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  • 模块的介绍之序列化模块

    一,什么是模块?

     常见的场景:一个模块就是一个包含了python定义和声明的文件,文件名就是模块名字加上.py的后缀。

       但其实import加载的模块分为四个通用类别: 

      1 使用python编写的代码(.py文件)

      2 已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展

      3 包好一组模块的包

      4 使用C编写并链接到python解释器的内置模块

    为何要使用模块?

       如果你退出python解释器然后重新进入,那么你之前定义的函数或者变量都将丢失,因此我们通常将程序写到文件中以便永久保存下来,需要时就通过python test.py方式去执行,此时test.py被称为脚本script。

        随着程序的发展,功能越来越多,为了方便管理,我们通常将程序分成一个个的文件,这样做程序的结构更清晰,方便管理。这时我们不仅仅可以把这些文件当做脚本去执行,还可以把他们当做模块来导入到其他的模块中,实现了功能的重复利用,

    二,序列化模块。

    什么叫序列化——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

    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。

    2.1 json模块

    Json模块提供了四个功能:dumps、dump、loads、load

    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'}]
    
    loads和dumps
    
    dumps loads
    json的dumps loads
    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)
    
    dump load
    json中dump load
    Serialize obj to a JSON formatted str.(字符串表示的json对象) 
    Skipkeys:默认值是False,如果dict的keys内的数据不是python的基本类型(str,unicode,int,long,float,bool,None),设置为False时,就会报TypeError的错误。此时设置成True,则会跳过这类key 
    ensure_ascii:,当它为True的时候,所有非ASCII码字符显示为uXXXX序列,只需在dump时将ensure_ascii设置为False即可,此时存入json的中文即可正常显示。) 
    If check_circular is false, then the circular reference check for container types will be skipped and a circular reference will result in an OverflowError (or worse). 
    If allow_nan is false, then it will be a ValueError to serialize out of range float values (nan, inf, -inf) in strict compliance of the JSON specification, instead of using the JavaScript equivalents (NaN, Infinity, -Infinity). 
    indent:应该是一个非负的整型,如果是0就是顶格分行显示,如果为空就是一行最紧凑显示,否则会换行且按照indent的数值显示前面的空白分行显示,这样打印出来的json数据也叫pretty-printed json 
    separators:分隔符,实际上是(item_separator, dict_separator)的一个元组,默认的就是(‘,’,’:’);这表示dictionary内keys之间用“,”隔开,而KEY和value之间用“:”隔开。 
    default(obj) is a function that should return a serializable version of obj or raise TypeError. The default simply raises TypeError. 
    sort_keys:将数据根据keys的值进行排序。 
    To use a custom JSONEncoder subclass (e.g. one that overrides the .default() method to serialize additional types), specify it with the cls kwarg; otherwise JSONEncoder is used.
    
    其他参数说明
    json中的其他参数说明
    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)
    json中的格式化输出

    2.2 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

    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)
    
    pickle
    pickle

    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

    2.3 shelve模块

    shelve也是python提供给我们的序列化工具,比pickle用起来更简单一些。
    shelve只提供给我们一个open方法,是用key来访问的,使用起来和字典类似。

    import shelve
    f = shelve.open('shelve_file')
    f['key'] = {'int':10, 'float':9.5, 'string':'Sample data'}  #直接对文件句柄操作,就可以存入数据
    f.close()
    
    import shelve
    f1 = shelve.open('shelve_file')
    existing = f1['key']  #取出数据的时候也只需要直接用key获取即可,但是如果key不存在会报错
    f1.close()
    print(existing)

    这个模块有个限制,它不支持多个应用同一时间往同一个DB进行写操作。所以当我们知道我们的应用如果只进行读操作,我们可以让shelve通过只读方式打开DB

    import shelve
    f = shelve.open('shelve_file', flag='r')
    existing = f['key']
    f.close()
    print(existing)
    只读

    由于shelve在默认情况下是不会记录待持久化对象的任何修改的,所以我们在shelve.open()时候需要修改默认参数,否则对象的修改不会保存

    import shelve
    f1 = shelve.open('shelve_file')
    print(f1['key'])
    f1['key']['new_value'] = 'this was not here before'
    f1.close()
    
    f2 = shelve.open('shelve_file', writeback=True)
    print(f2['key'])
    f2['key']['new_value'] = 'this was not here before'
    f2.close()

    writeback方式有优点也有缺点。优点是减少了我们出错的概率,并且让对象的持久化对用户更加的透明了;但这种方式并不是所有的情况下都需要,首先,使用writeback以后,shelf在open()的时候会增加额外的内存消耗,并且当DB在close()的时候会将缓存中的每一个对象都写入到DB,这也会带来额外的等待时间。因为shelve没有办法知道缓存中哪些对象修改了,哪些对象没有修改,因此所有的对象都会被写入。

     

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