os模块补充以及序列化模块

一、os模块的补充

1.os.path.abspath　　能把存在的相对路径的绝对路径显示出来

path = os.path.abspath("连达day19.py")
print(path)
#F:pythonworkspaceday19连达day19.py

2.os.path.split　　把一个路径分成两段(以元组的形式展示),第二段是该路径的最后一个文件或者文件夹

path = os.path.split("F:pythonworkspaceday19连达day19.py")
print(path)
#('F:\pythonworkspace\day19', '连达day19.py')

3.os.path.dirname　　

 os.path.basename　　

ret1 = os.path.dirname("F:pythonworkspaceday19连达day19.py")
ret2 = os.path.basename("F:pythonworkspaceday19连达day19.py")
print(ret1)
print(ret2)
# F:pythonworkspaceday19
# 连达day19.py

4.os.path.exists　　判断文件或者文件夹是否存在

ret = os.path.exists("F:pythonworkspaceday19连达day19.py")
print(ret)
ret = os.path.exists("F:pythonworkspaceday19连达da19.py")
print(ret)
# True
# False

5.os.path.isabs　　判断是否为绝对路径

ret1 = os.path.isabs("F:pythonworkspaceday19连达da19.py")
ret2 = os.path.isabs("连达da19.py")
print(ret1)
print(ret2)
# True
# False

6.os.path.isdir　　os.path.isfile　　判断是否为文件夹或者文件

ret1 = os.path.isdir("F:pythonworkspaceday19")
ret2 = os.path.isfile("连达da19.py")
print(ret1)
print(ret2)
# True
# False

7.os.path.join　　路径的拼接

path = os.path.join("F:pythonworkspaceday19","连达da19.py")　　拼接的可以是不存在的路径
print(path)
# F:pythonworkspaceday19连达da19.py

8.os.path.getsize　　获取文件的大小，单位是字节(bytes)

size = os.path.getsize("F:pythonworkspaceday19连达day19.py")
print(size)
#1775

9.os.listdir　　以列表的形式把当前路径下的所有文件或文件夹名称显示出来

ret = os.listdir("F:pythonworkspace")
print(ret)
# ['.idea', 'day01', 'day02', 'day03', 'day04', 'day05', 'day06', 'day07', 'day08', 'day09', 'day10', 'day11', 'day13', 'day14', 'day15', 'day16', 'day17', 'day18', 'day19']

二、序列化模块

　　序列：列表、元组、字符串、bytes

　　序列化：字符串、bytes　　把其他数据类型转换成字符串、bytes的过程叫序列化，反之成为反序列化

　　1.json模块：

　　　　json.dumps()　　#序列化

dic = {"k1":"v1","k2":"v2","k3":"v3"}
ret = json.dumps(dic)
print(ret,type(ret))
#{"k1": "v1", "k2": "v2", "k3": "v3"} <class 'str'>

　　　　json.loads()　　#反序列化

dic = {"k1":"v1","k2":"v2","k3":"v3"}
ret = json.dumps(dic)
ret = json.loads(ret)
print(ret,type(ret))
#{'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'} <class 'dict'>

　　*1.当序列化过程中有int类型会转化成字符串类型，但是在反序列化过程中不会再转换成int类型

dic = {1 : 'value',2 : 'value2'}
ret = json.dumps(dic)
print(dic,type(dic))
print(ret,type(ret))

res = json.loads(ret)
print(res,type(res))
#{1: 'value', 2: 'value2'} <class 'dict'>

#{"1": "value", "2": "value2"} <class 'str'>
#{'1': 'value', '2': 'value2'} <class 'dict'>

　　*2.当序列化过程中元组会变成列表，但是反序列化不会变回元组

dic = {1 : [1,2,3],2 : (4,5,'aa')}
ret = json.dumps(dic)  
print(dic,type(dic))
print(ret,type(ret))
res = json.loads(ret)
print(res,type(res))
#{1: [1, 2, 3], 2: (4, 5, 'aa')} <class 'dict'>
#{"1": [1, 2, 3], "2": [4, 5, "aa"]} <class 'str'>
#{'1': [1, 2, 3], '2': [4, 5, 'aa']} <class 'dict'>

　　*3.集合不能被序列化

s = {1,2,"aa"}
ret = json.dumps(s)
print(ret)
#报错

　　*4.字典序列化key不能是元组

　　***json能够处理的数据类型是非常有限的：字符串、列表、字典、int

　　　字典中的key只能是字符串(如果是init就换成str)

序列化与文件的相关操作：

#将字典序列化之后写入文件
dic = {'key' : 'value','key2' : 'value2'}
ret = json.dumps(dic)
with open("json_file","w") as f:
    f.write(ret)
    f.close()

#将文件中的字符串读出来，然后反序列化变成字典
with open("json_file") as f:
    str = f.read()
    f.close()
ret = json.loads(str)
print(ret)
#{'key': 'value', 'key2': 'value2'}

　　dump和load 是直接操作文件的

dic = {'key1' : 'value1','key2' : 'value2'}
with open("json_file","a") as f:
    json.dump(dic,f)　　#注意有两个参数，一个是要序列化的对象，第二个是文件的句柄

with open("json_file") as f: #该文件中只有一个字典才能读出来
    dic = json.load(f)
print(dic)

实现了多次存取
dic = {'key1' : 'value1','key2' : 'value2'}
with open('json_file','a') as f:
    str_dic = json.dumps(dic)
    f.write(str_dic+'
')
    str_dic = json.dumps(dic)
    f.write(str_dic + '
')
    str_dic = json.dumps(dic)
    f.write(str_dic + '
')
with open('json_file','r') as f:
    for line in f:
        dic = json.loads(line.strip())#*****
        print(dic.keys())

 data = {'username':['李华','二愣子'],'sex':'male','age':16} json_dic2 = json.dumps(data,sort_keys=True,indent=4,separators=(',',':'),ensure_ascii=False)
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　字典的key　　　　　　　　　　格式　　　　    　#用来显示汉字

pickle模块

　　pickle模块的功能与用法与json基本一致

　　*支持python中几乎所有的数据类型

　　*序列化的结果只能是字节

　　*只能在python中使用

　　*在和文件操作的时候，要用“rb”，“wb”的模式

　　*可以多次dump和load

with open('pickle_file','rb') as f:
    while True:
        try:
            ret = pickle.load(f)
            print(ret,type(ret))
        except EOFError:
            break