序列化
我们今天学习下序列化,什么是序列化呢? 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。
为什么要有序列化模块: 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)
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。
json
Json模块提供了四个功能:dumps、dump、loads、load
dumps 及 loads
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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' }] |
dump 及 load
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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) |
其他参数说明
json格式化输出
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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) |
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)pickle是python特有的模块.
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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) |
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
总结:
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json模块里的dumps是将python的数据结构转换成字符串,loads是将字符串类型转换成python的数据结构 json模块里的dump是将python的数据结构转换成字符串,然后存入到文件当中 json模块里的load是将文件中字符串类型转换成python的数据结构 pickle模块里的dumps是将python的数据结构转换成二进制的文件,loads是将二进制的文件转换成python的 数据结构 pickle模块里的dump是将python的数据结构转换成二进制然后存入到文件中 pickle模块里的load是将文件中的二进制文件转成python的数据结构 |
random 模块
random是一个随机数模块,我们一般用来生成一些没有规则的内容
获取0-1之间的随机小数
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import random print(random.random()) |
我们可以获取0到1之间的随机的小数,但是还能够满足你,你想要生成指定的数字内的随机小数怎么办??
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import random print(random.uniform(1,5)) |
这样写完后,你就有又想法了,说小数你实现了.整数怎么做到随机呢?老铁别急
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import random print(random.randint(1,5)) |
你这样是实现了,我想让你给生成随机的奇数和偶数,怎么样不会了吧??
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import random print(random.randrange(1,5,2)) #随机生成1-5的奇数 print(random.randrange(0,5,2)) #随机生成0-5的偶数 |
我还真发现了,真有点难不住你了,我现在有一个列表 lst = ['张开','宝元','佩奇','太白'],你给我随机抽一个人出来
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import random lst = [ '张开' , '宝元' , '佩奇' , '太白' ] print(random.choice(lst)) |
看来还是有两把刷子的,我在考考你.怎么给我随机抽出两个来
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import random lst = [ '张开' , '宝元' , '佩奇' , '太白' ] print(random.choices(lst,k=2)) |
差点就被你骗你了,要不是我眼疾手快,发现了你随机出来的两个内容是有重复的,我还就要夸你了,没有满足需求重新实现
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import random lst = [ '张开' , '宝元' , '佩奇' , '太白' ] print(random.sample(lst,k=2)) |
可以啊,真是少年有为啊,难不住了,看来事要逼着我使用绝招了.我给你一个列表你给我让他变成随机排序的
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import random lst = [1,2,3,4,5,6] random.shuffle(lst) print(lst) |