模块（序列化（json&pickle）+XML+requests）

一、序列化模块

Python中用于序列化的两个模块：

json 跨平台跨语言的数据传输格式，用于【字符串】和【python基本数据类型】间进行转换
pickle python内置的数据传输格式，多用于二进制形式，用于【python特有的类型】和【python基本数据类型】间进行转换

Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

pickle模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

#pickle.dumps将数据通过特殊的形式转换为只有python能识别的字符串

import pickle

data={'k1':123,'k2':'hello'}

p_str=pickle.dumps(data)

print(p_str)      ------->b'\x80\x03}q\x00(X\x02\x00\x00\x00k2q\x01X\x05\x00\x00\x00helloq\x02X\x02\x00\x00\x00k1q\x03K{u.'

s = pickle.loads(p_str)

print(s)       -------->{'k2': 'hello', 'k1': 123}

#pickle.dump将数据通过特殊的形式转换为只有python认识的字符串，并写入文件

with open('db','w') as fp:

    pickle.dump(data,fp)

json实例

#json.loads()#将字符串转换成python基本数据类型，注：里面一定要是双引号，外面是单引号

import json

s='{"name":"tina","age":"18"}'

l='[1,2,3,4]'

r=json.loads(l)

w=json.loads(s)

print(r,type(r))

print(w,type(w))

############执行结果如下：###########

[1, 2, 3, 4] <class 'list'>

{'age': '', 'name': 'tina'} <class 'dict'>

#json.dumps()将python的基本数据类型转换成字符串

a={"name":"tina","age":""}

b=json.dumps(a)

print(b,type(b))

#############执行结果如下：##########

{"age": "", "name": "tina"} <class 'str'>

#不带s的是对文件进行操作

dic = {'k1':123,'k2':345}

a=json.dump(dic,open('db','w'))

print(a,type(a))

#读内容

#字符串转换成字典

r=json.load(open('db','r'))

print(r,type(r))

#############执行结果如下：##########

写入db文件中的内容即为dict

{'k2': 345, 'k1': 123} <class 'dict'>

二、XML

JSON跨平台跨语言的数据传输格式

XML实现不同语言或程序之间进行数据交换的协议

返回的都是字符串，只是不同表现形式的字符串

XML文件格式如下：

<data>

    <country name="Liechtenstein">

        <rank updated="yes">2</rank>

        <year>2023</year>

        <gdppc>141100</gdppc>

        <neighbor direction="E" name="Austria" />

        <neighbor direction="W" name="Switzerland" />

    </country>

    <country name="Singapore">

        <rank updated="yes">5</rank>

        <year>2026</year>

        <gdppc>59900</gdppc>

        <neighbor direction="N" name="Malaysia" />

    </country>

    <country name="Panama">

        <rank updated="yes">69</rank>

        <year>2026</year>

        <gdppc>13600</gdppc>

        <neighbor direction="W" name="Costa Rica" />

        <neighbor direction="E" name="Colombia" />

    </country>

</data>

1、解析XML

from xml.etree import ElementTree as ET

#打开文件，读取文件内容

str_xml = open('first.xml','r').read()

#将文件内容解析成XML格式，root是文件tree的根节点

root=ET.XML(str_xml)

print(root.tag)    #打印根节点的标签，结果为data

print(root)         #<Element 'data' at 0x00000057EDD566D8>

方法二：

from xml.etree import ElementTree as ET

#直接解析XML文件

tree = ET.parse('first.xml')

#获取XML文件的根节点

root=tree.getroot()

print(root)        #<Element 'data' at 0x0000008708517318>

print(root.tag)   #data

#返回结果是一样的

@@@@@@@@@小练习@@@@@@@@

from xml.etree import ElementTree as tina

TT = tina.parse('first.xml')

print(TT.getroot().tag)    #data

2、操作XML

XML格式类型是节点嵌套节点，对于每一个节点均有以下功能，以便对当前节点进行操作：

功能源码总览

具体用法举例说明：

（1）遍历XML文档的所有内容

eg1

（2）遍历XML中指定的节点

from xml.etree import ElementTree as ET

############ 解析方式一 ############

"""

# 打开文件，读取XML内容

str_xml = open('xo.xml', 'r').read()

# 将字符串解析成xml特殊对象，root代指xml文件的根节点

root = ET.XML(str_xml)

"""

############ 解析方式二 ############

# 直接解析xml文件

tree = ET.parse("xo.xml")

# 获取xml文件的根节点

root = tree.getroot()

### 操作

# 顶层标签

print(root.tag)

# 遍历XML中所有的year节点

for node in root.iter('year'):

    # 节点的标签名称和内容

    print(node.tag, node.text)

eg1

from xml.etree import ElementTree as tina

TT = tina.parse('first.xml')

# print(TT.getroot().tag)

# for i in TT.getroot():#在跟节点下遍历孩子标签及属性

#     print(i.tag,i.attrib)

#     for j in i:#在孩子节点下遍历孙子标签及属性

#         print(j.tag,j.attrib)

#返回结果也是呈树状的，有点像之前三级联动的小练习

for node in TT.getroot().iter('year'):

    #遍历XML中所有的year节点，类似于Windows中文件夹中全局搜索

    print(node.tag,node.text)

@@@@@@非注释部分的执行结果如下：@@@@@@@

year 2025

year 2028

year 2028

eg2

（3）修改节点内容

由于修改节点时，都是在内存中进行，不会影响文件中的内容，所以，如果想要修改，则需要重新将内存中的内容写入到文件。

解析字符串方式打开，修改，保存

解析文件方式打开，修改，保存

（4）删除节点

解析字符串方式打开，删除，保存

解析文件方式打开，删除，保存

3、创建XML文档

from xml.etree import ElementTree as ET

# 创建根节点

root = ET.Element("famliy")

# 创建节点大儿子

son1 = ET.Element('son', {'name': '儿1'})

# 创建小儿子

son2 = ET.Element('son', {"name": '儿2'})

# 在大儿子中创建两个孙子

grandson1 = ET.Element('grandson', {'name': '儿11'})

grandson2 = ET.Element('grandson', {'name': '儿12'})

son1.append(grandson1)

son1.append(grandson2)

# 把儿子添加到根节点中

root.append(son1)

root.append(son1)

tree = ET.ElementTree(root)

tree.write('oooo.xml',encoding='utf-8', short_empty_elements=False)

创建方式（一）

创建方式一

创建方式二

创建方式三

由于原生保存的XML时默认无缩进，如果要设置缩进的话，需要修改保存方式：

from xml.etree import ElementTree as ET

from xml.dom import minidom

def prettify(elem):

    """将节点转换成字符串，并添加缩进。

    """

    rough_string = ET.tostring(elem, 'utf-8')

    reparsed = minidom.parseString(rough_string)

    return reparsed.toprettyxml(indent="\t")

# 创建根节点

root = ET.Element("famliy")

# 创建大儿子

# son1 = ET.Element('son', {'name': '儿1'})

son1 = root.makeelement('son', {'name': '儿1'})

# 创建小儿子

# son2 = ET.Element('son', {"name": '儿2'})

son2 = root.makeelement('son', {"name": '儿2'})

# 在大儿子中创建两个孙子

# grandson1 = ET.Element('grandson', {'name': '儿11'})

grandson1 = son1.makeelement('grandson', {'name': '儿11'})

# grandson2 = ET.Element('grandson', {'name': '儿12'})

grandson2 = son1.makeelement('grandson', {'name': '儿12'})

son1.append(grandson1)

son1.append(grandson2)

# 把儿子添加到根节点中

root.append(son1)

root.append(son1)

raw_str = prettify(root)

f = open("xxxoo.xml",'w',encoding='utf-8')

f.write(raw_str)

f.close()

定义缩进函数

4、命名空间

详细介绍，猛击这里

from xml.etree import ElementTree as ET

ET.register_namespace('com',"http://www.company.com") #some name

# build a tree structure

root = ET.Element("{http://www.company.com}STUFF")

body = ET.SubElement(root, "{http://www.company.com}MORE_STUFF", attrib={"{http://www.company.com}hhh": ""})

body.text = "STUFF EVERYWHERE!"

# wrap it in an ElementTree instance, and save as XML

tree = ET.ElementTree(root)

tree.write("page.xml",

           xml_declaration=True,

           encoding='utf-8',

           method="xml")

命名空间

三、requests模块

requests是使用Apache2 Licensed许可证的基于python开发的HTTP库，其在python内置模块的基础上进行了高度的封装，从而使pythoner在进行网络请求时，变得更容易，使用requests可以轻而易举的完成浏览器可有的任何操作。requests模块是第三方开发库里的模块，调用前要先下载安装该模块。

1、安装模块

pip3 install requests

2、使用模块

无参数，直接访问网站，拿数据

import requests

response = requests.get("http://www.weather.com.cn/adat/sk/101010500.html")

response.encoding='utf-8'

result = response.text

print(result)
###################执行结果如下：#####################
{"weatherinfo":
{"city":"怀柔",
"cityid":"101010500",
"temp":"9",
"WD":"南风",
"WS":"1级",
"SD":"29%",
"WSE":"1",
"time":"10:25",
"isRadar":"1",
"Radar":"JC_RADAR_AZ9010_JB",
"njd":"暂无实况","qy":"1007"}
}

有参数，参数用params=变量名传入，结果中会先将参数打印在头部
import requests

payload={'k1':'value1','k2':'value2'}

ret=requests.get("http://www.weather.com.cn/adat/sk/101010500.html",params=payload)

ret.encoding='utf-8'

print(ret.url)

print(ret.text)

###############执行结果如下：################

http://www.weather.com.cn/adat/sk/101010500.html?k1=value1&k2=value2

{"weatherinfo":

{"city":"怀柔",

"cityid":"",

"temp":"",

"WD":"南风",

"WS":"级",

"SD":"29%",

"WSE":"",

"time":"10:25",

"isRadar":"",

"Radar":"JC_RADAR_AZ9010_JB",

"njd":"暂无实况",

"qy":""}

}

# 1、基本POST实例

import requests

payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}

ret = requests.post("http://httpbin.org/post", data=payload)

print(ret.text)

# 2、发送请求头和数据实例

import requests

import json

url = 'https://api.github.com/some/endpoint'

payload = {'some': 'data'}

headers = {'content-type': 'application/json'}

ret = requests.post(url, data=json.dumps(payload), headers=headers)

print(ret.text)

print(ret.cookies)#cookies验证，比如登录后服务器会发送一串XX码保存在客户端内存中或硬盘中，即为cookies

POST请求

更多requests模块相关的文档见：http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/

3、用requests模块发送HTTP请求，请求结束后解析XML的实例

import urllib

import requests

from xml.etree import ElementTree as ET

# 使用内置模块urllib发送HTTP请求，或者XML格式内容

"""

f = urllib.request.urlopen('http://www.webxml.com.cn//webservices/qqOnlineWebService.asmx/qqCheckOnline?qqCode=424662508')

result = f.read().decode('utf-8')

"""

@@显然使用内置urllib模块的方式比较繁琐，所以请选择忘记，并选择用下面的requests模块来发送HTTP请求。@@

# 使用第三方模块requests发送HTTP请求，或者XML格式内容

r = requests.get('http://www.webxml.com.cn//webservices/qqOnlineWebService.asmx/qqCheckOnline?qqCode=424662508')

result = r.text

# 解析XML格式内容

node = ET.XML(result)#这里的ET.XML在此篇二、XML模块中有详解

# 获取内容

if node.text == "Y":

    print("在线")

else:

    print("离线")

eg1：检测QQ账号是否在线

import urllib

import requests

from xml.etree import ElementTree as ET

# 使用内置模块urllib发送HTTP请求，或者XML格式内容

"""

f = urllib.request.urlopen('http://www.webxml.com.cn/WebServices/TrainTimeWebService.asmx/getDetailInfoByTrainCode?TrainCode=G666&UserID=')

result = f.read().decode('utf-8')

"""

# 使用第三方模块requests发送HTTP请求，或者XML格式内容

r = requests.get('http://www.webxml.com.cn/WebServices/TrainTimeWebService.asmx/getDetailInfoByTrainCode?TrainCode=G666&UserID=')

result = r.text

# 解析XML格式内容

root = ET.XML(result)

for node in root.iter('TrainDetailInfo'):

    print(node.find('TrainStation').text,node.find('StartTime').text,node.tag,node.attrib)

eg2：查看火车停靠信息

注：更多接口猛击这里

四、总结

1、json数据传输时用的

2、XML一种文件表现形式，形似树

3、requests模块就是程序媛们访问网站或者API接口拿数据时用的，记住requests比urllib好用，然后记住requests.get(),requests.post()就行了