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
Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load
pickle模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load
dump()函数接受一个文件句柄和一个数据对象作为参数，把数据对象以特定的格式保存 到给定的文件中。当我们使用load()函数从文件中取出已保存的对象时，pickle知道如何恢复这些对象到它们本来的格式。
dumps()函数执行和dump() 函数相同的序列化。取代接受流对象并将序列化后的数据保存到磁盘文件，这个函数简单的返回序列化的数据。
loads()函数执行和load() 函数一样的反序列化。取代接受一个流对象并去文件读取序列化后的数据，它接受包含序列化后的数据的str对象, 直接返回的对象。
示例：
ps1: 把一个字典,写入到文件中
1 dic = '{"name": "alex"}'
2 f = open("hello", "w")
3 f.write(dic)
执行结果：
会生成一个hello文件
1 {"name": "alex"}
ps2: 读取文件方法，把字典转成字符串
1 f_read=open("hello","r") #读取文件
2 data=f_read.read()
3 print(type(data))
4 data=eval(data) #字典转成字符串(eval的使用方法）
5 print(data["name"])
执行结果：
1 <class 'str'> 2 alex
json模块方法：
ps1: 把字典转换成json形式的字符串写入文件中 （两种方法效果一样，只是写法不同而已）
方法一：推荐用这种方法
1 #1、把字典转换成json形式的字符串写入文件中
2 import json
3 dic = {'name': 'alex'}
4 dic = json.dumps(dic)
5 f = open("hello", "w")
6 f.write(dic)
方法二：
1 import json
2 dic = {'name': 'alex'}
3 f = open("hello", "w")
4 dic = json.dump(dic, f)
执行结果：
会生成一个hello的文件，并写入内容：
1 {"name": "alex"}
#----------------json------------------序列化（重点，必须掌握）
ps2: 把文件中json类型的字符串读取出来转换成字典
方法一：推荐用这种方法
1 #把文件中json类型的字符串读取出来转换成字典
2 import json
3 f = open('hello','r')
4 f = json.loads(f.read())
5 print(f)
6 print(type(f))
方法二：
1 import json
2 f = open('hello','r')
3 f = json.load(f) #不常用这种方法
4 print(f)
5 print(type(f))
执行结果：
1 {'name': 'alex'}
2 <class 'dict'> #查看类型
注意知识点：
示例一：
1 import json
2 #dct="{'1':111}"#json 不认单引号
3 #dct=str({"1":111})#报错,因为生成的数据还是单引号:{'one': 1}
4
5 dct='{"1":"111"}'
6 print(json.loads(dct))
7
8 #conclusion:
9 # 无论数据是怎样创建的，只要满足json格式，就可以json.loads出来,不一定非要dumps的数据才能loads
示例二：
先创建一个json_test文件，写入内容
1 {"name":"alvin"} #只要符合json规范就可以把值取出来。 另一种示例：{'name':"alvin"} #如果是'name' 的值是单引号就会报错。
再去取值
1 import json
2
3 with open("Json_test","r") as f: #双引号可以直接把值取出来
4 data=f.read()
5 data=json.loads(data)
6 print(data["name"])
执行结果：
1 alvin
json的dumps，loads，dump，load功能总结：
json.dumps(x) 把python的(x)原对象转换成json字符串的对象，主要用来写入文件。
json.loads(f) 把json字符串(f)对象转换成python原对象，主要用来读取文件和json字符串
json.dump(x,f) 把python的(x)原对象,f是文件对象，写入到f文件里面，主要用来写入文件的
json.load(file) 把json字符串的文件对象，转换成python的原对象，只是读文件
pickle模块：(不常用这个模块）
#---------------pickle---------------序列化
ps1: pickle转换后的结果是bytes（字节）
1 import pickle
2
3 dic = {'name': 'alvin', 'age': 23, 'sex': 'male'}
4 print(type(dic)) # <class 'dict'>
5
6 j = pickle.dumps(dic)
7 print(type(j)) # <class 'bytes'>
执行结果：
1 <class 'dict'> #字典类型 2 <class 'bytes'> #bytes类型
ps2:
1 import pickle
2
3 dic = {'name': 'alvin', 'age': 23, 'sex': 'male'}
4 j = pickle.dumps(dic)
5 f = open('序列化对象_pickle', 'wb') #注意是w是写入str,wb是写入bytes,j是'bytes'
6 f.write(j) #等价于pickle.dump(dic,f)
7 f.close()
执行结果：
生成一个序列化对象_pickle文件，文件内容如下：
1 �}q (X ageqKX sexqX maleqX nameqX alvinqu. #生成一个不可读的文件，但计算机可以解析出来
ps3: 反序列化
1 import pickle
2
3 f = open('序列化对象_pickle', 'rb')
4 data = pickle.loads(f.read()) # 等价于data=pickle.load(f)
5 print(data['age'])
执行结果：
1 23 #读出里面的结果
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。
八、shelve模块
shelve模块比pickle模块简单，只有一个open函数，返回类似字典的对象，可读可写;key必须为字符串，而值可以是python所支持的数据类型
ps1:
1 #添加键值对到文件中，会生成三个文件，并写入字典内容
2
3 import shelve
4
5 f = shelve.open(r'shelve1') # 目的：将一个字典放入文本 f={}
6 f['stu1_info']={'name':'alex','age':'18'}
7 f['stu2_info']={'name':'alvin','age':'20'}
8 f['school_info']={'website':'oldboyedu.com','city':'beijing'}
9 f.close()
执行结果：
会生成三个文件：shelvel.dat,shelve1.dir,shelve1.bak,其中shelvel.bak中内容如下：
1 'stu1_info', (0, 49) #生成只有计算机能识别的语言 2 'stu2_info', (512, 50) 3 'school_info', (1024, 67)
ps2:取出age的值
1 import shelve
2
3 f = shelve.open(r'shelve1')
4 print(f.get('stu1_info')['age']) #取出age的值
5 print(f.get('stu2_info')['age'])
执行结果：
1 18 2 20
九、xml模块
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。
xml的格式如下，就是通过<>节点来区别数据结构的:
1 <?xml version="1.0"?> 2 <data> #根 3 <country name="Liechtenstein"> #节点 4 <rank updated="yes">2</rank> 5 <year>2008</year> 6 <gdppc>141100</gdppc> 7 <neighbor name="Austria" direction="E"/> 8 <neighbor name="Switzerland" direction="W"/> 9 </country> 10 <country name="Singapore"> #节点 11 <rank updated="yes">5</rank> 12 <year>2011</year> 13 <gdppc>59900</gdppc> 14 <neighbor name="Malaysia" direction="N"/> 15 </country> 16 <country name="Panama"> #节点 17 <rank updated="yes">69</rank> 18 <year>2011</year> 19 <gdppc>13600</gdppc> 20 <neighbor name="Costa Rica" direction="W"/> 21 <neighbor name="Colombia" direction="E"/> 22 </country> 23 </data> 24 25 xml数据
xml协议在各个语言里的都 是支持的，在python中可以用以下模块操作xml：
1 import xml.etree.ElementTree as ET
2
3 tree = ET.parse("xmltest.xml")
4 root = tree.getroot()
5 print(root.tag)
6
7 #遍历xml文档
8 for child in root:
9 print(child.tag, child.attrib)
10 for i in child:
11 print(i.tag,i.text)
12
13 #只遍历year 节点
14 for node in root.iter('year'):
15 print(node.tag,node.text)
#执行结果：
year 2008
year 2011
year 2011
16 #---------------------------------------
17
18 import xml.etree.ElementTree as ET
19
20 tree = ET.parse("xmltest.xml")
21 root = tree.getroot()
22
23 #修改
24 for node in root.iter('year'):
25 new_year = int(node.text) + 1 #2008+1=2009
26 node.text = str(new_year)
27 node.set("updated","yes") #修改通过set,加个属性yes
28
29 tree.write("xmltest.xml")
30
31 #执行结果：
会生成一个新的xmltest.xml文件，内容中会添加
<year updated="yes">2009</year> #年份+1，加个yes属性
32 #删除node
33 for country in root.findall('country'): #通过对country进行遍历
34 rank = int(country.find('rank').text) #再用find找到rank
35 if rank > 50: #再判断>50的值
36 root.remove(country) #再用remove删除
37
38 tree.write('output.xml') #写到一个新文件中
#执行结果：
自己创建xml文档：
1 import xml.etree.ElementTree as ET #as后面的ET是前面的类的别名，名称随便取
2
3
4 new_xml = ET.Element("namelist")
5 name = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"yes"})
6 age = ET.SubElement(name,"age",attrib={"checked":"no"})
7 sex = ET.SubElement(name,"sex")
8 sex.text = '33'
9 name2 = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"no"})
10 age = ET.SubElement(name2,"age")
11 age.text = '19'
12
13 et = ET.ElementTree(new_xml) #生成文档对象 （记住重点）
14 et.write("test.xml", encoding="utf-8",xml_declaration=True) （记住重点）
15
16 ET.dump(new_xml) #打印生成的格式
17
18 创建xml文档
执行结果：
会生成一个test.xml的文件，文件内容如下：
1 <?xml version='1.0' encoding='utf-8'?> 2 3 <namelist> 4 <name enrolled="yes"> 5 <age checked="no" /> 6 <sex>33</sex> 7 </name> 8 <name enrolled="no"> 9 <age>19</age> 10 </name> 11 </namelist>