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  • python之os与json&pickle模块

     一、os模块

        简单概述一下os模块就是与操作系统交互的一个接口

      

     1 import os
     2 
     3 #os.getcwd()
     4 print(os.getcwd())   # 获取到当前工作目录
     5 # 运行结果:E:python课程练习
     6 
     7 #os.makedirs()
     8 os.makedirs("文件夹1/文件夹2")   # 可以同时创建的个文件夹(递归目录)
     9 
    10 #os.removedis
    11 os.removedirs("文件夹1/文件夹2")   # 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
    12 
    13 #os.mkdir()
    14 os.mkdir("2016-01-02")    # 生成单级目录;相当于shell中mkdir dirname
    15 
    16 #os.rmdir
    17 os.rmdir("2016-01-02")      # 生成单级目录;相当于shell中mkdir dirname
    18 
    19 #os.listdir()
    20 print(os.listdir("/python"))        #列出指定目录下的所有文件和子目录,包括隐藏文件,并以列表方式打印
    21 
    22 #os.remove()
    23 os.remove("文件")     #删除一个文件
    24 
    25 #os.rename()
    26 os.rename("oldname","newname")     #重命名文件/目录
    27 
    28 os.stat('path/filename')        # 获取文件/目录信息
    29 
    30 os.sep          # 输出操作系统特定的路径分隔符,win下为"\",Linux下为"/"
    31 
    32 os.linesep      # 输出当前平台使用的行终止符,win下为"	
    ",Linux下为"
    "
    33 
    34 os.pathsep          # 输出用于分割文件路径的字符串 win下为;,Linux下为:
    35 
    36 os.name         # 输出字符串指示当前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix'
    37 
    38 os.system("bash command")       # 运行shell命令,直接显示
    39 
    40 os.environ          #获取系统环境变量
    41 
    42 os.path.abspath(path)       #返回path规范化的绝对路径
    43 
    44 os.path.split(path)         #将path分割成目录和文件名二元组返回
    45 
    46 os.path.dirname(path)       #返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素
    47 
    48 os.path.basename(path)          #返回path最后的文件名。如何path以/或结尾,那么就会返回空值。即os.path.split(path)的第二个元素
    49 
    50 os.path.exists(path)        #如果path存在,返回True;如果path不存在,返回False
    51 
    52 os.path.isabs(path)         #如果path是绝对路径,返回True
    53 
    54 os.path.isfile(path)        #如果path是一个存在的文件,返回True。否则返回False
    55 
    56 os.path.isdir(path)         #如果path是一个存在的目录,则返回True。否则返回False
    57 
    58 os.path.join(path1[, path2[, ...]])         #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
    59 
    60 os.path.getatime(path)          #返回path所指向的文件或者目录的最后存取时间
    61 
    62 os.path.getmtime(path)          #返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间
    63 
    64 os.path.getsize(path)       #返回path的大小

    二、json&pickle模块 

       

      之前我们学习过用eval内置方法可以将一个字符串转成python对象,不过,eval方法是有局限性的,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。

    1 import json
    2 x="[null,true,false,1]"
    3 print(eval(x)) #报错,无法解析null类型,而json就可以
    4 print(json.loads(x)) 

      什么是序列化?

        我们把对象(变量)从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化,在Python中叫pickling,在其他语言中也被称之为serialization,marshalling,flattening等等,都是一个意思。

      为什么要序列化?

      1:持久保存状态

        需知一个软件/程序的执行就在处理一系列状态的变化,在编程语言中,'状态'会以各种各样有结构的数据类型(也可简单的理解为变量)的形式被保存在内存中。

      内存是无法永久保存数据的,当程序运行了一段时间,我们断电或者重启程序,内存中关于这个程序的之前一段时间的数据(有结构)都被清空了。

      在断电或重启程序之前将程序当前内存中所有的数据都保存下来(保存到文件中),以便于下次程序执行能够从文件中载入之前的数据,然后继续执行,这就是序列化。

      具体的来说,你玩使命召唤闯到了第13关,你保存游戏状态,关机走人,下次再玩,还能从上次的位置开始继续闯关。或如,虚拟机状态的挂起等。

      2:跨平台数据交互

        序列化之后,不仅可以把序列化后的内容写入磁盘,还可以通过网络传输到别的机器上,如果收发的双方约定好实用一种序列化的格式,那么便打破了平台/语言差异化带来的限制,实现了跨平台数据交互。

       反过来,把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化,即unpickling。

      如何序列化之json和pickle

      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格式,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,也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式,并且比XML更快,而且可以直接在Web页面中读取,非常方便。

      JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象,JSON和Python内置的数据类型对应如下:

     1 import json
     2  
     3 dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'}
     4 print(type(dic))#<class 'dict'>
     5  
     6 j=json.dumps(dic)
     7 print(type(j))#<class 'str'>
     8  
     9  
    10 f=open('序列化对象','w')
    11 f.write(j)  #-------------------等价于json.dump(dic,f)
    12 f.close()
    13 #-----------------------------反序列化<br>
    14 import json
    15 f=open('序列化对象')
    16 data=json.loads(f.read())#  等价于data=json.load(f)

    pickle

     1 import pickle
     2  
     3 dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'}
     4  
     5 print(type(dic))#<class 'dict'>
     6  
     7 j=pickle.dumps(dic)
     8 print(type(j))#<class 'bytes'>
     9  
    10  
    11 f=open('序列化对象_pickle','wb')#注意是w是写入str,wb是写入bytes,j是'bytes'
    12 f.write(j)  #-------------------等价于pickle.dump(dic,f)
    13  
    14 f.close()
    15 #-------------------------反序列化
    16 import pickle
    17 f=open('序列化对象_pickle','rb')
    18  
    19 data=pickle.loads(f.read())#  等价于data=pickle.load(f)
    20  
    21  
    22 print(data['age'])   

        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

      

      

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/qq631243523/p/9512200.html
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