python入门第二十天 JSON 、 PICKLE

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python 内置函数

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描述

eval() 函数用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。

语法

以下是 eval() 方法的语法:

eval(expression[, globals[, locals]])

参数

• expression -- 表达式。
• globals -- 变量作用域，全局命名空间，如果被提供，则必须是一个字典对象。
• locals -- 变量作用域，局部命名空间，如果被提供，可以是任何映射对象。

返回值

返回表达式计算结果。

实例

以下展示了使用 eval() 方法的实例：

>>>x = 7
>>> eval( '3 * x' )
21
>>> eval('pow(2,2)')
4
>>> eval('2 + 2')
4
>>> n=81
>>> eval("n + 4")
85

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向文件写入数据：

dic=str({'1':'111'})
f=open('test','w') #TypeError: write() argument must be str, not set
f.write(dic)

f.close()

从文件中取出数据：

f=open('test','r')
data=f.read()
print(eval(data)['1'])

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之前我们学习过用eval内置方法可以将一个字符串转成python对象，不过，eval方法是有局限性的，对于普通的数据类型，json.loads和eval都能用，但遇到特殊类型的时候，eval就不管用了,所以eval的重点还是通常用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。

import json
x="[null,true,false,1]"
print(eval(x))
# print(json.loads(x))

结果：

"D:Program Files (x86)python36python.exe" F:/python从入门到放弃/7.13/pickle_json.py
Traceback (most recent call last):
  File "F:/python从入门到放弃/7.13/pickle_json.py", line 3, in <module>
    print(eval(x))
  File "<string>", line 1, in <module>
NameError: name 'null' is not defined

Process finished with exit code 1

import json
x="[null,true,false,1]"
# print(eval(x))
print(json.loads(x))

结果：

"D:Program Files (x86)python36python.exe" F:/python从入门到放弃/7.13/pickle_json.py
[None, True, False, 1]

Process finished with exit code 0

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文件读写

读写文件是最常见的IO操作。Python内置了读写文件的函数，用法和C是兼容的。

读写文件前，我们先必须了解一下，在磁盘上读写文件的功能都是由操作系统提供的，现代操作系统不允许普通的程序直接操作磁盘，所以，读写文件就是请求操作系统打开一个文件对象（通常称为文件描述符），然后，通过操作系统提供的接口从这个文件对象中读取数据（读文件），或者把数据写入这个文件对象（写文件）。

读文件

要以读文件的模式打开一个文件对象，使用Python内置的open()函数，传入文件名和标示符：

>>> f = open('/Users/michael/test.txt', 'r')

标示符'r'表示读，这样，我们就成功地打开了一个文件。

如果文件不存在，open()函数就会抛出一个IOError的错误，并且给出错误码和详细的信息告诉你文件不存在：

>>> f=open('/Users/michael/notfound.txt', 'r')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '/Users/michael/notfound.txt'

如果文件打开成功，接下来，调用read()方法可以一次读取文件的全部内容，Python把内容读到内存，用一个str对象表示：

>>> f.read()
'Hello, world!'

最后一步是调用close()方法关闭文件。文件使用完毕后必须关闭，因为文件对象会占用操作系统的资源，并且操作系统同一时间能打开的文件数量也是有限的：

>>> f.close()

由于文件读写时都有可能产生IOError，一旦出错，后面的f.close()就不会调用。所以，为了保证无论是否出错都能正确地关闭文件，我们可以使用try ... finally来实现：

try:
    f = open('/path/to/file', 'r')
    print(f.read())
finally:
    if f:
        f.close()

但是每次都这么写实在太繁琐，所以，Python引入了with语句来自动帮我们调用close()方法：

with open('/path/to/file', 'r') as f:
    print(f.read())

这和前面的try ... finally是一样的，但是代码更佳简洁，并且不必调用f.close()方法。

调用read()会一次性读取文件的全部内容，如果文件有10G，内存就爆了，所以，要保险起见，可以反复调用read(size)方法，每次最多读取size个字节的内容。另外，调用readline()可以每次读取一行内容，调用readlines()一次读取所有内容并按行返回list。因此，要根据需要决定怎么调用。

如果文件很小，read()一次性读取最方便；如果不能确定文件大小，反复调用read(size)比较保险；如果是配置文件，调用readlines()最方便：

for line in f.readlines():
    print(line.strip()) # 把末尾的'
'删掉

file-like Object

像open()函数返回的这种有个read()方法的对象，在Python中统称为file-like Object。除了file外，还可以是内存的字节流，网络流，自定义流等等。file-like Object不要求从特定类继承，只要写个read()方法就行。

StringIO就是在内存中创建的file-like Object，常用作临时缓冲。

二进制文件

前面讲的默认都是读取文本文件，并且是UTF-8编码的文本文件。要读取二进制文件，比如图片、视频等等，用'rb'模式打开文件即可：

>>> f = open('/Users/michael/test.jpg', 'rb')
>>> f.read()
b'xffxd8xffxe1x00x18Exifx00x00...' # 十六进制表示的字节

字符编码

要读取非UTF-8编码的文本文件，需要给open()函数传入encoding参数，例如，读取GBK编码的文件：

>>> f = open('/Users/michael/gbk.txt', 'r', encoding='gbk')
>>> f.read()
'测试'

遇到有些编码不规范的文件，你可能会遇到UnicodeDecodeError，因为在文本文件中可能夹杂了一些非法编码的字符。遇到这种情况，open()函数还接收一个errors参数，表示如果遇到编码错误后如何处理。最简单的方式是直接忽略：

>>> f = open('/Users/michael/gbk.txt', 'r', encoding='gbk', errors='ignore')

写文件

写文件和读文件是一样的，唯一区别是调用open()函数时，传入标识符'w'或者'wb'表示写文本文件或写二进制文件：

>>> f = open('/Users/michael/test.txt', 'w')
>>> f.write('Hello, world!')
>>> f.close()

你可以反复调用write()来写入文件，但是务必要调用f.close()来关闭文件。当我们写文件时，操作系统往往不会立刻把数据写入磁盘，而是放到内存缓存起来，空闲的时候再慢慢写入。只有调用close()方法时，操作系统才保证把没有写入的数据全部写入磁盘。忘记调用close()的后果是数据可能只写了一部分到磁盘，剩下的丢失了。所以，还是用with语句来得保险：

with open('/Users/michael/test.txt', 'w') as f:
    f.write('Hello, world!')

要写入特定编码的文本文件，请给open()函数传入encoding参数，将字符串自动转换成指定编码。

细心的童鞋会发现，以'w'模式写入文件时，如果文件已存在，会直接覆盖（相当于删掉后新写入一个文件）。如果我们希望追加到文件末尾怎么办？可以传入'a'以追加（append）模式写入。

所有模式的定义及含义可以参考Python的官方文档。

练习

请将本地一个文本文件读为一个str并打印出来：

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StringIO

很多时候，数据读写不一定是文件，也可以在内存中读写。

StringIO顾名思义就是在内存中读写str。

要把str写入StringIO，我们需要先创建一个StringIO，然后，像文件一样写入即可：

>>> from io import StringIO
>>> f = StringIO()
>>> f.write('hello')
5
>>> f.write(' ')
1
>>> f.write('world!')
6
>>> print(f.getvalue())
hello world!

getvalue()方法用于获得写入后的str。

要读取StringIO，可以用一个str初始化StringIO，然后，像读文件一样读取：

>>> from io import StringIO
>>> f = StringIO('Hello!
Hi!
Goodbye!')
>>> while True:
...     s = f.readline()
...     if s == '':
...         break
...     print(s.strip())
...
Hello!
Hi!
Goodbye!

 

from io import StringIO
f=StringIO()
dic=str({'1':'111'})
file1=f.write(dic)
print(file1)
print(f.getvalue())
print(type(f.getvalue()))
print(eval(f.getvalue())['1'])

结果：

"D:Program Files (x86)python36python.exe" F:/python从入门到放弃/7.13/pickle_json.py
12
{'1': '111'}
<class 'str'>
111

Process finished with exit code 0

BytesIO

StringIO操作的只能是str，如果要操作二进制数据，就需要使用BytesIO。

BytesIO实现了在内存中读写bytes，我们创建一个BytesIO，然后写入一些bytes：

>>> from io import BytesIO
>>> f = BytesIO()
>>> f.write('中文'.encode('utf-8'))
6
>>> print(f.getvalue())
b'xe4xb8xadxe6x96x87'

请注意，写入的不是str，而是经过UTF-8编码的bytes。

和StringIO类似，可以用一个bytes初始化BytesIO，然后，像读文件一样读取：

>>> from io import BytesIO
>>> f = BytesIO(b'xe4xb8xadxe6x96x87')
>>> f.read()
b'xe4xb8xadxe6x96x87'

小结

StringIO和BytesIO是在内存中操作str和bytes的方法，使得和读写文件具有一致的接口。

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序列化：

在程序运行的过程中，所有的变量都是在内存中，比如，定义一个dict：

d = dict(name='Bob', age=20, score=88)

可以随时修改变量，比如把name改成'Bill'，但是一旦程序结束，变量所占用的内存就被操作系统全部回收。如果没有把修改后的'Bill'存储到磁盘上，下次重新运行程序，变量又被初始化为'Bob'。

我们把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，在Python中叫pickling，在其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening等等，都是一个意思。

序列化之后，就可以把序列化后的内容写入磁盘，或者通过网络传输到别的机器上。

反过来，把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化，即unpickling。

Python提供了pickle模块来实现序列化。

首先，我们尝试把一个对象序列化并写入文件：

>>> import pickle
>>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
>>> pickle.dumps(d)
b'x80x03}qx00(Xx03x00x00x00ageqx01Kx14Xx05x00x00x00scoreqx02KXXx04x00x00x00nameqx03Xx03x00x00x00Bobqx04u.'

pickle.dumps()方法把任意对象序列化成一个bytes，然后，就可以把这个bytes写入文件。或者用另一个方法pickle.dump()直接把对象序列化后写入一个file-like Object：

>>> f = open('dump.txt', 'wb')
>>> pickle.dump(d, f)
>>> f.close()

看看写入的dump.txt文件，一堆乱七八糟的内容，这些都是Python保存的对象内部信息。

当我们要把对象从磁盘读到内存时，可以先把内容读到一个bytes，然后用pickle.loads()方法反序列化出对象，也可以直接用pickle.load()方法从一个file-like Object中直接反序列化出对象。我们打开另一个Python命令行来反序列化刚才保存的对象：

>>> f = open('dump.txt', 'rb')
>>> d = pickle.load(f)
>>> f.close()
>>> d
{'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}

变量的内容又回来了！

当然，这个变量和原来的变量是完全不相干的对象，它们只是内容相同而已。

Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样，就是它只能用于Python，并且可能不同版本的Python彼此都不兼容，因此，只能用Pickle保存那些不重要的数据，不能成功地反序列化也没关系。

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json

如果我们要在不同的编程语言之间传递对象，就必须把对象序列化为标准格式，比如XML，但更好的方法是序列化为JSON，因为JSON表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web页面中读取，非常方便。

Python3 JSON 数据解析

JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于ECMAScript的一个子集。

Python3 中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码，它包含了两个函数：

• json.dumps(): 对数据进行编码。
• json.loads(): 对数据进行解码。

在json的编解码过程中，python 的原始类型与json类型会相互转换，具体的转化对照如下：

Python 编码为 JSON 类型转换对应表：

Python	JSON
dict	object
list, tuple	array
str	string
int, float, int- & float-derived Enums	number
True	true
False	false
None	null

JSON 解码为 Python 类型转换对应表：

JSON	Python
object	dict
array	list
string	str
number (int)	int
number (real)	float
true	True
false	False
null	None

 练习：

import json
#-*- coding:utf-8 -*-
# dic={'name':'Tom','age':'29','gender':'man'}
#
# data=json.dumps(dic)
# with open('JSON_TEXT','w') as f:
#     f.write(data)
'''
{"name": "Tom", "age": "29", "gender": "man"}
'''
# with open('JSON_TEXT','r') as f:
#     data=f.read()
#     print(data)
#     print(type(data))
'''
"D:Program Files (x86)python36python.exe" F:/python从入门到放弃/7.13/pickle_json.py
{"name": "Tom", "age": "29", "gender": "man"}
<class 'str'>

Process finished with exit code 0
'''
with open('JSON_TEXT','r') as f:
    data=f.read()
    data=json.loads(data)
    print(data)
    print(type(data))
'''
"D:Program Files (x86)python36python.exe" F:/python从入门到放弃/7.13/pickle_json.py
{'name': 'Tom', 'age': '29', 'gender': 'man'}
<class 'dict'>

Process finished with exit code 0

'''

json不能序列化函数

def foo():
    print('ok')

json.dumps(foo) #TypeError: Object of type 'function' is not JSON serializable

用pikle

import pickle
def foo():
    print('ok')
#
# # f=open('pikle_test','wb')
#
# data=pickle.dumps(foo)
# # print(data)
# # print(type(data))
# f=open('pikle_test','wb')
# f.write(data)
# f.close()

# f.write(data)#TypeError: write() argument must be str, not bytes
# pickle.dump(data,f)
with open('pikle_test','rb') as f:
    data=f.read()
    # print(data)
    data=pickle.loads(data)

    data()

运行结果：

"D:Program Files (x86)python36python.exe" F:/python从入门到放弃/7.13/pickle_json.py
ok

Process finished with exit code 0