5.4 random模块
print(random.random())#在0~1之间随机生成一个浮点数
print(random.uniform(0,10))#在0~10时间随机生成一个浮点数,可以指定范围
print(random.randint(1,10))#随机生成一个整数,可以指定范围
print(random.randrange(1,5,2))#起始终止步长,生成一个数字
print(random.chioce([1,2,3,4,5,6]))#随机选择一个元素
print(random.chioces([1,2,3,4,5,6,7]),k=2)#随机选择两个元素,会有重复的
print(random.sample((1,2,3,4,5,6,7,8)),k=2)#随机选择两个元素,不会有重复的,除非只有两个
print(random.shuffle(lst))#打乱顺序
*************************************************
>>> import random
#随机小数
>>> random.random() # 大于0且小于1之间的小数
0.7664338663654585
>>> random.uniform(1,3) #大于1小于3的小数
1.6270147180533838
#随机整数
>>> random.randint(1,5) # 大于等于1且小于等于5之间的整数***
>>> random.randrange(1,10,2) # 大于等于1且小于10之间的奇数***
#随机选择一个返回
>>> random.choice([1,'23',[4,5]]) # #1或者23或者[4,5]
#随机选择多个返回,返回的个数为函数的第二个参数***
>>> random.choices([1,2,3,4],k=2) # 选择两个元素,会有重复,可控制元素个数***
>>> random.sample([1,'23',[4,5]],k=2) # #列表元素任意2个组合,不会重复(原列表有重复就会出现重复),可控制元素个数***
[[4, 5], '23']
#打乱列表顺序
>>> item=[1,3,5,7,9]
>>> random.shuffle(item) # 对原列表打乱次序
>>> item
[5, 1, 3, 7, 9]
>>> random.shuffle(item)
>>> item
[5, 9, 7, 1, 3]
5.5 序列化
- 序列化简介:我们今天学习下序列化,什么是序列化呢? 序列化的本质就是将一种数据结构(如字典、列表)等转换成一个特殊的序列(字符串或者bytes)的过程就叫做序列化。
- json模块:是将满足条件的数据结构转化成特殊的字符串,并且也可以反序列化还原回去。
- 用于网络传输:dumps、loads
-
#dumps #将字典类型转换成字符串类型 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 #loads #将字符串类型的字典转换成字典类型 import json 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'}
- 用于文件写读:dump、load
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#dump #将对象转换成字符串写入到文件当中 import json f = open('json_file.json','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() # json文件也是文件,就是专门存储json字符串的文件。 #load #将文件中的字符串类型的字典转换成字典 import json f = open('json_file.json') 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)
- 其他参数说明
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#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。 #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。 #sort_keys:将数据根据keys的值进行排序。 剩下的自己看源码研究
- json序列化存储多个数据到同一个文件中:对于json序列化,存储多个数据到一个文件中是有问题的,默认一个json文件只能存储一个json数据,但是也可以解决
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dic1 = {'name':'oldboy1'} dic2 = {'name':'oldboy2'} dic3 = {'name':'oldboy3'} f = open('序列化',encoding='utf-8',mode='a') str1 = json.dumps(dic1) f.write(str1+'\n') str2 = json.dumps(dic2) f.write(str2+'\n') str3 = json.dumps(dic3) f.write(str3+'\n') f.close() f = open('序列化',encoding='utf-8') for line in f: print(json.loads(line))
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- pickle模块
- 简介:pickle模块是将Python所有的数据结构以及对象等转化成bytes类型,然后还可以反序列化还原回去
- 用于网络传输:dumps、loads
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#dumps import pickle dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'} str_dic = pickle.dumps(dic) print(str_dic) # bytes类型 dic2 = pickle.loads(str_dic) print(dic2) #字典 #loads import pickle def func(): print(666) ret = pickle.dumps(func) print(ret,type(ret)) # b'\x80\x03c__main__\nfunc\nq\x00.' <class 'bytes'> f1 = pickle.loads(ret) # f1得到 func函数的内存地址 f1() # 执行func函数
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- 用于文件写读:dump、load
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dic = {(1,2):'oldboy',1:True,'set':{1,2,3}} f = open('pick序列化',mode='wb') pickle.dump(dic,f) f.close() with open('pick序列化',mode='wb') as f1: pickle.dump(dic,f1)
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- pickle序列化存储多个数据到一个文件中
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dic1 = {'name':'oldboy1'} dic2 = {'name':'oldboy2'} dic3 = {'name':'oldboy3'} f = open('pick多数据',mode='wb') pickle.dump(dic1,f) pickle.dump(dic2,f) pickle.dump(dic3,f) f.close() f = open('pick多数据',mode='rb') while True: try: print(pickle.load(f)) except EOFError: break f.close()
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- 总结:序列化模块就是将一个常见的数据结构转化成一个特殊的序列,并且这个特殊的序列还可以反解回去。它的主要用途:文件读写数据,网络传输数据。
原文地址:https://www.cnblogs.com/zhangdadayou/p/11415275.html
时间: 2024-10-08 00:36:51