序列化模块、导入模块

序列化模块、导入模块

序列化

序列化:将原本的字典、列表等内容转换成字符串的过程就叫做序列化

序列化的目的:
  1.以某种存储形式使自定义对象持久化
  2.将对象从一个地方传递到另一个地方
  3.使程序更具维护性

序列化:从数据类型 –> 字符串的过程
反序列化:从字符串 –> 数据类型的过程

用于序列化的模块:jsonpickleshelve

json
  通用的序列化格式,通过json,不同编程语言之间可以互相识别;

pickle
  pickle序列化的内容只有python能理解,且部分反序列化依赖python代码;
  所有的python中的数据类型都可以转化成字符串形式

shelve:
  序列化句柄
  使用句柄直接操作,非常方便

json模块

提供了四个功能:dumps、dump、loads、load
可序列化数据类型:数字、字符串、列表、字典、元组(通过转换成列表再序列化)

import json

dic = {1: "a", 2: "b"}

dic_d = json.dumps(dic)    # 序列化
print(dic_d, type(dic_d))  # {"1": "a", "2": "b"} <class 'str'>

dic_l = json.loads(dic_d)  # 反序列化
print(dic_l, type(dic_l))  # {"1": "a", "2": "b"} <class 'str'>

 

dump、load:必须打开一个文件再操作,一次性写进去,一次性读出来

dic = {1: "a", 2: "b"}
with open("1.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(dic, f)

with open("1.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    ret = json.load(f)
    print(ret, type(ret))  # {'1': 'a', '2': 'b'} <class 'dict'>

 

对于中文:序列化时添加参数 ensure_ascii=False

dic = {1: "你好", 2: "世界"}
ret = json.dumps(dic, ensure_ascii=False)
print(ret, type(ret))  # {"1": "你好", "2": "世界"} <class 'str'>

with open("1.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(dic, f, ensure_ascii=False)

with open("1.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    ret = json.load(f)
    print(ret, type(ret))  # {'2': '世界', '1': '你好'} <class 'dict'>

pickle模块

用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换

pickle模块提供了四个功能:dumps/dump(序列化,存)、loads(反序列化,读)、load(不仅可以序列化字典、列表…可以把python中任意的数据类型序列化)

import pickle

dic = {
   'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'}
str_dic = pickle.dumps(dic)
print(str_dic)  # bytes数据类型

dic2 = pickle.loads(str_dic)
print(dic2)    #{'k3': 'v3', 'k2': 'v2', 'k1': 'v1'}

import pickle
import time

struct_time = time.localtime(1000000000)
print(struct_time)    #time.struct_time(tm_year=2001, tm_mon=9, tm_mday=9, tm_hour=9, tm_min=46, tm_sec=40, tm_wday=6, tm_yday=252, tm_isdst=0)
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)    #2001

shelve模块:

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()

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)    #{'string': 'Sample data', 'int': 10, 'float': 9.5}

模块的导入

模块的导入顺序:
  内置模块
  扩展模块
  自定义模块

我们可以从sys.modules中找到当前已经加载的模块,sys.modules是一个字典,内部包含模块名与模块对象的映射,该字典决定了导入模块时是否需要重新导入,所以sys.modules决定了模块不会被重复导入

import sys
print(sys.modules)  # 结果是一个字典

每个模块都是一个独立的名称空间,定义在这个模块中的函数,把这个模块的名称空间当做全局名称空间,这样我们在编写自己的模块时,就不用担心我们定义在自己模块中全局变量会在被导入时,与使用者的全局变量冲突

当要导入模块时,就依据sys.path路径寻找需要导入的模块

序列化模块、导入模块
序列化模块、导入模块

import sys
print(sys.path)

#['E:\\study_python', 'E:\\study_python', 'E:\\study_python\\venv\\Scripts\\python35.zip', 'C:\\Python35\\DLLs', 'C:\\Python35\\lib', 'C:\\Python35', 'E:\\study_python\\venv', 'E:\\study_python\\venv\\lib\\site-packages', 'E:\\study_python\\venv\\lib\\site-packages\\setuptools-39.1.0-py3.5.egg', 'E:\\study_python\\venv\\lib\\site-packages\\pip-10.0.1-py3.5.egg', 'D:\\PyCharm201814\\helpers\\pycharm_matplotlib_backend']

View Code

# 导入的函数func,会被当前位置定义的read覆盖from demo import funcdef func():    print("本地的func")func()  # 本地的func

from…import *(这种方式非常不安全,慎用)

#demo里的代码如下:
def read():
    print("demo里的read")
money = 100


#money没有使用demo里的值,而是使用了当前名称的值,所以非常不安全,慎用*这种导入模式
from demo import *
money = 200
print(money)    #200 --> 模块里的money方法将永远被覆盖
read()    #demo里的read


#而 import demo 不会出现这种情况,因为要使用money,就得用demo.money格式
import demo
money = 200
print(money)    #200 --> 当前的值
print(demo.money)    #100 --> 模块的值

from…import * 模式中的 __all__ 的作用,只有带 * 这种模式才会有 __all__

# demo.py
__all__ = ["func1", "func2"]

def func1():
    print("func1")

def func2():
    print("func2")

########################################

# test.py # 然后使用 from demo import * 就只能导入 func1 和 func2 方法啦 from demo import * func1() # func1 func2() # func2

如果demo.py中的名字前加 _ ,如_func1,则采用 from demo import * 时,_func1 不能被导入

import 与 from…import… 区别

import
导入模块格式:
    import 模块名
        如何使用:模块名.变量名
        和本文件中的变量名完全不冲突
    import 模块名 as 自定义模块名
    import 模块名1,模块名2
        导入多个模块

from ... import ...
导入模块格式:
    from 模块名 import 变量名
        如何使用:直接操作"变量名"
        如果本文件中有相同的变量名会发生冲突
    from 模块名 import 变量名 as 自定义变量名
    from 模块名 import 变量名1,变量名2
        从同一个模块导入多个功能
    from 模块名 import *
        将模块中的所有变量名都导入进来,但是那些由单一下划线 _开头的名字不在此例;大多数情况下,python程序员不使用这种方法,因为引入其他来源的命名,很可能覆盖了已有的定义
        如果本文件中有相同的变量名会发生冲突

 __name__ 属性

一个模块被另一个程序第一次引入时,其主程序将运行;如果我们想在模块被引入时,模块中的某一程序块不执行,我们可以用 __name__ 属性来使该程序块仅在该模块自身运行时执行。

# demo.py

if __name__ == "__main__":
   print("程序自身在运行")
else:
   print("我来自另一模块")

 运行结果:

import demo
# 我来自另一模块

demo.py
# 程序自身在运行

 

转载于:https://www.cnblogs.com/believepd/p/9623052.html

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