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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：json、pickle、shelve

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 jsondic = {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 pickledic = {'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 timestruct_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 shelvef = 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

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']

# 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.pyif __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