#json 是用来序列化对象的 # 只有2个方法,序列化与反序列化 # 但是不能序列化类 与 函数 import json dict={"key1":[1,2,3,4,5]} f = open("json.test","w",encoding="utf8") dict=json.dumps(dict) f.write(dict) f.close() import json f = open("json.test&qu…

一.json模块 之前我们学习过用eval内置方法可以将一个字符串转成python对象,不过,eval方法是有局限性的,对于普通的数据类型,json.loads和eval都能用,但遇到特殊类型的时候,eval就不管用了,所以eval的重点还是通常用来执行一个字符串表达式,并返回表达式的值. import json x="[null,true,false,1]" print(eval(x)) #报错,无法解析null类型,而json就可以 print(json.loads(x)) 什么是…

这是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 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 import pickle data = {'k1':123, 'k2':123} #dumps可以将数据类型转换成只有python才认识的字符串 p_str = pickle.dumps(…

json.pickle区别 总结: """ json: 1.不是所有的数据类型否可以序列化,序列化返回结果为字符串 2.不能多次对同一文件序列化 3.json数据可以跨语言 pickle: 1.所有python数据类型都可以序列化,结果为字节串 2.可以多次对同一文件序列化 3.不能跨语言(只python) """ json 序列化:将内存中的数据,转换成字节串,用以保存在文件或者网络传输,称为序列化过程 反序列化:从文件中\网络中获取的数据,转…

序例化:将对象转换为可通过网络传输或可以存储到本地磁盘的数据格式(如:XML.JSON或特定格式的字节串)的过程称为序列化:反之,则称为反序列化. 1.[JSON] import json dic={'name':'kebi','age':23,'sex':'male'} print(type(dic))#<class 'dict'> data=json.dumps(dic) print("type",type(data))#<class 'str'> prin…

一.时间模块 1.常用时间模块 import time # 时间分为三种格式 #1.时间戳---------------------以秒计算 # start= time.time() # time.sleep(3) # stop= time.time() # print(stop - start) #2.格式化的字符串形式------------格式化的时间格式是字符串形式的 print(time.strftime('%Y-%m-%d %X')) print(time.strftime('%Y-…

json和pickle模块,两个都是用于序列化的模块 • json模块,用于字符串与python数据类型之间的转换 • pickle模块,用于python特有类型与python数据类型之间的转换 两个模块,都提供了dumps,dump,loads,load 4个功能 import json s = '{"key1":"value1","key2":"value2"}' # ==> 用json模块将字符串转化成其他数据类型…

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 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 dumps和dump函数.两个函数的唯一区别就是dump把python对象转换成json对象或pickle对象生成一个fp的文件流,而dumps则是生成了一个字符串: json对象或pickl…

python常用模块之json.pickle模块 什么是序列化? 序列化就是把内存里的数据类型转换成字符,以便其能存储到硬盘或者通过网络进行传输,因为硬盘或网络传输时只接受bytes. 为什么要序列化? 举个例子来说,你在上班打游戏,突然你的领导过来了,你就把游戏给关了,然后你的领导走了,你接着打开了这个游戏,此时游戏又从你上次停止的地方继续运行,你的游戏进度肯定保存到了硬盘上,是以何种形式的呢?游戏过程中产生的数据都是不规律的,可能在关游戏的时候就出现了10个嵌套字典,3个列表的数据集合在内存…

一.time与datetime模块 time模块: 时间戳:表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量,返回类型为float类型 格式化时间字符串(Format String) 结构化的时间(struct_time):struct_time元组共有9个元素(年月日时分秒,一年中的第几周,一年中的第几天,夏令时) # print(time.time())#1533962144.060534 # print(time.localtime())#time.struct_time(…

目录 OS模块 sys模块 json和pickle模块 序列化和反序列化 json模块 pickle logging模块 OS模块 能与操作系统交互,控制文件 / 文件夹 # 创建文件夹 import os os.mkdir(r'D:\py_case\test') # 删除文件夹 os.rmdir(r'D:\py_case\test') # # 列出指定目录下所有文件和子目录 (子目录文件不会列出来) res = os.listdir(r'D:\pycharm_project\Test') pr…

json序列化和json反序列化 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = '人生入戏' import json a = { "name":"test", ", } #json序列化 with open("json_test","w",encoding="utf-8") as f: f.write(json.dumps(…

一. 包 一个含有__init__.py 文件的文件夹(将py 文件中的内容划分成不同的部分放在不同的py 文件中,在将这些py 文件放在一个文件夹中) 是模块,不做执行文件,仅做调用 m1.py 和 m2.py 和__init__.py 同层级(同在aaa文件夹下) run.py 执行文件 与aaa文件夹同层级(执行文件要调用aaa文件夹里面m1.py 和m2.py 中的变量) m1.py 文件中: def func1(): print('func1函数') m2.py 文件中 def fun…

目录 模块的用法 os模块 常用的功能 sys模块 常用的功能 json和pickle模块 4. logging模块 模块的用法 通过 import 或者from......import...... 进行调用 os模块 os模块的功能:负责程序与操作系统的交互,多用关于文件处理. 常用的功能 1.对文件的操作: (1)判断是否为文件 os.path.isfile(r' ') res = os.path.isfile(r'D:\Python学习\python 12期教学视频') print(res…

目录 第十章.json和pickle模块 一.序列化 二.json 三.pickle模块 第十章.json和pickle模块 一.序列化 把对象(变量)从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化, 序列化优点: 持久保存状态:内存本身无法保存数据的,当运行了一段时间,我们断电或者重启程序,内存关于这个程序之前的一段时间的数据都被清空了.但是断电或者重启程序之前将程序当前的所有数据都保存在文件中了,下次运行程序的时候还能载入之前保存在文件的数据,这就是序列化. 跨平台数据交互:序列化时不仅可以把序…

首先是引入json 和 pickle 的原因是 普通的方法支持的数据类型太少 局限性大  比如下面的例子 dit = {'name':'deng1mei','age':'26','sex':'girl'} #创建一个字典dit = str(dit) #将字典字符串化 以方便写入文件# f= open ('test','w') #创建文件# f.write(dit) #write() argument must be str, not dict #写入文件f=open('test','r') #句…

json 支持:    str,int,tuple,list,dictpickle    支持python里所有的数据类型(包括函数)    只能在python中使用 json 与pickle 是一种序列化的数据格式,在学json与pickle 之前呢,我们是接触过eval 函数的,这个函数是干嘛用的呢?其实这个函数就是提取字符串中的数据类型的.刚学会之歌方法的时候感觉好牛逼,好牛逼,but,eval方法是有局限性的,对于普通的数据类型,json.loads和eval都能用,但遇到特殊类型的时候…

1.在生产中,dumps和loads只进行一次,而且要用w把原来的数据冲掉,从而保证每次都是最新的. 2.虚拟机的快照,是每个快照都有一个文件,而不是全都不放在一起. 3.如果想生产好几个序列化,就生成多个文件. 4.json和pickle又有相同的方法:   json:用于(不同平台和多语言)字符串和python数据类型进行转换 pickle:用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换(所有python数据类型)   json:模块提供了四个功能:dumps  dump  l…

一.什么是序列化(pickling): 我们把对象(变量)从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化. 序列化可以持久保存状态, 不会根据计算机断电或者重启程序,而使得之前的数据状态丢失.可以在下次程序执行时 根据之前执行的状态继续执行. 序列化之后可以跨平台数据交互.就打破了平台/编程语言差异化带来的限制,数显了跨平台数据 交互. 简单的说就是: 序列化: 内存中的数据结构--->转成一种中间格式(字符串) --->存到文件中  反过来,把变量内容从序列的对象重新读到内存里称之为反序列化(u…

import json    ======> 注意:不同语言之间通用但不能传输对象类型 该模块中最重要的方法: 1.json.dump(‘python数据’,‘json文件’)   # 将python数据类型转换并保存到json格式的文件夹内 2.json.dumps(‘python数据’)    # 将python数据类型转换为json格式的字符串 3.json.load(‘json文件’)    # 从json格式的文件中读取数据并转换为python的类型 4.json.loads(‘jso…

安装第三方库     pip3 install requests     源码安装:下载源码,解压后切换到当前目录     执行python setup.py install   json和pickle都是用来序列化和反序列化的两个模块,均提供dump,load,dumps,loads. 1.json 可以跨平台使用,仅支持基本Python数据类型 2.pickle 适合Python所有类型数据的序列化操作,仅适用于Python,可能由于Python版本问题无法正常序列化. 看两个json的例子…

学习文件数据处理的时候了解到有pickle模块,查找官方文档学习了一些需要用到的pickle内容. 封装是一个将Python数据对象转化为字节流的过程,拆封是封装的逆操作,将字节文件或字节对象中的字节流转化为Python数据对象,不要从不收信任的数据源中拆封数据.可以封装和拆封几乎任何Python数据对象,主要包括: None , True,False 整数,浮点数,复数 字符串,字节,ByteArray对象 元组,列表,集合,包含可封装对象的字典 在一个模块的顶层定义的函数 在一个模块的顶层定…

在机器学习中,我们常常需要把训练好的模型存储起来,这样在进行决策时直接将模型读出,而不需要重新训练模型,这样就大大节约了时间.Python提供的pickle模块就很好地解决了这个问题,它可以序列化对象并保存到磁盘中,并在需要的时候读取出来,任何对象都可以执行序列化操作. Pickle模块中最常用的函数为: (1)pickle.dump(obj, file, [,protocol]) 函数的功能:将obj对象序列化存入已经打开的file中. 参数讲解: obj:想要序列化的obj对象. file:…

pickle模块实现了基本的数据序列和反序列化.pickle模块的序列化操作我们能够将程序中运行的对象信息保存到文件中去,通过pickle模块的反序列化操作,能够从文件中创建上一次程序保存的对象. 接口: pickle.dump(obj, file, [,protocol]) 将对象obj保存到文件file中 pickle.load(file) 从file中读取一个字符串,并重构为原来的python对象. 例子:import pickle●保存到文件list01= [1,2.3,'test',[…

一.什么是序列化? 我们把对象(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. 为什么要序列化? 1.持久保存状态 需知一个软件/程序的执行就在处理一系列状态的变化,在编程语言中,'状态'会以各种各样有结构的数据类型(也可简单的理解为变量)的形式被保存在内存中. 内存是无法永久保存数据的,当程序运行了一段时间,我们断电或者重启程序,内存中关于这…

json模块 json.dumps     将 Python 对象编码成 JSON 字符串 json.loads       用于解码 JSON 数据.该函数返回 Python 字段的数据类型. pickle   pickle.dump(obj, file, [,protocol]) 含义:pickle.dump(对象,文件,[使用协议]) 将要持久化的数据“对象”,保存到“文件”中,使用有3种协议,索引0为ASCII,1为旧式二进制,2为新式二进制协议,不同之处在于2要更高效一些. 默认dum…

传送门 https://stackoverflow.com/a/20980488/5955399 区别 json:用于字符串(unicode text)和python基本数据类型间进行转换.优点:跨语言跨平台,应用范围大,体积小:缺点:只能支持 int/str/list/tuple/dict等基本python数据结构: pickle:将python的几乎所有数据类型(对象.类)转换为二进制流. 优点:专为python设计,支持python的几乎所有数据类型:缺点:只能在python中使用,存储数…

import pickleimport json data = {'k1': 123, 'k2': 'Hello'}print(type(data))# p_str = pickle.dumps(data)#pickle.dumps将数据通过特殊的形式转换为只有python语言认识的字符串# print (p_str) # with open(r'E:\workspace_py\practice\test.pk', 'wb') as f:# pickle.dump(data, f)#将数据通过特…

#Cpickle使用C语言进行编写的相比pickle来说效率高很多 #-*-coding:utf-8-*-'''序列化操作'''try:    import cPickle as pickleexcept ImportError:    import pickle#序列化d=dict(url='index.html',title='首页',content='首页')print(pickle.dumps(d))#使用dump方法可以枝江将序列化后的对象写入文件中f=open(r'dump.txt'…

一:算法回顾: 冒泡算法,也叫冒泡排序,其特点如下: 1.比较相邻的元素.如果第一个比第二个大,就交换他们两个. 2.对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对.在这一点,最后的元素应该会是最大的数. 3.针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个. 4.持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较. 使用python的冒泡排序完成一组无序队列的排序: data = [10,4,33,21,54,3,8,11,5,22,2,2,2,1,17,13,6] p…