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  • 模块(三)

    模块(三)

    json模块

    json是一个第三方模块,作用是序列化数据,在不同的语言中传输数据

    序列化:

    python数据类型–>json数据类型–>字符串–>文件中(若想将元组转换成json数据,内部会将元组—>列表)

    反序列化:

    文件中–>字符串–>json数据类型–>其他语言数据类型

    注意:在python中所有字符串都是双引号

    使用方法:

    import json
    
    json.dumps()
    #序列化:python数据类型-->json-->字符串-->json文件
    json.loads()
    #反序列化:json文件中-->字符串-->json-->python或其他语言数据
    json.dump()
    #方法同上;内部实现f.write()
    json.load()
    #方法同上;内部实现f.read()
    
    数据对象 = json.dumps(数据,ensure_sacii=true)默认为true,改为false可以在控制台看到中文,否则是bytes类型
    

    注意:保存数据时,一定要以.json为后缀名;并且元组是不可序列化的.

    pickle模块

    python解释器自带模块

    优点:

    支持python所有数据类型;

    可以直接存bytes类型,存取速度更快

    缺点:

    只支持python语言,不能跨平台(非常致命的缺点)

    使用方法与json方法雷同,都是dump和load.

    collections模块

    提供python八大数据类型之外的数据类型

    collections具名元组,应用场景–坐标;并且提供了有序 的字典.(python中字典默认是无序的,按key取值)

    传入可迭代对象是有序的
    point = namedtuple('坐标',['x','y'])第二个参数既可以传入可迭代对象
    

    openpyxl模块

    第三方模块,可以对excle表格进行操作的模块

    写入数据:

    #获取表对象
    wb_obj = workbook()
    wb1 = wb_obj.creat_sheet('创建的表格名',1)
    wb1.title = '填修改的表格名'
    #添加数据
    wb1['工作表路径']
    wb1['A10'] = 200
    wb1['B10'] = 1000
    wb1['c10'] = '=sum(A10:B10)'
    #生成表格
    wb_obj.save('表格名.xlsx')
    #读取数据
    wb_obj = load_workbook('表格名.xlsx')
    
    

    批量写入数据

    # 批量写入100条数据
    from openpyxl import Workbook
    wb_obj = Workbook()
    wb1 = wb_obj.create_sheet('工作表1')
    # wb1['表格位置'] = 对应的值
    # n = 1
    # for line in range(100):
    #     wb1['A%s' % n] = line + 1
    #     n += 1
    # 假设: 一万条数据的字典
    dict1 = {
        'name': 'tank',
        'age': 17
    }
    
    n = 1
    init_val = 65
    chr(65)  # 65-90
    for key, value in dict1.items():
        wb1['A%s' % n] = key
        wb1['B%s' % n] = value
        n += 1
    
    wb_obj.save('批量插入的数据2.xlsx')
    
    
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zhulipeng-1998/p/12863898.html
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