• json模块&pickle模块&shelve模块&xml模块


    json模块&pickle模块

    序列化:序列化是指把内存里的数据类型转变成字符串,以使其能存储到硬盘或通过网络传输到远程,因为硬盘或网络传输时只能接受bytes

    序列化有两个模块:

    • 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

    json与pickle的使用方法

    import pickle
    data = {'k1':123,'k2':'Hello'}
    
    # pickle.dumps 将数据通过特殊的形式转换位只有python语言认识的字符串
    p_str = pickle.dumps(data)
    print(p_str)
    
    #pickle.dump 将数据通过特殊的形式转换位只有python语言认识的字符串,并写入文件
    with open('D:/result.pk','wb',encoding='utf8') as fp:
        pickle.dump(data,fp)
    
    import json
    # json.dumps 将数据通过特殊的形式转换位所有程序语言都认识的字符串
    j_str = json.dumps(data)
    print(j_str)
    
    #pickle.dump 将数据通过特殊的形式转换位只有python语言认识的字符串,并写入文件
    with open('D:/result.json','wb',encoding='utf8') as fp:
        json.dump(data,fp)

    json与pickle区别:

    JSON:
    优点:跨语言、体积小
    缺点:只能支持intstrlist upledict

    Pickle:
    优点:专为python设计,支持python所有的数据类型
    缺点:只能在python中使用,存储数据占空间大

    shelve模块

    shelve模块是一个简单的k,v将内存数据通过文件持久化的模块,可以持久化任何pickle可支持的python数据格式

    shelve模块使用方法

    import shelve
    #序列化
    # f = shelve.open('a')
    # names = ["alex", "rain", "test"]
    # info = {'name':'alex','age':22}
    #
    #
    # f["names"] = names  # 持久化列表
    # f['info_dic'] = info
    #
    # f.close()
    
    #反序列化
    d = shelve.open('a')  # 打开一个文件
    # print(d['names'])
    # print(d['info_dic'])
    # d['names'] = [1,2,3,4] #修改,只能通过赋值方法来进行修改
    # print(d['names'][1])
    # del d['names']  # 删除

    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
    xml格式:

    <?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>

    在Python中操作xml

    import xml.etree.cElementTree as ET
    
    terr = ET.parse('xml')
    name = terr.getroot()
    # print(name.tag)
    
    #遍历xml文档
    # for i in name:
    #     print(i.tag,i.attrib)
    #     for j in name:
    # #         print(j.tag,j.text)
    #遍历rank节点
    # for node in name.iter('rank'):
    #     print(node.tag,node.text)

    修改和删除xml文档内容

    import xml.etree.cElementTree as ET
    
    terr = ET.parse('xml')
    name = terr.getroot()
    # print(name.tag)
    
    #修改,把year进行加1
    # for node in name.iter('year'):
    #     new_year = int(node.text) + 1
    #     node.text = str(new_year)
    #     node.set('update','yes')
    # terr.write('xml')
    #把大于2013的year删除
    for country in name.findall('country'):
        year = int((country.find('year')).text)
        if year >= 2013:
            name.remove(country)
    terr.write('xml')

    自建xml文档

    import xml.etree.cElementTree as ET
    
    #自建xml文档
    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')
    dept = ET.SubElement(name,'dept')
    dept.text = 'IT'
    sex.text = 'man'
    age.text = '22'
    
    name2 = ET.SubElement(new_xml,'name',attrib={'enrolled':'no'})
    age = ET.SubElement(name2,'age')
    sex = ET.SubElement(name2,'sex')
    dept = ET.SubElement(name2,'dept')
    age.text = '19'
    sex.text = '女'
    dept.text = 'TH'
    
    et = ET.ElementTree(new_xml)
    et.write('test.xml',encoding='utf-8',xml_declaration=True)
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