python模块之sys模块和序列化模块(实例讲解)

sys模块

sys模块是与python解释器交互的一个接口

sys.argv   命令行参数List,第一个元素是程序本身路径
sys.exit(n)  退出程序,正常退出时exit(0),错误退出sys.exit(1)
sys.version  获取Python解释程序的版本信息
sys.path   返回模块的搜索路径,初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值
sys.platform  返回操作系统平台名称

序列化模块

序列化的目的:

以某种存储形式使自定义对象持久化

将对象从一个地方传递到另一个地方

使程序更具维护性

json

# Json模块提供了四个功能:dumps、dump、loads、load

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

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'}

list_dic = [1,['a','b','c'],3,{'k1':'v1','k2':'v2'}]
str_dic = json.dumps(list_dic) #也可以处理嵌套的数据类型
print(type(str_dic),str_dic) #<class 'str'> [1, ["a", "b", "c"], 3, {"k1": "v1", "k2": "v2"}]
list_dic2 = json.loads(str_dic)
print(type(list_dic2),list_dic2) #<class 'list'> [1, ['a', 'b', 'c'], 3, {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}]
import json
f = open('json_file','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()

f = open('json_file')
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)
import json
f = open('file','w')
json.dump({'国籍':'中国'},f)
ret = json.dumps({'国籍':'中国'})
f.write(ret+'\n')
json.dump({'国籍':'美国'},f,ensure_ascii=False)
ret = json.dumps({'国籍':'美国'},ensure_ascii=False)
f.write(ret+'\n')
f.close()

ensure_ascii关键字参数

pickle

json & pickle

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

# 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) #一串二进制内容

dic2 = pickle.loads(str_dic)
print(dic2) #字典

import time
struct_time = time.localtime(1000000000)
print(struct_time)
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)

shelve

# shelve也是python提供给我们的序列化工具,比pickle用起来更简单一些。
# shelve只提供给我们一个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)
# 这个模块有个限制,它不支持多个应用同一时间往同一个DB进行写操作。所以当我们知道我们的应用如果只进行读操作,我们可以让shelve通过只读方式打开DB

import shelve
f = shelve.open('shelve_file', flag='r')
existing = f['key']
f.close()
print(existing)
# 由于shelve在默认情况下是不会记录待持久化对象的任何修改的,所以我们在shelve.open()时候需要修改默认参数,否则对象的修改不会保存。

import shelve
f1 = shelve.open('shelve_file')
print(f1['key'])
f1['key']['new_value'] = 'this was not here before'
f1.close()

f2 = shelve.open('shelve_file', writeback=True)
print(f2['key'])
f2['key']['new_value'] = 'this was not here before'
f2.close()

"""
writeback方式有优点也有缺点。优点是减少了我们出错的概率,并且让对象的持久化对用户更加的透明了;但这种方式并不是所有的情况下都需要,首先,使用writeback以后,shelf在open()的时候会增加额外的内存消耗,并且当DB在close()的时候会将缓存中的每一个对象都写入到DB,这也会带来额外的等待时间。因为shelve没有办法知道缓存中哪些对象修改了,哪些对象没有修改,因此所有的对象都会被写入。
"""

以上这篇python模块之sys模块和序列化模块(实例讲解)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

时间: 2017-09-11

Python标准库之Sys模块使用详解

sys 模块提供了许多函数和变量来处理 Python 运行时环境的不同部分. 处理命令行参数 在解释器启动后, argv 列表包含了传递给脚本的所有参数, 列表的第一个元素为脚本自身的名称. 使用sys模块获得脚本的参数 复制代码 代码如下: print "script name is", sys.argv[0]        # 使用sys.argv[0]采集脚本名称 if len(sys.argv) > 1:     print "there are",

python使用marshal模块序列化实例

本文实例讲述了python使用marshal模块序列化的方法,分享给大家供大家参考.具体方法如下: 先来看看下面这段代码: import marshal data1 = ['abc',12,23,'jb51'] #几个测试数据 data2 = {1:'aaa',"b":'dad'} data3 = (1,2,4) output_file = open("a.txt",'wb')#把这些数据序列化到文件中,注:文件必须以二进制模式打开 marshal.dump(dat

Python常用模块介绍

python除了关键字(keywords)和内置的类型和函数(builtins),更多的功能是通过libraries(即modules)来提供的. 常用的libraries(modules)如下: 1)python运行时服务 * copy: copy模块提供了对复合(compound)对象(list,tuple,dict,custom class)进行浅拷贝和深拷贝的功能. * pickle: pickle模块被用来序列化python的对象到bytes流,从而适合存储到文件,网络传输,或数据库存

Python 常用模块 re 使用方法详解

一.re模块的查找方法: 1.findall   匹配所有每一项都是列表中的一个元素 import re ret = re.findall('\d+','asd鲁班七号21313') # 正则表达式,待匹配的字符串,flag # ret = re.findall('\d','asd鲁班七号21313') # 正则表达式,待匹配的字符串,flag # print(ret) 2.search 只匹配从左到右的第一个,等到的不是直接的结果,而是一个变量,通过这个变量的group方法来获取结果 impo

Python常用模块os.path之文件及路径操作方法

以下是 os.path 模块的几种常用方法: 方法 说明 os.path.abspath(path) 返回绝对路径 os.path.basename(path) 返回文件名 os.path.commonprefix(list) 返回list(多个路径)中,所有path共有的最长的路径 os.path.dirname(path) 返回文件路径 os.path.exists(path) 如果路径 path 存在,返回 True:如果路径 path 不存在,返回 False. os.path.lexi

Python常用模块logging——日志输出功能(示例代码)

用途 logging模块是Python的内置模块,主要用于输出运行日志,可以灵活配置输出日志的各项信息. 基本使用方法 logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='levelname:%(levelname)s filename: %(filename)s ' 'outputNumber: [%(lineno)d] thread: %(threadName)s output msg: %(message)s' ' - %(asctime)s'

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Python常用模块之requests模块用法分析

本文实例讲述了Python常用模块之requests模块用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 一. GET请求 1.访问一个页面 import requests r=requests.get('http://www.so.com') print(r.status_code) print(r.text) 2.带参数 import requests params = {'a':1,'b':2} r=requests.get('http://www.so.com', params=params) p

Python os模块介绍

os.getcwd() 获取当前工作目录,即当前python脚本工作的目录路径 os.chdir("dirname") 改变当前脚本工作目录:相当于shell下cd os.curdir 返回当前目录: ('.') os.pardir 获取当前目录的父目录字符串名:('..') os.makedirs('dirname1/dirname2') 可生成多层递归目录 os.removedirs('dirname1') 若目录为空,则删除,并递归到上一级目录,如若也为空,则删除,依此类推 os

Python常用模块用法分析

本文较为详细的讲述了Python中常用的模块,分享给大家便于大家查阅参考之用.具体如下: 1.内置模块(不用import就可以直接使用) 常用内置函数: help(obj) 在线帮助, obj可是任何类型 callable(obj) 查看一个obj是不是可以像函数一样调用 repr(obj) 得到obj的表示字符串,可以利用这个字符串eval重建该对象的一个拷贝 eval_r(str) 表示合法的python表达式,返回这个表达式 dir(obj) 查看obj的name space中可见的nam

Python re模块介绍

Python中转义字符 正则表达式使用反斜杠" \ "来代表特殊形式或用作转义字符,这里跟Python的语法冲突,因此,Python用" \\\\ "表示正则表达式中的" \ ",因为正则表达式中如果要匹配" \ ",需要用\来转义,变成" \\ ",而Python语法中又需要对字符串中每一个\进行转义,所以就变成了" \\\\ ". 上面的写法是不是觉得很麻烦,为了使正则表达式具有更好

举例讲解Python常用模块

datetime 日期时间类,主要熟悉API,时区的概念与语言无关. from datetime import datetime as dt dt.utcnow() # 系统UTC时间 dt.now() # 系统当前时间 dt(2018, 3, 27, 14, 30) # 获得2018-3-27 14:30对应的datetime对象 dt.now().timestamp() # 秒数1522133962.527885 dt.fromtimestamp(1522133962.527885) # 从