python之路----模块与序列化模块

比如，我们在python代码中计算的一个数据需要给另外一段程序使用，那我们怎么给？

现在我们能想到的方法就是存在文件里，然后另一个python程序再从文件里读出来。

但是我们都知道，对于文件来说是没有字典这个概念的，所以我们只能将数据转换成字典放到文件中。

你一定会问，将字典转换成一个字符串很简单，就是str(dic)就可以办到了，为什么我们还要学习序列化模块呢？

没错序列化的过程就是从dic 变成str(dic)的过程。现在你可以通过str(dic)，将一个名为dic的字典转换成一个字符串，

但是你要怎么把一个字符串转换成字典呢？

聪明的你肯定想到了eval()，如果我们将一个字符串类型的字典str_dic传给eval，就会得到一个返回的字典类型了。

eval()函数十分强大，但是eval是做什么的？e官方demo解释为：将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果。

ＢＵＴ！强大的函数有代价。安全性是其最大的缺点。

想象一下，如果我们从文件中读出的不是一个数据结构，而是一句"删除文件"类似的破坏性语句，那么后果实在不堪设设想。

而使用eval就要担这个风险。

所以，我们并不推荐用eval方法来进行反序列化操作(将str转换成python中的数据结构)

import json

dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}

str_dic = json.dumps(dic)  #序列化：将一个字典转换成一个字符串

print(type(str_dic),str_dic)  #<class 'str'> {"k3": "v3", "k1": "v1", "k2": "v2"}

#注意，json转换完的字符串类型的字典中的字符串是由""表示的

dic2 = json.loads(str_dic)  #反序列化：将一个字符串格式的字典转换成一个字典

#注意，要用json的loads功能处理的字符串类型的字典中的字符串必须由""表示

print(type(dic2),dic2)  #<class 'dict'> {'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'}

list_dic = [1,['a','b','c'],3,{'k1':'v1','k2':'v2'}]

str_dic = json.dumps(list_dic) #也可以处理嵌套的数据类型

print(type(str_dic),str_dic) #<class 'str'> [1, ["a", "b", "c"], 3, {"k1": "v1", "k2": "v2"}]

list_dic2 = json.loads(str_dic)

print(type(list_dic2),list_dic2) #<class 'list'> [1, ['a', 'b', 'c'], 3, {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}]

loads和dumps

import json

f = open('json_file','w')

dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}

json.dump(dic,f)  #dump方法接收一个文件句柄，直接将字典转换成json字符串写入文件

f.close()

f = open('json_file')

dic2 = json.load(f)  #load方法接收一个文件句柄，直接将文件中的json字符串转换成数据结构返回

f.close()

print(type(dic2),dic2)

load和dump

import json

f = open('file','w')

json.dump({'国籍':'中国'},f)

ret = json.dumps({'国籍':'中国'})

f.write(ret+'\n')

json.dump({'国籍':'美国'},f,ensure_ascii=False)

ret = json.dumps({'国籍':'美国'},ensure_ascii=False)

f.write(ret+'\n')

f.close()

ensure_ascii关键字参数

Serialize obj to a JSON formatted str.(字符串表示的json对象)

Skipkeys：默认值是False，如果dict的keys内的数据不是python的基本类型(str,unicode,int,long,float,bool,None)，设置为False时，就会报TypeError的错误。此时设置成True，则会跳过这类key

ensure_ascii:，当它为True的时候，所有非ASCII码字符显示为\uXXXX序列，只需在dump时将ensure_ascii设置为False即可，此时存入json的中文即可正常显示。)

If check_circular is false, then the circular reference check for container types will be skipped and a circular reference will result in an OverflowError (or worse).

If allow_nan is false, then it will be a ValueError to serialize out of range float values (nan, inf, -inf) in strict compliance of the JSON specification, instead of using the JavaScript equivalents (NaN, Infinity, -Infinity).

indent：应该是一个非负的整型，如果是0就是顶格分行显示，如果为空就是一行最紧凑显示，否则会换行且按照indent的数值显示前面的空白分行显示，这样打印出来的json数据也叫pretty-printed json

separators：分隔符，实际上是(item_separator, dict_separator)的一个元组，默认的就是(‘,’,’:’)；这表示dictionary内keys之间用“,”隔开，而KEY和value之间用“：”隔开。

default(obj) is a function that should return a serializable version of obj or raise TypeError. The default simply raises TypeError.

sort_keys：将数据根据keys的值进行排序。

To use a custom JSONEncoder subclass (e.g. one that overrides the .default() method to serialize additional types), specify it with the cls kwarg; otherwise JSONEncoder is used.

其他参数说明

import json

data = {'username':['李华','二愣子'],'sex':'male','age':16}

json_dic2 = json.dumps(data,sort_keys=True,indent=2,separators=(',',':'),ensure_ascii=False)

print(json_dic2)

import pickle

dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}

str_dic = pickle.dumps(dic)

print(str_dic)  #一串二进制内容

dic2 = pickle.loads(str_dic)

print(dic2)    #字典

import time

struct_time  = time.localtime(1000000000)

print(struct_time)

f = open('pickle_file','wb')

pickle.dump(struct_time,f)

f.close()

f = open('pickle_file','rb')

struct_time2 = pickle.load(f)

print(struct_time2.tm_year)

pickle

import shelve

f = shelve.open('shelve_file')

f['key'] = {'int':10, 'float':9.5, 'string':'Sample data'}  #直接对文件句柄操作，就可以存入数据

f.close()

import shelve

f1 = shelve.open('shelve_file')

existing = f1['key']  #取出数据的时候也只需要直接用key获取即可，但是如果key不存在会报错

f1.close()

print(existing)

shelve

import shelve

f = shelve.open('shelve_file', flag='r')

existing = f['key']

f.close()

print(existing)

import shelve

f1 = shelve.open('shelve_file')

print(f1['key'])

f1['key']['new_value'] = 'this was not here before'

f1.close()

f2 = shelve.open('shelve_file', writeback=True)

print(f2['key'])

f2['key']['new_value'] = 'this was not here before'

f2.close()

设置writeback