"""
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?
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?
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
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
"""
import pickle
# 用户注册后得到的数据
name = "高跟"
password = "123"
height = 1.5
hobby = ["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))再读下一行文件里没数据就会报错
print(pickle.load(f))
print(pickle.load(f))
# def myload(filename):
# with open(filename,"rb") as f:
# return pickle.load(f)
#
"""
2 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 shelve
# user = {"name":"高根"}
# s = shelve.open("userdb.shv")
# s["user"] = user
# s.close()
s = shelve.open("userdb.shv",writeback=True)
print(s["user"])
s["user"]["age"] = 20
s.close()
3json的介绍和pickle,shevle对比
"""
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? java 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 的对应关系
{} 字典
[] list
string "" str
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write 和 read
"""
mport 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))#repr把任意字符串转化为解释器可以理解的形式
# with open("c.json","rt",encoding="utf-8") as f:
# # print(f.read())
# d = json.loads(f.read())
# print(d)
4 """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.xml
tree = 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
不会找下个级别内的内容
# print(rootTree.findall("age"))
# 获取单个属性
stu = rootTree.find("stu")#找到一个子标签
print(stu.get("age"))#获取子标签里的属性值
print(stu.get("name"))
# 删除子标签
rootTree.remove(stu)#删除内存里的数据
stu = rootTree.find("stu")#再获取一次获得其他同级别的属性
print(stu.get("name"))
# 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
获取子标签下面的标签要iter循环进行获取
tree.write("f.xml",encoding="utf-8")
import xml.etree.ElementTree as ElementTree
tree = 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)
""
5 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
我们用的最多的就是get功能 用来从配置文件获取一个配置选项
练习:
做一个登录 首先查看配置文件 是否又包含 用户名和密码 如果由直接登录 如果没有就进行输入用户名密码登录
登录成功后 询问是否要保存密码 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()#输入分区和选项比如usr,name返回bool
# 是否由某个分区
# config.has_section()#输入分区返回bool
# 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)