今日内容
1.pcikle
专用于python语言的序列化
2.json
是一种跨平台的数据格式
也属于序列化的一种方式
3.xml
可拓展标记语言
一种编写文档的语法 也支持跨平台
比较json而言 属于重量级
4.shelve
及其简单的序列化模块 只用于python
5 confiqparser
配置文件解析模块
一 pickle
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 并存储到硬盘上
反序列化是什么？
将硬盘上存储的中间格式数据再还原为内存中的数据结构
为什么要学序列化？
就是为了将数据持久存储
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模块主要功能
dump 序列化
load 反序列化
dumps
loads
不带s得死帮你封装write read 更方便
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
import pickle#用户注册后得到的数据name = ‘高跟‘’password = ‘123’height = 1.5hobby = [‘吃‘，‘喝’，‘赌’，‘飘’，{1,2,3}】pickle支持python中所有的数据类型
user = {"name":name,"password":password,"height":height,"hobby":hobby,"test":3}
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)
print(type(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))
???print(pickle.load(f))
???print(pickle.load(f))
二 shelve模块
shelve 模块 也用于序列化
它于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
import shelveuse = {‘name‘:‘高根‘}s = shelve.open(‘userdb.shv‘)s[‘user‘] = users.close()s = shelve.open(‘userdb.shv‘,writeback=True)print(s[‘user‘])s[‘user‘][‘user‘])s[‘user‘][‘age‘]=20s.close()三 jison模块（******）
pickle 和 shevle 序列化后得到的数据 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间的交互
我们必须保证这个数据 能够跨平台使用
JSON是什么？ jave script object notation 就是的对象表示法
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
js中的数据类型 Python数据类型
{} 字典
[] list
string"" str""or‘‘
int/float int/float
true/false True/False
null None
json格式的语法规范
最外层通常是一个字典或者列表
{ }或[ ]
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
可以再里面套任意多的层次
json核心功能
dump
dumps
load
loads
不带s 封装 write 和read
import json# 反序列化# with open("a.json","rt",encoding="utf-8") as f:# ????res = json.loads(f.read())# ????print(type(res))# with open("a.json",encoding="utf-8") as f:# ????print(json.load(f))# 直接解析字符串的json为python对象jsontext = """{ ???"users": [{ ???????????"name": "agon", ???????????"age": 68 ???????}, ???????{ ???????????"name": "agon", ???????????"age": 68 ???????} ???]}"""# res = json.loads(jsontext)# print(res)mydic = { ???"users": [{ ???????"name": "agon", ???????"age": 68 ???}, ???????{ ???????????"name": "agon", ???????????"age": 68 ???????} ???]}# with open("b.json","wt",encoding="utf-8") as f:# ????f.write(json.dumps(mydic))# with open("b.json", "wt", encoding="utf-8") as f:# ????json.dump(mydic, f)import json# dic = {"a": ‘理查德姑妈‘, "b": "找到你", "c": "看不见的客人"}# with open("c.json","wt",encoding="utf-8") as f:# ????f.write(json.dumps(dic))# print(repr(s), type(s))# with open("c.json","rt",encoding="utf-8") as f:# ????# print(f.read())# ????d = json.loads(f.read())# ????print(d)练习
把news.json中的新闻数据 提取出来打印控制台
import jsonwith open("news.json","rt",encoding="utf-8") as f: ???res = json.load(f) ???print(type(res)) ???for dic in res["result"]["data"]: ???????for key in dic: ???????????print("%s:%s" % (key, dic[key]))四 XML
XML 可扩展的标记语言
???<></>
???也是一种通用的数据格式
???之所用用它也是因为跨平台
???学习的重点还是语法格式
???一、任何的起始标签都必须有?一个结束标签。
????<> </>
???二、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?于符号之前紧跟一个斜线（/），XML
???解析器会将其翻译成<百度百科词条></百度百科词条>。
???例例如<百度百科词条/>。
???三、标签必须按合适的顺序进?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，是不不能关闭外?面的括号的。
???四、所有的特性都必须有值。
???五、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 属性名称="属性值">文本内容
???</tagname>
???单标签的写法
???<tagename 属性名称="属性值"/>
???# 镜像关闭顺序实例
???<a>
???????<b>
???????????<c>
???????????</c>
???????</b>
???</a>
把你左右同学的信息写成xml
<studentinfo>
???<张三>
???????<age>20</age>
???????<gender>man</gender>
???</张三>
???<李四>
???????<age>20</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
import xml.etree.ElementTree as ElementTree# 解析d.xmltree = 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"):# ????# 一个标签三个组成部分# ????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 从当前标签的子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"))print(stu.get("name"))# 删除子标签rootTree.remove(stu)# 添加子标签# 要先创建一个子标签newTag = ElementTree.Element("这是新标签",{"一个属性":"值"})rootTree.append(newTag)# 写入文件tree.write("f.xml",encoding="utf-8")五 configparser模块
config parser
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称为配置文件
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
我们通常使用的就是get 功能 用来从配置文件获取一个配置选项
练习
做一个登陆 首先查看配置文件 是否有包含 用户名和密码 如果由直接登陆 如果没有就进行输入用户名密码登录
登陆=成功后 询问是否保存密码 如果是 写入配置文件
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())
# 获取所有选项
# print(config.options("user"))
# 获取某个选项的值
# print(config.get("path","DB_PATH"))
# print(type(config.get("user","age")))
#
# # 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(type(config.getint("user","age")))
# print(type(config.get("user","age")))
# 是否由某个选项
config.has_option()
# 是否由某个分区
# config.has_section()
# 不太常用的
# 添加
# config.add_section("server")
# config.set("server","url","192.168.1.2")
# 删除
# config.remove_option("user","age")
# 修改
# config.set("server","url","192.168.1.2")
# 写回文件中
# with open("test.cfg", "wt", encoding="utf-8") as f:
# ????config.write(f)
第二十天，pickle json xml shelve configparser模块
原文地址：https://www.cnblogs.com/gongcheng-/p/9807024.html