:将数据根据keys的值进行排序。 
To use a custom JSONEncoder subclass (e.g. one that overrides the .default() method to serialize additional types), specify it with the cls kwarg; otherwise JSONEncoder is used.
其它参数说明
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import json
data = {username:[李华,二愣子],sex:male,age:16}
json_dic2 = json.dumps(data,sort_keys=True,indent=2,separators=(,,:),ensure_ascii=False)
print(json_dic2)
json的格式化输出

2.2 pickle模块

用于序列化的两个模块

  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

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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)
pickle

这时候机智的你又要说了,既然pickle如此强大,为什么还要学json呢?
这里我们要说明一下,json是一种所有的语言都可以识别的数据结构。
如果我们将一个字典或者序列化成了一个json存在文件里,那么java代码或者js代码也可以拿来用。
但是如果我们用pickle进行序列化,其他语言就不能读懂这是什么了~
所以,如果你序列化的内容是列表或者字典,我们非常推荐你使用json模块
但如果出于某种原因你不得不序列化其他的数据类型,而未来你还会用python对这个数据进行反序列化的话,那么就可以使用pickle

2.3 shelve模块

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。

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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)
View Code

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

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

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。

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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()
设置writeback

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。







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