Python学习笔记（六），,json & pic

Python学习笔记（六），,json & pic

json & pickle 模块(序列化)

json和pickle都是序列化内存数据到文件

json和pickle的区别是：

json是所有语言通用的，但是只能序列化最基本的数据类型（字符串、字典、列表），像函数、类、python日期都不能序列化pickle可以序列化python几乎所有的数据类型

如果两个程序都需要交互内存数据，如果都是python语言的情况下，复杂的交互用pickle。

用于序列化的两个模块

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

dumps和dump区别：

1234	pickle.dump(info,f)#print(pickle.dumps(info))#f.write(pickle.dumps(info))

loads和load区别：

123	data_from_atm=pickle.load(f)#data_from_atm=pickle.loads(f.read())

pickle（python中独有，支持所有python数据类型）

将字典转化为字符串

import picklef= open("user_acc.txt","wb")info={    "alex":"123",    "jack":"4444"}f.write(pickle.dumps(info))f.close()

将字符串转化为字典

import picklef= open("user_acc.txt","rb")data_from_atm=pickle.loads(f.read())print(data_from_atm)

　　

json(是所有语言通用的，支持字典，列表，元组)

将字典转化为字符串

import pickleimport jsonf= open("user_acc.txt","w")info={    "alex":"123",    "jack":"4444"}f.write(json.dumps(info))f.close()

　　

将字符串转化为字典

import pickle,jsonf= open("user_acc.txt","r")data_from_atm=json.loads(f.read())print(data_from_atm)

　　

实例：

常用模块之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

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importshelved=shelve.open(‘shelve_test‘)#打开一个文件classTest(object):def__init__(self,n):self.n=nt=Test(123)t2=Test(123334)name=["alex","rain","test"]d["test"]=name#持久化列表d["t1"]=t#持久化类d["t2"]=t2d.close()

shelve和pickle的区别是：

shelve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，另外shelve想重复dump多少个对象都可以

常用模块之xml处理

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，古时候，在json还没诞生的黑暗年代，大家只能选择用xml呀，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

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importxml.etree.ElementTree as ETtree=ET.parse("xmltest.xml")root=tree.getroot()print(root.tag)#遍历xml文档forchildinroot:print(child.tag, child.attrib)foriinchild:print(i.tag,i.text)#只遍历year 节点fornodeinroot.iter(‘year‘):print(node.tag,node.text)

修改和删除xml文档内容

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nodefor 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

12345678910111213141516

importxml.etree.ElementTree as ETnew_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

Python学习笔记（六）