• 模块(序列化(json&pickle)+XML+requests)


    一、序列化模块

    Python中用于序列化的两个模块:

    • json     跨平台跨语言的数据传输格式,用于【字符串】【python基本数据类型】 间进行转换
    • pickle   python内置的数据传输格式,多用于二进制形式,用于【python特有的类型】【python基本数据类型】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

    #pickle.dumps将数据通过特殊的形式转换为只有python能识别的字符串
    import pickle
    data={'k1':123,'k2':'hello'}
    p_str=pickle.dumps(data)
    print(p_str)      ------->b'x80x03}qx00(Xx02x00x00x00k2qx01Xx05x00x00x00helloqx02Xx02x00x00x00k1qx03K{u.'
    s = pickle.loads(p_str)
    print(s)       -------->{'k2': 'hello', 'k1': 123}
    #pickle.dump将数据通过特殊的形式转换为只有python认识的字符串,并写入文件
    with open('db','w') as fp:
        pickle.dump(data,fp)
    
    json实例
    #json.loads()#将字符串转换成python基本数据类型,注:里面一定要是双引号,外面是单引号
    import json
    s='{"name":"tina","age":"18"}'
    l='[1,2,3,4]'
    r=json.loads(l)
    w=json.loads(s)
    print(r,type(r))
    print(w,type(w))
    ############执行结果如下:###########
    [1, 2, 3, 4] <class 'list'>
    {'age': '18', 'name': 'tina'} <class 'dict'>
    #json.dumps()将python的基本数据类型转换成字符串
    a={"name":"tina","age":"18"}
    b=json.dumps(a)
    print(b,type(b))
    #############执行结果如下:##########
    {"age": "18", "name": "tina"} <class 'str'>
    
    #不带s的是对文件进行操作
    dic = {'k1':123,'k2':345}
    a=json.dump(dic,open('db','w'))
    print(a,type(a))
    #读内容
    #字符串转换成字典
    r=json.load(open('db','r'))
    print(r,type(r))
    #############执行结果如下:##########
    写入db文件中的内容即为dict
    {'k2': 345, 'k1': 123} <class 'dict'>

     

    二、XML

    JSON跨平台跨语言的数据传输格式
    XML实现不同语言或程序之间进行数据交换的协议
    返回的都是字符串,只是不同表现形式的字符串
    XML文件格式如下:
    <data>
        <country name="Liechtenstein">
            <rank updated="yes">2</rank>
            <year>2023</year>
            <gdppc>141100</gdppc>
            <neighbor direction="E" name="Austria" />
            <neighbor direction="W" name="Switzerland" />
        </country>
        <country name="Singapore">
            <rank updated="yes">5</rank>
            <year>2026</year>
            <gdppc>59900</gdppc>
            <neighbor direction="N" name="Malaysia" />
        </country>
        <country name="Panama">
            <rank updated="yes">69</rank>
            <year>2026</year>
            <gdppc>13600</gdppc>
            <neighbor direction="W" name="Costa Rica" />
            <neighbor direction="E" name="Colombia" />
        </country>
    </data>

    1、解析XML

    from xml.etree import ElementTree as ET
    #打开文件,读取文件内容
    str_xml = open('first.xml','r').read()
    #将文件内容解析成XML格式,root是文件tree的根节点
    root=ET.XML(str_xml)
    print(root.tag)    #打印根节点的标签,结果为data     
    print(root)         #<Element 'data' at 0x00000057EDD566D8>
    方法二:
    from xml.etree import ElementTree as ET
    #直接解析XML文件
    tree = ET.parse('first.xml')
    #获取XML文件的根节点
    root=tree.getroot()
    print(root)        #<Element 'data' at 0x0000008708517318>
    print(root.tag)   #data
    #返回结果是一样的
    @@@@@@@@@小练习@@@@@@@@
    from xml.etree import ElementTree as tina
    TT = tina.parse('first.xml')
    print(TT.getroot().tag)    #data

    2、操作XML

    XML格式类型是节点嵌套节点,对于每一个节点均有以下功能,以便对当前节点进行操作:

    功能源码总览

    具体用法举例说明:

    (1)遍历XML文档的所有内容

    eg1

    (2) 遍历XML中指定的节点

    from xml.etree import ElementTree as ET
    
    ############ 解析方式一 ############
    """
    # 打开文件,读取XML内容
    str_xml = open('xo.xml', 'r').read()
    
    # 将字符串解析成xml特殊对象,root代指xml文件的根节点
    root = ET.XML(str_xml)
    """
    ############ 解析方式二 ############
    
    # 直接解析xml文件
    tree = ET.parse("xo.xml")
    
    # 获取xml文件的根节点
    root = tree.getroot()
    
    
    ### 操作
    
    # 顶层标签
    print(root.tag)
    
    
    # 遍历XML中所有的year节点
    for node in root.iter('year'):
        # 节点的标签名称和内容
        print(node.tag, node.text)
    eg1
    from xml.etree import ElementTree as tina
    TT = tina.parse('first.xml')
    # print(TT.getroot().tag)
    # for i in TT.getroot():#在跟节点下遍历孩子标签及属性
    #     print(i.tag,i.attrib)
    #     for j in i:#在孩子节点下遍历孙子标签及属性
    #         print(j.tag,j.attrib)
    #返回结果也是呈树状的,有点像之前三级联动的小练习
    for node in TT.getroot().iter('year'):
        #遍历XML中所有的year节点,类似于Windows中文件夹中全局搜索
        print(node.tag,node.text)
    @@@@@@非注释部分的执行结果如下:@@@@@@@
    year 2025
    year 2028
    year 2028
    eg2
     (3)修改节点内容
    由于修改节点时,都是在内存中进行,不会影响文件中的内容,所以,如果想要修改,则需要重新将内存中的内容写入到文件。
    解析字符串方式打开,修改,保存
    解析文件方式打开,修改,保存
    (4)删除节点
    解析字符串方式打开,删除,保存
    解析文件方式打开,删除,保存

    3、创建XML文档

    from xml.etree import ElementTree as ET
    
    
    # 创建根节点
    root = ET.Element("famliy")
    
    
    # 创建节点大儿子
    son1 = ET.Element('son', {'name': '儿1'})
    # 创建小儿子
    son2 = ET.Element('son', {"name": '儿2'})
    
    # 在大儿子中创建两个孙子
    grandson1 = ET.Element('grandson', {'name': '儿11'})
    grandson2 = ET.Element('grandson', {'name': '儿12'})
    son1.append(grandson1)
    son1.append(grandson2)
    
    
    # 把儿子添加到根节点中
    root.append(son1)
    root.append(son1)
    
    tree = ET.ElementTree(root)
    tree.write('oooo.xml',encoding='utf-8', short_empty_elements=False)
    
    创建方式(一)
    创建方式一
    创建方式二
    创建方式三
     由于原生保存的XML时默认无缩进,如果要设置缩进的话,需要修改保存方式:
    from xml.etree import ElementTree as ET
    from xml.dom import minidom
    
    
    def prettify(elem):
        """将节点转换成字符串,并添加缩进。
        """
        rough_string = ET.tostring(elem, 'utf-8')
        reparsed = minidom.parseString(rough_string)
        return reparsed.toprettyxml(indent="	")
    
    # 创建根节点
    root = ET.Element("famliy")
    
    
    # 创建大儿子
    # son1 = ET.Element('son', {'name': '儿1'})
    son1 = root.makeelement('son', {'name': '儿1'})
    # 创建小儿子
    # son2 = ET.Element('son', {"name": '儿2'})
    son2 = root.makeelement('son', {"name": '儿2'})
    
    # 在大儿子中创建两个孙子
    # grandson1 = ET.Element('grandson', {'name': '儿11'})
    grandson1 = son1.makeelement('grandson', {'name': '儿11'})
    # grandson2 = ET.Element('grandson', {'name': '儿12'})
    grandson2 = son1.makeelement('grandson', {'name': '儿12'})
    
    son1.append(grandson1)
    son1.append(grandson2)
    
    
    # 把儿子添加到根节点中
    root.append(son1)
    root.append(son1)
    
    
    raw_str = prettify(root)
    
    f = open("xxxoo.xml",'w',encoding='utf-8')
    f.write(raw_str)
    f.close()
    定义缩进函数

    4、命名空间

    详细介绍,猛击这里

    from xml.etree import ElementTree as ET
    
    ET.register_namespace('com',"http://www.company.com") #some name
    
    # build a tree structure
    root = ET.Element("{http://www.company.com}STUFF")
    body = ET.SubElement(root, "{http://www.company.com}MORE_STUFF", attrib={"{http://www.company.com}hhh": "123"})
    body.text = "STUFF EVERYWHERE!"
    
    # wrap it in an ElementTree instance, and save as XML
    tree = ET.ElementTree(root)
    
    tree.write("page.xml",
               xml_declaration=True,
               encoding='utf-8',
               method="xml")
    
    命名空间
    View Code

     三、requests模块

    requests是使用Apache2 Licensed许可证的基于python开发的HTTP库,其在python内置模块的基础上进行了高度的封装,从而使pythoner在进行网络请求时,变得更容易,使用requests可以轻而易举的完成浏览器可有的任何操作。requests模块是第三方开发库里的模块,调用前要先下载安装该模块。

    1、安装模块

    pip3 install requests

    2、使用模块

    无参数,直接访问网站,拿数据
    import requests
    response = requests.get("http://www.weather.com.cn/adat/sk/101010500.html")
    response.encoding='utf-8'
    result = response.text
    print(result)
    ###################执行结果如下:#####################
    {"weatherinfo":
    {"city":"怀柔",
    "cityid":"101010500",
    "temp":"9",
    "WD":"南风",
    "WS":"1级",
    "SD":"29%",
    "WSE":"1",
    "time":"10:25",
    "isRadar":"1",
    "Radar":"JC_RADAR_AZ9010_JB",
    "njd":"暂无实况","qy":"1007"}
    }
    有参数,参数用params=变量名传入,结果中会先将参数打印在头部
    import
    requests payload={'k1':'value1','k2':'value2'} ret=requests.get("http://www.weather.com.cn/adat/sk/101010500.html",params=payload) ret.encoding='utf-8' print(ret.url) print(ret.text) ###############执行结果如下:################ http://www.weather.com.cn/adat/sk/101010500.html?k1=value1&k2=value2 {"weatherinfo": {"city":"怀柔", "cityid":"101010500", "temp":"9", "WD":"南风", "WS":"", "SD":"29%", "WSE":"1", "time":"10:25", "isRadar":"1", "Radar":"JC_RADAR_AZ9010_JB", "njd":"暂无实况", "qy":"1007"} }
    # 1、基本POST实例
     
    import requests
     
    payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
    ret = requests.post("http://httpbin.org/post", data=payload)
     
    print(ret.text)
     
     
    # 2、发送请求头和数据实例
     
    import requests
    import json
     
    url = 'https://api.github.com/some/endpoint'
    payload = {'some': 'data'}
    headers = {'content-type': 'application/json'}
     
    ret = requests.post(url, data=json.dumps(payload), headers=headers)
     
    print(ret.text)
    print(ret.cookies)#cookies验证,比如登录后服务器会发送一串XX码保存在客户端内存中或硬盘中,即为cookies
    
    POST请求

     更多requests模块相关的文档见:http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/

     3、用requests模块发送HTTP请求,请求结束后解析XML的实例
    import urllib
    import requests
    from xml.etree import ElementTree as ET
    
    # 使用内置模块urllib发送HTTP请求,或者XML格式内容
    """
    f = urllib.request.urlopen('http://www.webxml.com.cn//webservices/qqOnlineWebService.asmx/qqCheckOnline?qqCode=424662508')
    result = f.read().decode('utf-8')
    """
    @@显然使用内置urllib模块的方式比较繁琐,所以请选择忘记,并选择用下面的requests模块来发送HTTP请求。@@
    
    # 使用第三方模块requests发送HTTP请求,或者XML格式内容
    r = requests.get('http://www.webxml.com.cn//webservices/qqOnlineWebService.asmx/qqCheckOnline?qqCode=424662508')
    result = r.text
    
    # 解析XML格式内容
    node = ET.XML(result)#这里的ET.XML在此篇二、XML模块中有详解
    
    # 获取内容
    if node.text == "Y":
        print("在线")
    else:
        print("离线")
    eg1:检测QQ账号是否在线
    import urllib
    import requests
    from xml.etree import ElementTree as ET
    
    # 使用内置模块urllib发送HTTP请求,或者XML格式内容
    """
    f = urllib.request.urlopen('http://www.webxml.com.cn/WebServices/TrainTimeWebService.asmx/getDetailInfoByTrainCode?TrainCode=G666&UserID=')
    result = f.read().decode('utf-8')
    """
    
    # 使用第三方模块requests发送HTTP请求,或者XML格式内容
    r = requests.get('http://www.webxml.com.cn/WebServices/TrainTimeWebService.asmx/getDetailInfoByTrainCode?TrainCode=G666&UserID=')
    result = r.text
    
    # 解析XML格式内容
    root = ET.XML(result)
    for node in root.iter('TrainDetailInfo'):
        print(node.find('TrainStation').text,node.find('StartTime').text,node.tag,node.attrib)
    eg2:查看火车停靠信息
     注:更多接口猛击这里

    四、总结

    1、json数据传输时用的
    2、XML一种文件表现形式,形似树
    3、requests模块就是程序媛们访问网站或者API接口拿数据时用的,记住requests比urllib好用,然后记住requests.get(),requests.post()就行了
     
     
     
     
     
     
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/tina-python/p/5525453.html
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