python序列化和模块的导入学习

刺骨的言语ヽ痛彻心扉 2022-02-16 17:45 237阅读 0赞

mylist=list(itertols.product([1,2,3,4,5],repeat=4))
    print(mylist)
    #序列化----转向一个字符串的数据类型
    #序列---字符串
    "{'k':'v'}" \
    #写文件
    # 网络上传输
    #从数据类型--》字符串的过程 序列化
    #从字符串到数据类型  反序列化
    #json模块
    # shelve模块
    # #pickle模块
    #json通用的序列化格式
      #只有很少的一部分数据类型能够通过json转化成字符串
    #pickle
      #所有的python中的数据类型都可以转换成字符串形式
      #pickle序列化的内容只有python能够理解
      #且部分反序列化依赖python代码
    #shelve
      #序列化句柄 使用方便
    
    dic={'k1‘:’v1'}
    print(type(dic))
    import json
    str_d=json.dumps(dic)#序列化
    print(type(str_d),str_d)
    dic_d=json.loads(str_d)#反序列化
    #数字 字符串 元组 列表 字典
    #json dump load是对文件的操作
    import json
    dic={1:"a",2:"b"}
    f=open('fff','w',encoding='utf-8')
    json.dump(dic,f)#往文件里写
    f.close()
    f=open('fff')
    res=json.load(f)#读文件
    f.close()
    print(type(res),res)
    
    #json
    # dumps{}---->'{}\n'
    # #一行一行的读
    # #‘{}\n'
    #'{}'loads
    l=[{'k':'111'},{'k2':'111'},{'k3':'111'}]
    f=open('file','w')
    import json
    for dic in l:
        str_dic=json.dumps(dic)
        f.write(str_dic+'\n')
    f.close()
    f=open('file')
    import json
    for line in f:
        dic =json.loads(line.strip())
        l.append(dic)
    f.close()
    print(l)
    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(10000000)
    print(struct_time)
    f=open('pickle_file','wb')#注意是WB方式
    pickle.dump(struct_time,f)
    f.close()
    
    
    f=open('pickle_file','rb')
    struct_time2=pickle.load(f)
    print(struct_time2.tm_year)
    
    
    #shelve只提供一个open方法，是用key来访问的，使用起来和字典类似
    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']#取出数据的时候只需要直接用key获取即可，但是如果key不存在会直接报错
    f1.close()
    print(existing)
    
    
    
    import shelve
    f1=shelve.open('shelve_file')
    f1['key']['new_value']='this was not here before'
    f1.close()
    
    f2=shelve.open('shelve_file',writeback=True)#writeback的优点是减少了出错的概率，并且让对象的持久化对用户更加透明了，但这种方式并不是所有情况都需要，首先使用writeback以后，shell在open()放入时候增加额外内存的消耗，并且DB在close()的时候会将缓存中的每一个对象写入到DB，这也会带来额外的等待时间；
    print(f2['key'])
    f2.close()
    print('demo.py')
    #模块导入
    def read():
    print('in read1')
    #文件##
    import demo
    demo.read()
    #找到模块 创建这个模块的命名空间  把文件内的名字都放到命名空间
    import time as t
    print(t.time())
    #数据库
    import oracle
    import mysql
    #连接数据库   登录认证  闭数据库
    if 数据库=‘oracle':
        import oracle as db
    if 数据库=‘mysql':
        import mysql as db
    #内置模块  扩展的django  自定义的模块
    from time import  sleep
    sleep()
    # 单独导入方法和变量
    import sys
    print(sys.path)
    
    #demo.py
    __all__=['money','read','read2']
    print('in demo.py')
    money=100
    def read():
        print('in read1',money)
    
    def read2():
        print('in read2',money)
    from demo import *
    # import 模块名
    #    #模块名.变量名 和本文件中的变量名完全不冲突
    #    #模块不会重复导入：sys.moudles sys.path这里导入
    # import 模块名 as 重命名的模块名：提高代码的兼容性
    #__name__
    #在模块中 有一个变量__name__,
    # 当我们直接执行这个模块的时候,__name__=='__main__'
    # 当我们执行其他模块，在其他模块中引用模块的时候，这个模块中的__name__=='模块的名字'