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Python教程:IO(三)
2023-07-25 21:26:22 】 浏览:131
Tags:Python 教程
也只需一行代码:

>>> [x for x in os.listdir('.') if os.path.isfile(x) and os.path.splitext(x)[1]=='.py']
['apis.py', 'config.py', 'models.py', 'pymonitor.py', 'test_db.py', 'urls.py', 'wsgiapp.py']

Python的os模块封装了操作系统的目录和文件操作,要注意这些函数有的在os模块中,有的在os.path模块中!

11.序列化

在程序运行的过程中,所有的变量都是在内存中,比如,定义一个dict:

d = dict(name='Bob', age=20, score=88)

可以随时修改变量,比如把name改成'Bill',但是一旦程序结束,变量所占用的内存就被操作系统全部回收。如果没有把修改后的'Bill'存储到磁盘上,下次重新运行程序,变量又被初始化为'Bob'。

我们把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。

序列化之后,就可以把序列化后的内容写入磁盘,或者通过网络传输到别的机器上。

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。

Python提供了pickle模块来实现序列化。

首先,我们尝试把一个对象序列化并写入文件:

#学习中遇到问题没人解答?小编创建了一个Python学习交流群:711312441
>>> import pickle 
>>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
>>> pickle.dumps(d)

pickle.dumps()方法把任意对象序列化成一个bytes,然后,就可以把这个bytes写入文件。或者用另一个方法pickle.dump()直接把对象序列化后写入一个file-like Object:

>>> f = open('dump.txt', 'wb')
>>> pickle.dump(d, f)
>>> f.close()

看看写入的dump.txt文件,一堆乱七八糟的内容,这些都是Python保存的对象内部信息。

当我们要把对象从磁盘读到内存时,可以先把内容读到一个bytes,然后用pickle.loads()方法反序列化出对象,也可以直接用pickle.load()方法从一个file-like Object中直接反序列化出对象。我们打开另一个Python命令行来反序列化刚才保存的对象:

>>> f = open('dump.txt', 'rb')
>>> d = pickle.load(f)
>>> f.close()
>>> d # {'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}

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。

12.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java script语言的对象,JSON和Python内置的数据类型对应如下:

SON类型 Python类型
{} dict
[] list
"string" str
1234.56 int或float
true/false True/False
null None

Python内置的json模块提供了非常完善的Python对象到JSON格式的转换。我们先看看如何把Python对象变成一个JSON:

>>> import json
>>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
>>> json.dumps(d) #'{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'

dumps()方法返回一个str,内容就是标准的JSON。类似的,dump()方法可以直接把JSON写入一个file-like Object。

要把JSON反序列化为Python对象,用loads()或者对应的load()方法,前者把JSON的字符串反序列化,后者从file-like Object中读取字符串并反序列化:

>>> json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
>>> json.loads(json_str)
{'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}

由于JSON标准规定JSON编码是UTF-8,所以我们总是能正确地在Python的str与JSON的字符串之间转换。

13.JSON进阶

Python的dict对象可以直接序列化为JSON的{},不过,很多时候,我们更喜欢用class表示对象,比如定义Student类,然后序列化:

import json

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

s = Student('Bob', 20, 88)
print(json.dumps(s))

运行代码,毫不留情地得到一个TypeError:

Traceback (most recent call last):
  ...
TypeError: <__main__.Student object at 0x10603cc50> is not JSON serializable

错误的原因是Student对象不是一个可序列化为JSON的对象。

如果连class的实例对象都无法序列化为JSON,这肯定不合理!

别急,我们仔细看看dumps()方法的参数列表,可以发现,除了第一个必须的obj参数外,dumps()方法还提供了一大堆的可选参数:

https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps

这些可选参数就是让我们来定制JSON序列化。前面的代码之所以无法把Student类实例序列化为JSON,是因为默认情

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