序列化
我们把对象(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。
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。
JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象,JSON和Python内置的数据类型对应如下:
# ----------------------------序列化 import json dic = {'name': 'pp', 'age': 20, 'sex': 'male'} print(type(dic)) # <class 'dict'> j = json.dumps(dic) print(type(j)) # <class 'str'> f = open('序列化对象', 'w') f.write(j) # -------------------等价于json.dump(dic,f) f.close() # -----------------------------反序列化 import json f = open('序列化对象') data = json.loads(f.read()) # 等价于data=json.load(f) print(data) # {'name': 'pp', 'age': 20, 'sex': 'male'}
pickle
##----------------------------序列化 import pickle dic = {'name': 'pp', 'age': 20, 'sex': 'male'} print(type(dic)) # <class 'dict'> j = pickle.dumps(dic) print(type(j)) # <class 'bytes'> 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' f.write(j) # -------------------等价于pickle.dump(dic,f) f.close() # -------------------------反序列化 import pickle f = open('序列化对象_pickle', 'rb') data = pickle.loads(f.read()) # 等价于data=pickle.load(f) print(data['age'])
Pickle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。
shelve
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
import shelve f = shelve.open(r'shelve.txt') f['stu1_info']={'name':'pp','age':'18'} f['stu2_info']={'name':'pp2','age':'20'} print(f.get('stu1_info')['name']) f.close()
xml
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,在json还没诞生的时候,只能用xml,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:
<?xml version="1.0"?> <data> <country name="Liechtenstein"> <rank updated="yes">2</rank> <year>2008</year> <gdppc>141100</gdppc> <neighbor name="Austria" direction="E"/> <neighbor name="Switzerland" direction="W"/> </country> <country name="Singapore"> <rank updated="yes">5</rank> <year>2011</year> <gdppc>59900</gdppc> <neighbor name="Malaysia" direction="N"/> </country> <country name="Panama"> <rank updated="yes">69</rank> <year>2011</year> <gdppc>13600</gdppc> <neighbor name="Costa Rica" direction="W"/> <neighbor name="Colombia" direction="E"/> </country> </data>
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:
import xml.etree.ElementTree as ET tree = ET.parse("xmltest.xml") root = tree.getroot() print(root.tag) #遍历xml文档 for child in root: print(child.tag, child.attrib) for i in child: print(i.tag,i.text) #只遍历year 节点 for node in root.iter('year'): print(node.tag,node.text) #--------------------------------------- import xml.etree.ElementTree as ET tree = ET.parse("xmltest.xml") root = tree.getroot() #修改 for node in root.iter('year'): new_year = int(node.text) + 1 node.text = str(new_year) node.set("updated","yes") tree.write("xmltest.xml") #删除node for country in root.findall('country'): rank = int(country.find('rank').text) if rank > 50: root.remove(country) tree.write('output.xml')
自己创建xml文档:
import xml.etree.ElementTree as ET new_xml = ET.Element("namelist") name = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"yes"}) age = ET.SubElement(name,"age",attrib={"checked":"no"}) sex = ET.SubElement(name,"sex") sex.text = '33' name2 = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"no"}) age = ET.SubElement(name2,"age") age.text = '19' et = ET.ElementTree(new_xml) #生成文档对象 et.write("test.xml", encoding="utf-8",xml_declaration=True) ET.dump(new_xml) #打印生成的格式