一、os模块

os模块是与操作系统交互的一个接口。

  import os
  # 和文件和文件夹的操作有关
os.makedirs('dirname1/dirname2') # 可生成多层递归目录
  os.removedirs('dirname1') # 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
  os.mkdir('dirname') # 生成单级目录;相当于shell中mkdir dirname
  os.rmdir('dirname') # 删除单级空目录,若目录不为空则无法删除,报错;相当于shell中rmdir dirname
  os.listdir('dirname') # 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
  os.remove('path') # 删除一个文件,(不能删除文件夹)
  os.rename("oldname","newname") # 重命名文件/目录
  os.stat('path/filename') # 获取文件/目录信息   # 和执行操作系统命令有关
os.system("bash command") # 运行shell命令,直接显示(即使用python语言
  直接执行操作系统命令,更适用于有运维功底的python开发人员)
  os.popen("bash command").read() # 运行shell命令,获取执行结果(即使用python语言
  直接执行操作系统命令,更适用于有运维功底的python开发人员)
  os.getcwd() # 获取当前工作目录,即当前python脚本工作的目录路径(并不是当前文件所在
  目录,而是当前文件是在哪个目录下执行的,而且这个是可以改变的)
  os.chdir("dirname") # 改变当前脚本工作目录;相当于shell下cd
  注意:os.system和os.popen是执行字符串数据类型的命令行代码。 # 和路径有关
  os.path.abspath(path) # 返回path规范化的绝对路径
  os.path.split(path) # 将path分割成目录和文件名按元组返回
  os.path.dirname(path) # 返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素
  os.path.basename(path) # 返回path最后的文件名。如果path以/或\结尾,那么就会返回空值。即os.path.split(path)的第二个元素
  os.path.exists(path) # 如果path存在,返回True;如果path不存在,返回False
  os.path.isabs(path) # 如果path是绝对路径,返回True
  os.path.isfile(path) # 如果path是一个存在的文件,返回True。否则返回False
  os.path.isdir(path) # 如果path是一个存在的目录,则返回True。否则返回False
  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,用法示例如下:
  print(os.path.join("E:\pythonDemo\work", "aaa","bbb","ccc"))
  # 结果为:E:\pythonDemo\work\aaa\bbb\ccc
  os.path.sep # 当前操作系统的路径分隔符   os.path.getatime(path) # 返回path所指向的文件或者目录的最后访问时间
  os.path.getmtime(path) # 返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间
  os.path.getsize(path) # 返回path的大小   print(os.stat("test16.py"))
  # 结果为:os.stat_result(st_mode=33206,
  st_ino=36873221949109263, st_dev=3128153233, st_nlink=1, st_uid=0, st_gid=0,
  st_size=758, st_atime=1534846129, st_mtime=1534846129, st_ctime=1534380128)
    注意:os.stat('path/filename') 获取文件/目录信息的结构说明,参数说明如下:
st_mode: inode 保护模式。
st_ino: inode 节点号。
st_dev: inode 驻留的设备。
st_nlink: inode 的链接数。
st_uid: 所有者的用户ID。
st_gid: 所有者的组ID。
st_size: 普通文件以字节为单位的大小;包含等待某些特殊文件的数据。
st_atime: 上次访问的时间。
st_mtime: 最后一次修改的时间。
st_ctime: 由操作系统报告的"ctime"。在某些系统上(如Unix)是最新的元数据更改的时间,在其它系统上(如Windows)是创建时间(详细信息参见平台的文档)。

stat 结构

    os.sep    输出操作系统特定的路径分隔符,win下为"\\",Linux下为"/"
os.linesep 输出当前平台使用的行终止符,win下为"\t\n",Linux下为"\n"
os.pathsep 输出用于分割文件路径的字符串 win下为;,Linux下为:
os.name 输出字符串指示当前使用平台。win->'nt',Linux->'posix'

os模块的属性

os.popen/os.system相关解释:

os模块所做的事情:

  定制了很多方法 间接的帮助你去调用操作系统的命令,获得结果,然后帮助你分析整理成我们需要的数据类型的形态;

我们也可以用os.popen/os.system直接取调用操作系统的命令,获得结果,但是,分析和整理的工作需要我们自己做;

所以,用os模块的方法本身能够完成的功能我们就用定制好的方法就够了,如果有一天,我们发现os模块定制好的功能解决不了我们的问题了,而刚好操作系统的命令能够很好地帮助我们解决问题,这个时候就用os.popen/os.system。

    ret = os.path.getsize(r"E:\pythonDemo\1-basis")
ret3 = os.path.getsize(r"E:\pythonDemo\work")
print(ret, ret3) # 结果为:4096 4096
所有的文件夹,都至少是4096个字节,因为每当创建一个文件夹,就在操作系统上创建一个文件,里边存的是这个文件夹的信息,记录文件名、文件大小、创建时间等等,当一个文件刚刚创建出来的时候,只要放了文件就给分配4096个字节的空间,当用完了4096个字节空间后再存数据时则double即扩大一倍,以此类推,而这个大小不会算在这个文件夹中所有文件总大小中,即不会对这个文件夹中所有文件总大小造成影响。

os.path.getsize()的参数是一个文件夹的情况

  练习题:使用python代码统计一个文件夹中所有文件的总大小
  # 递归
  def func(path):
  size_sum = 0
  name_lst = os.listdir(path)
  for name in name_lst:
  path_abs = os.path.join(path,name)
  if os.path.isdir(path_abs):
  size = func(path_abs)
  size_sum += size
  else:
  size_sum += os.path.getsize(path_abs)
  return size_sum   ret = func(r'E:\pythonDemo ')
  print(ret)   # 循环(堆栈思想-列表 满足一个顺序 先进来的后出去)
  lst = [r' E:\pythonDemo '] # 列表的第一个目录就是我要统计的目录
  size_sum = 0
  while lst:
  path = lst.pop()
  path_list = os.listdir(path)
  for name in path_list:
  abs_path = os.path.join(path,name)
  if os.path.isdir(abs_path):
  lst.append(abs_path)
  else:
  size_sum += os.path.getsize(abs_path)
  print(size_sum)

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。

为什么要有序列化模块?

    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,所以我们只能将字典转换成字符串放到文件中。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?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)。

  为什么要把其他数据类型转换成字符串?(使用序列化的场景)

    1)能够在网络上传输的只能是bytes,

    2)能够存储在文件里的只有bytes和str

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;

1、json模块

json模块提供了四个功能:序列化(dumps和dump)、反序列化(loads和load)。如下示例:

  import json
  dic = {'key' : 'value','key2' : 'value2'}
  ret = json.dumps(dic) # 序列化
  print(dic,type(dic)) # {'key': 'value', 'key2': 'value2'} <class 'dict'>
  print(ret,type(ret)) # {"key": "value", "key2": "value2"} <class 'str'>   res = json.loads(ret) # 反序列化
  print(res,type(res)) # {'key': 'value', 'key2': 'value2'} <class 'dict'>
  # json能够序列化的数据有什么特点,请看下面几个示例,并分析结果:
  # 问题1:字典的key是整型,经过序列化和反序列化变成字符串类型
  # 问题2:字典的value是元组,经过序列化和反序列化变成了列表类型
  dic = {1 : [1,2,3], 2 : (4,5,'aa')}
  ret = json.dumps(dic) # 序列化
  print(dic,type(dic)) # {1: [1, 2, 3], 2: (4, 5, 'aa')} <class 'dict'>
  print(ret,type(ret)) # {"1": [1, 2, 3], "2": [4, 5, "aa"]} <class 'str'>   res = json.loads(ret) # 反序列化
  print(res,type(res)) # {'1': [1, 2, 3], '2': [4, 5, 'aa']} <class 'dict'>   # 问题3:set集合类型不能被json序列化
  # 问题4:字典的键必须是字符串才能被json序列化
  s = {1,2,'aaa'}
  json.dumps(s) # 报错:TypeError: Object of type 'set' is not JSON serializable
  json.dumps({(1,2,3):123}) # 报错:TypeError: keys must be a string

  总结:json在所有的语言之间都通用:即json序列化的数据,在python上序列化了,那在java中也可以反序列化,所以json能够处理的数据类型是非常有限的,只有字符串,列表,字典,数字这几种类型,而且字典中的key只能是字符串。

  # 向文件中记录字典
  import json
  dic = {'key' : 'value','key2' : 'value2'}
  ret = json.dumps(dic) # 序列化(将序列化结果写入内存,下面从内存中读取写入文件)
  with open('json_file','a') as f:
f.write(ret) # 向文件json_file中写入字典{"key": "value", "key2": "value2"}   # 从文件中读取字典
  with open('json_file','r') as f:
str_dic = f.read() # 文件中读取后写入内存
  dic = json.loads(str_dic) # 将内存中的字符串反序列化
  print(dic) # 将反序列化的结果打印{'key': 'value', 'key2': 'value2'}
  # dump和load是直接操作文件的,如下示例:
  dic = {'key1' : 'value1','key2' : 'value2'}
  with open('json_file','a') as f:
  json.dump(dic,f) # 向文件json_file中写入:{"key1": "value1", "key2": "value2"}   with open('json_file','r') as f:
  dic = json.load(f)
  print(dic) # {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}

  总结:如果你是处理和文件相关的(往文件里边写或者从文件里边读),那么可以用dump和load;如果是处理网络上传输的数据时,此时数据都是在内存里,这是就要用dumps和loads。

    # 问题5 不支持连续的存 取
  dic = {'key1' : 'value1','key2' : 'value2'}
  with open('json_file','a') as f:
  json.dump(dic,f)
  json.dump(dic,f)
  json.dump(dic,f)   with open('json_file','r') as f:
  dic = json.load(f)
  print(dic.keys())

  总结:上面程序中虽然成功通过dump多次向文件中存入3个字典,但是load会报错# 也就是说load只能读取存一个字典的文件,嵌套字典也可以,但最外层只能是一个。

那么现在有个需求:就是想要把一个一个的字典放到文件中,再一个一个的取出来,该怎么实现?如下示例:

  dic = {'key1' : 'value1','key2' : 'value2'}
  with open('json_file','a') as f:
  str_dic = json.dumps(dic)
  f.write(str_dic+'\n')
  str_dic = json.dumps(dic)
  f.write(str_dic + '\n')
  str_dic = json.dumps(dic)
  f.write(str_dic + '\n')   with open('json_file','r') as f:
  for line in f:
  dic = json.loads(line.strip())
  print(dic)
  # 结果为:
  # {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
  # {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
  # {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}

综上:json的dumps、loads-----在内存中做数据转换:

dumps 序列化 数据类型 转成 字符串;

        loads 反序列化 字符串 转成 数据类型;

  json的dump、load----直接将数据类型写入文件,直接从文件中读出数据类型:

dump 序列化 数据类型 写入 文件 反序列化;

load 反序列化 文件中 读出 数据类型;

  json是所有语言都通用的一种序列化格式,只支持列表、字典、字符串、数字,且字典的key必须是字符串。

    # ensure_ascii 关键字参数
dic = {'key':'你好'}
print(json.dumps(dic)) # {"key": "\u4f60\u597d"}
print(json.dumps(dic,ensure_ascii=False)) # "key": "你好"}

ensure_ascii 关键字参数

    # json 的格式化输出
data = {'username':['李华','二愣子'],'sex':'male','age':16}
json_dic2 = json.dumps(data,sort_keys=True,indent=4,separators=(',',':'),ensure_ascii=False)
print(json_dic2)
# 结果为:
# {
# "age":16,
# "sex":"male",
# "username":[
# "李华",
# "二愣子"
# ]
# }

json 的格式化输出

2、pickle模块

  pickle模块提供了四个功能:序列化,存(dumps、dump)、反序列化,读(loads、load),此外,pickle模块不仅可以序列化字典,列表...它可以把python中任意的数据类型序列化

  import pickle
  dic = {(1,2,3):{'a','b'},1:'abc'}
  ret = pickle.dumps(dic) # dumps序列化的结果只能是字节
  print(ret) # 结果为:b'\x80\x03}q\x00(K\x01K\x02K\x03\x87q\x01cbuiltins\nset\nq\x02]q\x03(X\x01\x00
  \x00\x00aq\x04X\x01\x00\x00\x00bq\x05e\x85q\x06Rq\x07K\x01X\x03\x00\x00\x00abcq\x08u.'
  print(pickle.loads(ret)) # {(1, 2, 3): {'b', 'a'}, 1: 'abc'}   # pickle模块的dump、load 的和文件操作
  with open('pickle_file','wb') as f:
  pickle.dump(dic,f)   with open('pickle_file','rb') as f:
  ret = pickle.load(f)
  print(ret,type(ret))   # pickle可以多次dump和load
  dic = {(1,2,3):{'a','b'},1:'abc'}
  dic1 = {(1,2,3):{'a','b'},2:'abc'}
  dic2 = {(1,2,3):{'a','b'},3:'abc'}
  dic3 = {(1,2,3):{'a','b'},4:'abc'}
  with open('pickle_file','wb') as f:
  pickle.dump(dic, f)
  pickle.dump(dic1, f)
  pickle.dump(dic2, f)
  pickle.dump(dic3, f)   with open('pickle_file','rb') as f:
  ret = pickle.load(f)
  print(ret,type(ret))
  ret = pickle.load(f)
  print(ret,type(ret))
  ret = pickle.load(f)
  print(ret, type(ret))
  ret = pickle.load(f)
  print(ret, type(ret))
  # ret = pickle.load(f) # EOFError: Ran out of input
  # print(ret, type(ret)) # dump了4个字典,第5次load会报错
  # 结果为:
  # {(1, 2, 3): {'b', 'a'}, 1: 'abc'} <class 'dict'>
  # {(1, 2, 3): {'b', 'a'}, 2: 'abc'} <class 'dict'>
  # {(1, 2, 3): {'b', 'a'}, 3: 'abc'} <class 'dict'>
  # {(1, 2, 3): {'b', 'a'}, 4: 'abc'} <class 'dict'> # 改进
   with open('pickle_file','rb') as f:
  while True:
  try:
ret = pickle.load(f)
print(ret,type(ret))
except EOFError:
break

总结:1)pickle模块序列化支持在python中几乎所有数据类型;

2)pickle模块的dumps/dump序列化的结果只能是字节;

3)只能在python中使用;

4)在和文件操作的时候,需要用rb wb的模式打开文件;

5)可以多次dump和多次load;

常用模块一(os模块、序列化模块(json和pickle))的更多相关文章

  1. [xml模块、hashlib模块、subprocess模块、os与sys模块、configparser模块]

    [xml模块.hashlib模块.subprocess模块.os与sys模块.configparser模块] xml模块 XML:全称 可扩展标记语言,为了能够在不同的平台间继续数据的交换,使交换的数 ...

  2. python27期day16:序列化、json、pickle、hashlib、collections、软件开发规范、作业。

    序列化模块:什么是序列化呢? 序列化的本质就是将一种数据结构(如字典.列表)等转换成一个特殊的序列(字符串或者bytes)的过程就叫做序列化.将这个字典直接写入文件是不可以的,必须转化成字符串的形式, ...

  3. 【转】Python之数据序列化(json、pickle、shelve)

    [转]Python之数据序列化(json.pickle.shelve) 本节内容 前言 json模块 pickle模块 shelve模块 总结 一.前言 1. 现实需求 每种编程语言都有各自的数据类型 ...

  4. Python 入门基础14 --time、os、random、json、pickle 常用模块1

    今日内容: 一.常用模块 2019.04.10 更新 1.time:时间 2.calendar:日历 3.datetime:可以运算的时间 4.sys:系统 5.os:操作系统 6.os.path:系 ...

  5. python全栈开发day17-常用模块collections,random,time,os,sys,序列化(json pickle shelve)

    1.昨日内容回顾 1.正则表达式     # 正则表达式 —— str           # 检测字符串是否符合要求     # 从大段的文字中找到符合要求的内容 1).元字符 #. # 匹配除换行 ...

  6. collections queue、os、datetime,序列化(json和pickle)模块

    目录 Collections 模块 1.nametuple 2.deque(双端队列) 3.双端队列(deque): 4.Odereddict(有序字典): 5.Defaultdict(默认字典,首字 ...

  7. 常用模块random,time,os,sys,序列化模块

    一丶random模块 取随机数的模块 #导入random模块 import random #取随机小数: r = random.random() #取大于零且小于一之间的小数 print(r) #0. ...

  8. 2019-7-18 collections,time,random,os,sys,序列化模块(json和pickle)应用

    一.collections模块 1.具名元组:namedtuple(生成可以使用名字来访问元素的tuple) 表示坐标点x为1  y为2的坐标 注意:第二个参数可以传可迭代对象,也可以传字符串,但是字 ...

  9. 第九节:os、sys、json、pickle、shelve模块

    OS模块: os.getcwd()获取当前路径os.chdir()改变目录os.curdir返回当前目录os.pardir()父目录os.makedirs('a/b/c')创建多层目录os.remov ...

  10. python time,random,os,sys,序列化模块

    一.time模块 表示时间的三种方式 在Python中,通常有这三种方式来表示时间:时间戳.元组(struct_time).格式化的时间字符串: (1)时间戳(timestamp) :通常来说,时间戳 ...

随机推荐

  1. C# JSON序列化日期格式问题

    默认序列化日期为1970至今的时间戳 需要在json.convert中做一些设置 //JavaScriptSerializer js = new JavaScriptSerializer(); Iso ...

  2. 神技do{}while(false)

    神技do{}while(false) do{}while(false)或者说do{}while(0),本人在linux源码中学得,起初看起来比较奇怪,但在处理连续流程中特别有用,例如ABC三个流程,A ...

  3. tcp/ip ---以太网和IEEE 802封装

    以太网 它是当今T C P / I P采用的主要的局域网技术.它采用一种称作C S M A / C D的媒体接入方法,其意思是带冲突检测的载波侦听多路接入(Carrier Sense, Multipl ...

  4. Rational Rose2007具体安装步骤

    学习了UML.那么Rational rose绘图软件当然就是不可缺少的了. 我的电脑是win7 64位的系统.以下的链接是安装软件以及破解方法.该软件是BIN格式的.也就是镜像文件.须要安装一个虚拟驱 ...

  5. c++ 使用boost regex库 总结

    用java的时候觉得挺折腾,回头来弄c++才知道什么叫折腾...汗... 首先参考我写的这篇文章:http://www.cnblogs.com/qrlozte/p/4100892.html 我从sou ...

  6. flume 中的 hdfs sink round 和roll

    http://blog.csdn.net/kntao/article/details/49278239 http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#exec ...

  7. NGINX date_udf 定义日志

    Nginx日志自动按日期存储 Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器,因它的稳定性 ...

  8. 2015 Spark 将走向哪里?

    在刚刚过去的spark submit上,Matei Zahara简单回顾了下2014年spark的发展,可用一个词来概括那就是"Amazing"!!! 那么2015年,spark ...

  9. Python之图片格式转换

    import os import shutil from PIL import Image def getAllFiles(dirName, houzhui=' '): results = [] fo ...

  10. 第一百八十九节,jQueryUI,折叠菜单 UI

    jQueryUI,折叠菜单 UI 学习要点: 1.使用 accordion 2.修改 accordion 样式 3.accordion()方法的属性 4.accordion()方法的事件 5.acco ...