python学习Day27--time模块、sys模块、os模块和序列化模块

【知识点】

1、时间模块：

（1）时间戳时间，格林威治时间，float数据类型

　　英国伦敦的时间：1970.1.1     0：0：0

　　北京时间：1970.1.1     8：0：0

（2）结构化时间，时间对象

　　时间对象  能够通过.属性名来获取对象中的值

（3）格式化时间，字符串时间，str数据类型

　　可以根据你需要的格式来显示时间

import time

# 1.时间戳时间 格林威治时间，float数据类型（给机器用的）
print(time.time())

# 2.格式化时间
print(time.strftime('%Y-%m-%d'))  # Y——2020，y——20（2020年）
print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S %A'))  # 2020-02-20 20:05:51 Thursday
print(time.strftime('%c')) # Thu Feb 20 20:06:57 2020

# 3.结构化时间
time_obj=time.localtime()
print(time_obj)
print(time_obj.tm_year)  # 2020（年）
print(time_obj.tm_mday)  # 20（日）

（4）几种时间格式之间的转换

# 几种时间格式之间的转换
import time

print(time.localtime(15000000000))
# time.struct_time(tm_year=2445, tm_mon=5, tm_mday=1, tm_hour=10, tm_min=40, 
# tm_sec=0, tm_wday=0, tm_yday=121, tm_isdst=0)

# Timestamp ——> Struct_time ——> Format string
time_obj=time.localtime(15000000000)
format_time=time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S %A',time_obj)
print(format_time)  # 2445-05-01 10:40:00 Monday

# Format string ——> Struct_time ——> Timestamp
s='2008-8-8'
struct_time=time.strptime(s,'%Y-%m-%d')
print(struct_time)  # 结构化时间
print(time.mktime(struct_time))  # 1218124800.0

练习题：计算本月一号的时间戳时间

import time

ret=time.strftime('%Y-%m-1')
struct_time=time.strptime(ret,'%Y-%m-%d')
print(time.mktime(struct_time))  # 1580486400.0

2、sys模块

（1）sys.path

（2）sys.modules

（3）sys.exit()——结束处理

（4）sys.argv

import sys

# 程序启动时，在后面输入用户名，密码，通过sys.argv索取
name=sys.argv[1]
pwd=sys.argv[2]

if name == 'alex' and pwd == '123':
    print('执行代码了')
else:
    exit()

3、os模块

（1）创建文件夹：os.mkdir('文件名')    os.mkdirs(‘文件名1/文件名2/文件名3’,exist_ok=True)  有这个文件名就跳过，没有就创建，不报错。

（2）删除文件夹

　　os.rmdir(‘文件名1/文件名2/文件名3’)  不能删除一个非空文件夹

　　os.removedirs(‘文件名1/文件名2/文件名3’)   递归向上删除文件夹，只要删除当前目录之后，发现上一级目录也为空，就把上一级目录也删掉，如果发现上一级目录有其他文件夹，就停止。

（3）os.listdir()  查看某个路径下的文件夹，返回一个列表

（4）os.sep  当前你所在的操作系统的目录分隔符

（5）os.linesep  输出当前平台使用的行终止符，win下为" ",linux系统下为" "

（6）os.pathsep  输出用于分割文件路径的字符串，win下为"；",linux系统下为"："　　　

（7）os.name  输出字符串指示当前使用平台，win—>：‘nt’,Linux—>'posix'

（8）os.system("bash command")  运行shell命令，直接显示

（9）os.popen("bash command") .read()  运行shell命令，获取执行结果（查看当前路径  查看某些信息）

（10）os.path.abspath(path)  返回path规范化的绝对路径，os.path.split(path)  将path分割成目录和文件名二元组返回。

（11）os.path.dirname(path)  返回path目录，第一个元素。  os.path.basename(path)  返回path的文件名。

（12）os.path.exists(path)  如果path存在返回True，否则返回False

（13）os.path.isfile(path)  如果path是一个存在的文件，返回True，否则返回False

（14）os.path.isdir(path)  如果path是一个存在的目录，返回True，否则返回False

（15）os.path.join(path,srt1,str2)  将多个路径组合后返回，第一个绝对路径之前的参数将被忽略

import os

ret=os.path.join('D:wendangPyCharmCodeMyPycharmday27 sys os模块','aaa','bbb')
print(os.path.abspath(ret))
# D:wendangPyCharmCodeMyPycharmday27 sys os模块aaabb

（16）os.path.getsize(path)  返回path的大小

4、序列化模块

 为什么要序列化？

A、要把内容写入文件  序列化

B、网络传输数据     序列化

（1）json模块：

　　能处理数据类型：有限，限制比较多——数字，字典，字符串，列表

　　能使用的语言：所有语言

　　方法：dumpload （序列化与反序列化）  dumps/loads（直接接触内存）

import json

dic={'sss':'aaa','ccc':'qqq'}
str_dic=json.dumps(dic)

# print(dic)
# print(str_dic,type(str_dic))

with open('json_dump3','w') as f:
    json.dump(dic,f)      # 写入

with open('json_dump3') as f2:
    print(json.load(f2))  # 读取

ret=json.loads(str_dic)
print(ret,type(ret))

　　① json格式限制1：json格式的key必须是字符串数据类型，如果是数字为key，那么dump之后会强行转成字符串数据类型。

import json

# json格式的限制1,json格式的key必须是字符串数据类型
dic={1:2,3:4}
str_dic=json.dumps(dic)
print(str_dic)  # {"1": 2, "3": 4}
new_dic=json.loads(str_dic)
print(new_dic)  # {'1': 2, '3': 4}

　　json支持元组做value，对元组做value的字典会把元组强制转换成列表（json不支持元组做key）

import json

dic={'abc':(1,2,3)}
str_dic=json.dumps(dic)
print(str_dic)  # {"abc": [1, 2, 3]}
new_dic=json.loads(str_dic)
print(new_dic)  # {'abc': [1, 2, 3]}

　　②json格式限制2：json格式中的字符串只能是" "（双引号）

　　③dump限制的问题：

　　　　# 能不能多次dump数据到文件里？  可以多次dump但是不能load出来

　　　　# 想要dump多个数据进入文件，用dumps

# 想dump多个数据进入文件，用dumps
import json

dic={'abc':(1,2,3)}
lst=['aaa',123,'bbb',23.453]

with open('json_dump3','w') as f:
    str_dic=json.dumps(dic)
    str_lst=json.dumps(lst)
    f.write(str_dic+'
')
    f.write(str_lst+'
')

with open('json_dump3','r') as f1:
    for line in f1:
        ret=json.loads(line)
        print(ret)  #{'abc': [1, 2, 3]}  ['aaa', 123, 'bbb', 23.453]

　　　　# 中文格式问题（ensure_ascii=False）

import json

dic={'abc':(1,2,3),'country':'中国'}
ret=json.dumps(dic)

print(ret)  # {"abc": [1, 2, 3], "country": "u4e2du56fd"}

new_dic=json.loads(ret)
print(new_dic) # {'abc': [1, 2, 3], 'country': '中国'}

ret=json.dumps(dic,ensure_ascii=False)
print(ret)  # {"abc": [1, 2, 3], "country": "中国"}

　　④ json的其他参数：是为了用户看的方便，但是会相对浪费存储空间

# json其他参数
import json

data={'username':['李华','二愣子'],'sex':'male','age':16}
# indent为缩进  separators分隔符
json_dic2=json.dumps(data,sort_keys=True,indent=4,separators=(',',':'),ensure_ascii=False)
print(json_dic2)
# {
#     "age":16,
#     "sex":"male",
#     "username":[
#         "李华",
#         "二愣子"
#     ]
# }

（2）pickle模块

　　① pickle支持的dumps和loads

import pickle

dic={1:{12,3,5},('a','b'):4}

pic_dic=pickle.dumps(dic)
print(pic_dic)   # bytes类型

new_dic=pickle.loads(pic_dic)
print(new_dic) # {1: {3, 12, 5}, ('a', 'b'): 4}原封不动

　　② pickle支持几乎所有对象的

# pickle支持几乎所有对象的
import pickle

class Student:
    def __init__(self,name,age):
        self.name=name
        self.age=age

alex=Student('alex',32)
# print(pickle.dumps(alex))  # bytes类型
ret=pickle.dumps(alex)
小华=pickle.loads(ret)
print(小华.name)  # alex

　　③ 对于对象的序列化需要这个对象对应的类在内存中

【注意】dump用的f文件句柄需要以“wb”的形式打开，load所用的f是“r'b”形式打开  

　　④ 文件中dump多个值，怎么取出来？

# 文件中dump多个值，怎么取出来？
import pickle

# 写入
# with open('pickle_dump','wb') as f:
#     pickle.dump({'k1': 'v1'}, f)
#     pickle.dump({'k2': 'v2'}, f)
#     pickle.dump({'k3': 'v3'}, f)
#     pickle.dump({'k4': 'v4'}, f)
#     pickle.dump({'k5': 'v5'}, f)
#     pickle.dump({'k6': 'v6'}, f)

# 读出
with open('pickle_dump','rb') as f:
    while True:
        try:
            print(pickle.load(f))  # 依次打印出
        except EOFError:
            break

（3）shelve模块（不建议使用）

　　只有一个open功能

import shelve

# 写入
# f=shelve.open('shelve_demo')
# f['key']={'k1':(1,2,3),'k2':'v2'}
# f.close()

# 读出
f=shelve.open('shelve_demo')
content=f['key']
f.close()
print(content) # {'k1': (1, 2, 3), 'k2': 'v2'}

　　shelve的适用场景：

　　　　如果你写定一个文件，改动比较少，读文件的操作比较多，而且你大部分的读取都基于某个key获得某个value

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时间：2020-02-21       19:35:09