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:
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loads和load区别:
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pickle(python中独有,支持所有python数据类型)
将字典转化为字符串
import pickle f= 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 pickle f= 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 pickle import json f= 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,json f= 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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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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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node for 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
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