python模块--json pickle shelve XML模块

一、json模块

之前学习过的eval内置方法可以将一个字符串转成一个python对象，不过eval方法时有局限性的，对于普通的数据类型，json.loads和eval都能用，但遇到特殊类型的时候，eval就不管用了。所以eval的重点还是通常用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。

import json
x = "[null,true,false,1]"
# print(eval(x))   #用eval会报错
print(json.loads(x))  # 用json就不会报错

什么是序列化？

我们把对象（变量）从内存种变成可存储或传输的过程称之为序列化，在python种叫picking，在其他语言种也被称之为serialiation,marshalling,flattening,等等，都是一个意思。序列化之后，就可以把徐磊话后的内容写入磁盘，或者通过网络传输到机器上。反过来，把变量内容从徐磊话的对象重新督导内存里称之为反序列化，即unpicking.
json

如果我们要在不同的编程语言之间传递对象，就必须把对象序列化为标准式，比如XML,但更好的方法是序列化为json,因为json表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取。也可以方便的存储到磁盘或者通过网络传输。json不仅是标准式，并且比XML更快，而且可以直接在web页面种读取，非常方便。

json表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象，json和python内置的书v类型如下：

JSON                              PYTHON类型
{}                                 dict
[]                                 list
"string"                           str
1234.56                            int或float
true/false                         Ture/False
null                               None                                        

json的内部转成

dic={'name':'alex'}#---->{"name":"alex"}----->'{"name":"alex"}'
i=8                 #---->'8'
s='hello'          #---->"hello"------>'"hello"'
l=[11,22]           #---->"[11,22]"

例1：json和eval的区别

import json
x = "[null,true,false,1]"
# print(eval(x))   #用eval会报错
print(json.loads(x))  # 用json就不会报错，即eval有局限性

例2：不用json时的读写文件方式

dic = '{"name":"老王","age":18}'
f = open("hello","w",encoding="utf-8")
f.write(dic)
f.close()      #  注意，写完文件后要记得关闭文件
f_read = open("hello","r",encoding="utf-8")
data = f_read.read()
# print(data)
print(type(data))
dat = eval(data)
print(dat)
print(dat["name"])

例3：运用json时的读写方式

import json
dic = {'name':'老王','age':19}
f = open("new_hello","w",encoding="utf-8")
dic_str = json.dumps(dic)     #将字典编译成json格式的字符串，因为json格式的可以进行多种数据传输。即序列化的过程
f.write(dic_str)     #写入文件，最后存在文件中的形式都是字符串格式的，已经不是字典了。
f.close()
#json.dump(dic,f)    #该句相当于以上两句的效果，平时用上面的比较好。

f_read = open("new_hello","r",encoding="utf-8")
data = json.loads(f_read.read())       #进行反序列化，将json格式的字符串转成普通的字符串
#data = json.load(f_read)  #该句相当于以上一句。可以简单化，但是平时用上面的比较多。
print(data)
print(type(data))     #由此可见，反序列化后，又转成了字典形式。
print(data["name"])   #由上一部可以得知，这里可以进行由键取值

{'name': '老王', 'age': 19}
<class 'dict'>
老王

例4：注意一些细节

import json
with open("new_hello1","r")  as  f:  #这种读取方式可以命名，如别名 "f"，也要有打开方式
    data = f.read()
    data = json.loads(data)
    print(data["name"])

二，pickle模块

pickle
pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样，就是它只能用于python，并且可能不同版本的python彼此都不兼容，因此，只能用pickle保存那些不重要的数据，不能成功地反序列化也没关系。

例：pickle的序列化与反序列化的过程

dic = {"name":"老王","age":18,"gender":"male"}
import pickle
print(type(dic))  #<class 'dict'>

j = pickle.dumps(dic)
print(type(j))        #<class 'bytes'>

f = open("序列化_str","wb")  #"w"是写入str; "wb"是写入bytes.注意这个细节
f.write(j)
f.close()
#j = picklr.dumps(dic)  和f.write(j)  这两句等价于  pickle.dump(f)
####----->  以上pickle.dumps() 的过程就相当于   【序列化】  的过程

####----->  以下pickle.loads()  就是反序列化的过程
f_read = open("序列化_str","rb")
data = pickle.loads(f_read.read())  #相当于  data = pickle.load(f.read)
print(data["name"])
print(data["age"])

<class 'dict'>
<class 'bytes'>
老王
18

三，shelve模块

shelve
shelve模块比pickle模块简单，只有一个open函数，返回类似字典的对象，可读可写；key必须为字符串，而值可以是python所支持的数据类。

import shelve
f = shelve.open(r"shelve1.txt")   # 此处是将一个字典放入文本 f = {}
f['info1'] = {"name":"老王","age":18,"gender":"male"}
f['info2'] = {"name":"老李","age":20,"gender":"male"}
f['school_info'] = {'website':'www.baidu.com','city':'beijing'}
##--------->  以上这些是写入内容
f.close()
####运行会生成三个文件
f = shelve.open(r"shelve1.txt")
print(f.get('info1')['name'])           #读取方法用f.get，读取前要打开文件。打开方式如上

四、XML

XML模块
xml是实现不同语言或程序之间进行数据交换的协议，跟json差不多，但json使用起来更简单，不过，古时候，在json还没有诞生的的年代里，大家只能选择用xml，至今很多传统公司如金融行业的很多系统的接口还主要是xml.

xml的格式如下，就是通过<>节点来区别数据结构的：

数据代码如下

<data>
    <country name="Liechtenstein">
        <rank updated="yes">2</rank>
        <year updated="yes">2010</year>
        <gdppc>141100</gdppc>
        <neighbor direction="E" name="Austria" />
        <neighbor direction="W" name="Switzerland" />
    </country>
    <country name="Singapore">
        <rank updated="yes">5</rank>
        <year updated="yes">2013</year>
        <gdppc>59900</gdppc>
        <neighbor direction="N" name="Malaysia" />
    </country>
    <country name="Panama">
        <rank updated="yes">69</rank>
        <year updated="yes">2013</year>
        <gdppc>13600</gdppc>
        <neighbor direction="W" name="Costa Rica" />
        <neighbor direction="E" name="Colombia" />
    </country>
</data>

注释：属性用来解释标签；属性加在标签的第一个<>里面；xml都是tag属性。

xml协议在各个语言里都是支持的，在python中可以用以下模块操作xml:

#####--------------------------> XML
import  xml.etree.ElementTree as ET   # 原名太长，可以起别名，方便下面引用

tree = ET.parse('xml_lesson1')   #？？
root = tree.getroot()       #？？
print(root.tag)     #打印根节点

for i in root:
    # print(i.tag)   #打印data下的第一层节点，即三个country
    # print(i.attrib)     # 打印每个节点的属性，即country，<>内部紧跟country的部分
    for j in i:
        # print(j.tag)    #打印data下的第二层节点，即country下的节点，
        # print(j.attrib)  # 打印该层每个节点的属性
        print(j.text)     #打印 每两个<>之间包括的值

##------->  遍历xml文档

for child in root:
    print(child.tag,child.attrib)
    for n in child:
        print(n.tag,n.text)

##------> 只遍历year节点
for code in root.iter('year'):
    print(code.tag,code.text)


###------------->  修改
import  xml.etree.ElementTree as ET   # 原名太长，可以起别名，方便下面引用

tree = ET.parse('xml_lesson1')
root = tree.getroot()

###------------->  修改
for code in root.iter('year'):
    new_year = int(code.text) + 1
    code.text = str(new_year)
    code.set("updated","yes")
tree.write('xml_lesson')

##--------------> 删除节点
for node in root.findall('country'):
    rank = int(node.find('rank').text)
    if rank > 5:
        root.remove(node)
tree.write('output.xml')

import  xml.etree.ElementTree as ET   # 原名太长，可以起别名，方便下面引用

tree = ET.parse('xml_lesson1')   #解析xml,读取数据，摄取数据赋给变量tree,tree即成对象，
                                   # 且是一个实体对象，可以调用一系类方法
        #'xml_lesson1 里面存的都是文档树
        #data是根对象，下面的country都是节点对象
root = tree.getroot()       #获取tree的根节点
print(root.tag)     #打印根节点

自己创建xml文档

####--------------------------> 自己创建标签语言
import xml.etree.ElementTree as ET
new_xml = ET.Element('namelist')
name = ET.SubElement(new_xml,'name',attrib={'enrolled':'yes'})
age = ET.SubElement(name,'age',attrib={'checked':'no'})
sex = ET.SubElement(name, "sex")
sex.text = '33'
name2 = ET.SubElement(new_xml, 'name', attrib={"enrolled": "no"})
age = ET.SubElement(name2, 'age')
age.text = '19'

et = ET.ElementTree('newx_xml')  #生成文档对象
et.write('test.xml',encoding='utf-8',xml_declaration=True)
#ET.dump(new_xml)  # 打印生成的格式