【今日學習】

一、什么是序列化？

我們把對象(變量)從內存中變成可存儲或傳輸的過程稱之為序列化，在Python中叫pickling，在其他語言中也被稱之為serialization，marshalling，flattening等等，都是一個意思。

二、為什么要序列化？

1：持久保存狀態【硬盤存】

需知一個軟件/程序的執行就在處理一系列狀態的變化，在編程語言中，'狀態'會以各種各樣有結構的數據類型(也可簡單的理解為變量)的形式被保存在內存中。

內存是無法永久保存數據的，當程序運行了一段時間，我們斷電或者重啟程序，內存中關于這個程序的之前一段時間的數據(有結構)都被清空了。

在斷電或重啟程序之前將程序當前內存中所有的數據都保存下來(保存到文件中)，以便于下次程序執行能夠從文件中載入之前的數據，然后繼續執行，這就是序列化。

具體的來說，你玩使命召喚闖到了第13關，你保存游戲狀態，關機走人，下次再玩，還能從上次的位置開始繼續闖關。或如，虛擬機狀態的掛起等。

2：跨平臺數據交互【網絡傳】

序列化之后，不僅可以把序列化后的內容寫入磁盤，還可以通過網絡傳輸到別的機器上，如果收發的雙方約定好實用一種序列化的格式，那么便打破了平臺/語言差異化帶來的限制，實現了跨平臺數據交互。

反過來，把變量內容從序列化的對象重新讀到內存里稱之為反序列化，即unpickling。

json模塊【轉化成str類型】(優先掌握)

序列化與反序列化一：

json.dumps ? json.loads ?是一對

序列化：

dic={'name':'egon','age':18}

with open('db.json','w',encoding='utf-8') as f:

res = json.dumps(dic)

f.write(res)

print(res,type(res))

結果

{"name": "egon", "age": 18}

#json格式全都是雙引號，如果不是雙引號，反序列化json就識別不了

#一個數據結構dump一次就行了，不要用‘a.txt ’去添加

反序列化：

with open('db.json','r',encoding='utf-8') as f:

data=f.read()

res=json.loads(data)

print(res)

結果

{'name': 'egon', 'age': 18}

序列化與反序列化二：

簡化版

json.dump ? json.load ?是一對

序列化

import json

dic = {'name': 'egon', 'age': 18}

with open('db1.json','w',encoding='utf-8') as f:

json.dump(dic,f)

反序列化

import json

dic = {'name': 'egon', 'age': 18}

with open('db1.json','r',encoding='utf-8') as f:

print(json.load(f))

優點：數據跨平臺較好

缺點：有些python數據類型不能識別，只能識別以下圖片上數據類型

沒有元組和集合

pickle模塊(了解)【轉化成bytes類型】

把所有的數據類型存成bytes類型，讀也需要用bytes類型去讀

優點：能識別所有python數據類型，能把所有數據類型序列化，用法與json類似

缺點：也是最致命缺點，只能識別python，跨平臺較差

# 用戶注冊后得到的數據

name = "高跟"

password = "123"

height = 1.5

hobby = ["吃","喝","賭","飄",{1,2,3}]

# with open("userdb.txt","wt",encoding="utf-8") as f:

# text = "|".join([name,password,str(height)])

# f.write(text)

# pickle支持python中所有的數據類型

user = {"name":name,"password":password,"height":height,"hobby":hobby,"test":3}

# 序列化的過程

# with open("userdb.pkl","ab") as f:

# userbytes = pickle.dumps(user)

# f.write(userbytes)

# 反序列化過程

# with open("userdb.pkl","rb") as f:

# userbytes = f.read()

# user = pickle.loads(userbytes)

# print(user)

# print(type(user))

#

#dump 直接序列化到文件

# with open("userdb.pkl","ab") as f:

# pickle.dump(user,f)

# #load 從文件反序列化

with open("userdb.pkl","rb") as f:

user = pickle.load(f)

print(user)

shelve模塊(了解)也能像pickle序列化所有python數據類型，比pickle更方便

info1={'name':'egon','age':18}

info2={'name':'run','age':19}

import shelve

d=shelve.open('db.shv')

d['egon']=info1

d['run']=info2

d.close()

import shelve

d=shelve.open('db.shv')

# d['egon']

# d['run']

print(d['egon'])

print(d['run'])

import shelve

d=shelve.open('db.shv',writeback=True)

d['egon']['age']=20

d['run']['age']=18

print(d['egon'])

print(d['run'])

xml模塊(了解)

古老的用法

也是將內存中數據儲存起來或傳輸出去，將數據組織起來

# 查

# 三種查找節點的方式

# 第一種

# import xml.etree.ElementTree as ET

# tree=ET.parse('a.xml')

# root=tree.getroot()

# res=root.iter('year')

# # 會在整個樹中查找，而且是查找所有

# print(res)

# for item in res:

# print('*********************')

# print(item.tag)

# print(item.attrib)

# print(item.text)

# 第二種：

# res=root.find('country')

# # 只能在當前元素下一級查找，并且找到一個就結束

# print(item.tag)

# print(item.attrib)

# print(item.text)

# 第三種

# cy=root.findall('country')只能在當前元素下一級查找

# # print(cy)

# for item in cy:

# print(item.tag)

# print(item.attrib)

# print(item.text)

# 改：

# import xml.etree.ElementTree as ET

# tree=ET.parse('a.xml')

# root=tree.getroot()

# for year in root.iter('year'):

# year.text=str(int(year.text)+10)

# year.attrib={'update':'year'}

# tree.write('a.xml')

# # 增

# import xml.etree.ElementTree as ET

# tree=ET.parse('a.xml')

# root=tree.getroot()

# for country in root.iter('country'):

# year=country.find('year')

# if int(year.text)> 2020:

# print(country.attrib)

# ele=ET.Element('run')

# ele.attrib={'nb':'shuai'}

# ele.text='ok'

# country.append(ele)

# tree.write('a.xml')

# 刪

# import xml.etree.ElementTree as ET

# tree=ET.parse('a.xml')

# root=tree.getroot()

# for country in root.iter('country'):

# year=country.find('year')

# if int(year.text)> 2020:

# # print(country.attrib)

# country.remove(year)

# tree.write('a.xml')

configparser模塊import configparser

# 取值

# import configparser

# config=configparser.ConfigParser()

# config.read('my.ini')

# secs=config.sections()

# print(secs)

# print(config.options('run'))

#

# print(config.get('run','age'))

# print(config.getboolean('run','is_husband'))

# print(config.getfloat('run','salary'))

【今日領悟】

1.json是最常用的序列化與反序列化模塊，其它類型的模塊常用部分熟悉就行

2.需要在實際按例中去應用才能體會這幾個模塊的不同

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的pythonjam怎么运行_第二十一天 PYTHON学习的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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