序列化 random模块应用

序列化

我们今天学习下序列化,什么是序列化呢? 将原本的字典、列表等内容转换成一个字符串的过程就叫做序列化。

为什么要有序列化模块: 比如，我们在python代码中计算的一个数据需要给另外一段程序使用，那我们怎么给？ 现在我们能想到的方法就是存在文件里，然后另一个python程序再从文件里读出来。 但是我们都知道，对于文件来说是没有字典这个概念的，所以我们只能将数据转换成字典放到文件中。 你一定会问，将字典转换成一个字符串很简单，就是str(dic)就可以办到了，为什么我们还要学习序列化模块呢？没错序列化的过程就是从dic 变成str(dic)的过程。现在你可以通过str(dic)，将一个名为dic的字典转换成一个字符串， 但是你要怎么把一个字符串转换成字典呢？ 聪明的你肯定想到了eval()，如果我们将一个字符串类型的字典str_dic传给eval，就会得到一个返回的字典类型了。 eval()函数十分强大，但是eval是做什么的？e官方demo解释为：将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果。 ＢＵＴ！强大的函数有代价。安全性是其最大的缺点。 想象一下，如果我们从文件中读出的不是一个数据结构，而是一句"删除文件"类似的破坏性语句，那么后果实在不堪设设想。 而使用eval就要担这个风险。 所以，我们并不推荐用eval方法来进行反序列化操作(将str转换成python中的数据结构)

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。

json

Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

dumps 及 loads

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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'}]

dump 及 load

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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)

其他参数说明

 

json格式化输出

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import json data = {'username':['李华','二愣子'],'sex':'male','age':16} json_dic2 = json.dumps(data,sort_keys=True,indent=2,separators=(',',':'),ensure_ascii=False) print(json_dic2)

pickle模块

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 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）pickle是python特有的模块.

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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)

这时候机智的你又要说了，既然pickle如此强大，为什么还要学json呢？ 这里我们要说明一下，json是一种所有的语言都可以识别的数据结构。 如果我们将一个字典或者序列化成了一个json存在文件里，那么java代码或者js代码也可以拿来用。 但是如果我们用pickle进行序列化，其他语言就不能读懂这是什么了～ 所以，如果你序列化的内容是列表或者字典，我们非常推荐你使用json模块 但如果出于某种原因你不得不序列化其他的数据类型，而未来你还会用python对这个数据进行反序列化的话，那么就可以使用pickle

总结:

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json模块里的dumps是将python的数据结构转换成字符串,loads是将字符串类型转换成python的数据结构 ​     json模块里的dump是将python的数据结构转换成字符串,然后存入到文件当中 ​     json模块里的load是将文件中字符串类型转换成python的数据结构 ​     pickle模块里的dumps是将python的数据结构转换成二进制的文件,loads是将二进制的文件转换成python的 ​         数据结构 ​     pickle模块里的dump是将python的数据结构转换成二进制然后存入到文件中 ​     pickle模块里的load是将文件中的二进制文件转成python的数据结构

random 模块

random是一个随机数模块,我们一般用来生成一些没有规则的内容

获取0-1之间的随机小数

1 2	import random print(random.random())

我们可以获取0到1之间的随机的小数,但是还能够满足你,你想要生成指定的数字内的随机小数怎么办??

1 2	import random print(random.uniform(1,5))

这样写完后,你就有又想法了,说小数你实现了.整数怎么做到随机呢?老铁别急

1 2	import random print(random.randint(1,5))

你这样是实现了,我想让你给生成随机的奇数和偶数,怎么样不会了吧??

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import random print(random.randrange(1,5,2))   #随机生成1-5的奇数 print(random.randrange(0,5,2))   #随机生成0-5的偶数

我还真发现了,真有点难不住你了,我现在有一个列表 lst = ['张开','宝元','佩奇','太白'],你给我随机抽一个人出来

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import random lst = ['张开','宝元','佩奇','太白'] print(random.choice(lst))

看来还是有两把刷子的,我在考考你.怎么给我随机抽出两个来　　

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import random lst = ['张开','宝元','佩奇','太白'] print(random.choices(lst,k=2))

差点就被你骗你了,要不是我眼疾手快,发现了你随机出来的两个内容是有重复的,我还就要夸你了,没有满足需求重新实现

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import random lst = ['张开','宝元','佩奇','太白'] print(random.sample(lst,k=2))

可以啊,真是少年有为啊,难不住了,看来事要逼着我使用绝招了.我给你一个列表你给我让他变成随机排序的

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import random lst = [1,2,3,4,5,6] random.shuffle(lst) print(lst)