一、json模块（重点）
一种跨平台的数据格式
也属于序列化的一种方式
介绍模块之前，三个问题：
序列化是什么?
我们把对象(变量)从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化。
反序列化又是什么?
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?
1、持久保持状态
2、跨平台数据的交互
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
js中的数据类型 在python中数据类型的对应关系
{} ??????????????????????????字典[] ??????????????????????????liststring "" ???????????????????strint/float ????????????????int/floattrue/false ???????????????True/Falsenull ????????????????????????None json格式的语法规范
???最外层通常是一个字典或列表
???{} 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: 封装了write 和 read
但多数实际开发中 用dumps 和 loads 较多
import json
#序列化# dic = {"a": ‘香港‘, "b": "重庆", "c": "上海"}# with open("c.json","wt",encoding="utf-8") as f:# ????f.write(json.dumps(dic))# print(repr(s), type(s))
反序列化# with open("c.json","rt",encoding="utf-8") as f:# ????# print(f.read())# ????d = json.loads(f.read())# ????print(d)
两个eg：
jsontext = """{ ???"users": [{ ???????????"name": "agon", ???????????"age": 68 ???????}, ???????{ ???????????"name": "alex", ???????????"age": 57 ???????} ???]}"""# res = json.loads(jsontext)# print(res)mydic = { ???"users": [{ ???????"name": "agon", ???????"age": 68 ???}, ???????{ ???????????"name": "alex", ???????????"age": 57 ???????} ???]}# 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)二、pickle模块
专用于python语言的序列化
pickle模块主要功能
???dump
???load
???dumps
???loads
???dump是序列化
???load反序列化
???不带s的是帮你封装write read 更方便
load函数可以多次执行 每次load 都是往后在读一个对象 如果没有了就抛出异常Ran out of input。
eg：
import pickle# 用户注册后得到的数据name = "wwl"password = "123"height = 1.8hobby = ["吃","喝","赌","飘",{1,2,3}]# with open("userdb.txt","wt",encoding="utf-8") as f:# ????text = "|".join([name,password,str(height)])# ????f.write(text)# 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))Conclusion：
json vs pickle:
json:
优点：跨语言、体积小
缺点：只能支持int\str\list\tuple\dict
Pickle:
优点：专为python设计，支持python所有的数据类型
缺点：只能在python中使用，存储数据占空间大
三、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
序列化
import shelvef = shelve.open(‘shelve_test‘) ?# 打开一个文件names = ["alex", "rain", "test"]info = {‘name‘:‘alex‘,‘age‘:22}f["names"] = names ?# 持久化列表f[‘info_dic‘] = infof.close()反序列化
import shelved = shelve.open(‘shelve_test‘，,writeback=True) ?# 打开一个文件print(d[‘names‘])print(d[‘info_dic‘])
d[‘names‘].append(‘wwl‘)
d.close()
#del d[‘test‘] #还可以删除
四、XML模块 (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
xml是实现不同语言或程序之间进行数据交换的协议，跟json差不多，但json使用起来更简单，不过，古时候，在json还没诞生的黑暗年代，大家只能选择用xml呀，至今很多传统公司如金融行业的很多系统的接口还主要是xml。
例如:
<?xml version="1.0"?><data> ???<country name="Liechtenstein"> ???????<rank updated="yes">2</rank> ???????<year>2008</year> ???????<gdppc>141100</gdppc> ???????<neighbor name="Austria" direction="E"/> ???????<neighbor name="Switzerland" direction="W"/> ???</country> ???<country name="Singapore"> ???????<rank updated="yes">5</rank> ???????<year>2011</year> ???????<gdppc>59900</gdppc> ???????<neighbor name="Malaysia" direction="N"/> ???</country> ???<country name="Panama"> ???????<rank updated="yes">69</rank> ???????<year>2011</year> ???????<gdppc>13600</gdppc> ???????<neighbor name="Costa Rica" direction="W"/> ???????<neighbor name="Colombia" direction="E"/> ???</country></data>
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>
把朋友的信息写成xml<studentinfo> ???<张三> ???????<age>20</age> ???????<gender>man</gender> ???</张三> ???<李四> ???????<age>20</age> ???????<gender>man</gender> ???</李四></studentinfo>
用法：
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")练习：
import xml.etree.ElementTree as ElementTreetree = ElementTree.parse("f.xml")rootTree = tree.getroot()users = []for item in rootTree.iter("stu"): ???user = item.attrib ???print(user) ???gitem = item.find("girlfriend") ???user["girlfriend"] = gitem.attrib ???users.append(user)print(users)Conclusion:
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
常用模块(json/pickle/shelve/XML)
原文地址：https://www.cnblogs.com/wanlei/p/9812912.html