json、pickle、collections、openpyxl模块

一、json模块

json模块：是一个序列化模块

序列化：将Python或其他语言的数据类型转换成字符串类型

json是一个第三方的特殊数据模式，可以将python数据类型 ----》 json数据格式 ----》 字符串 ----》 文件中

其他语言要想使用python的数据:
　　文件中 ----》 字符串 ----》 json数据格式 ----》 其他语言的数据类型。

ps:在json中，所有的字符串都是双引号

　 python中的元组，若将其转换成json数据，内部会将元组 ---> 列表

    set集合不能转成json数据

为什么要使用json:

　　为了让不同的语言之间数据可以共享。

由于各种语言的数据类型不一，但长相可以一样，比如python不能直接使用其他语言的数据类型，必须将其他语言的数据类型转换成json数据格式，python获取到json数据后可以将json转换成pyton的数据类型。

如何使用json：

- json.dumps：
json.dumps(), f = open() --> f.write()
　　# 序列化: python数据类型 ---》 json ---》 字符串 ---》 json文件中

- json.loads:
f = open(), str = f.read(), json.loads(str)
　　# 反序列化: json文件中 --》 字符串 ---》 json ---》 python或其他语言数据类型

- json.dump()： # 序列化: python数据类型 ---》 json ---》 字符串 ---》 json文件中
　　- 内部实现 f.write()

- json.load()： # 反序列化: json文件中 --》 字符串 ---》 json ---》 python或其他语言数据类型
　　- 内部实现 f.read()

- dump, load: 使用更方便

注意: 保存json数据时，用.json作为文件的后缀名

列表

import json
# 列表
list1 = ['大', '小', 'c']
# dumps: 将python数据 ---》 json数据格式 ---》 字符串
# ensure_ascii将默认的ascii取消设置为False，可以在控制台看到中文，否则看到的是bytes类型数据
json_str_b = json.dumps(list1)
json_str = json.dumps(list1, ensure_ascii=False)
print(json_str_b, json_str)
print(type(json_str_b))

# json.loads()字符串 ----> json数据格式 ---》将python数据
python_data = json.loads(json_str)
python_data_b = json.loads(json_str_b)
print(python_data, python_data_b)
print(type(python_data))

元组

# 元组
tuple1 = ('大', '小', 'c')
# dumps: 将python数据 ---》 json数据格式 ---》 字符串
# ensure_ascii将默认的ascii取消设置为False，可以在控制台看到中文，否则看到的是bytes类型数据
json_str = json.dumps(tuple1, ensure_ascii=False)
print( json_str)
print(type(json_str))

# json.loads()字符串 ----> json数据格式 ---》将python数据
python_data = json.loads(json_str)
print(python_data)
print(type(python_data))

字典

# 字典
dict1 = {
    'name': '张三',
    'age': 18
}
# # dumps: 将python数据 ---》 json数据格式 ---》 字符串
# # ensure_ascii将默认的ascii取消设置为False，可以在控制台看到中文，否则看到的是bytes类型数据
json_str = json.dumps(dict1, ensure_ascii=False)
print(json_str)
print(type(json_str))
#
# # json.loads()字符串 ----> json数据格式 ---》将python数据
python_date = json.loads(json_str)
print(python_date)
print(type(python_date))

注意: 集合是不能被序列化成json

# 使用dump、load操作简易注册登录

username = input('请输入用户名：').strip()
password = input('请输入密码：').strip()
re_pasword = input('再输入一次密码：').strip()
if password == re_pasword:
    dict1 = {
        'name': username, 'pwd': password
    }
    with open('user.json', 'w', encoding='utf-8')as wf:
        json.dump(dict1, wf)
print('注册成功...\n', '请继续登录')
name = input('输入用户名：').strip()
pwd = input('密码：').strip()
with open('user.json', 'r', encoding='utf-8')as rf:
    user_dict = json.load(rf)
if name == user_dict.get('name') and pwd == user_dict.get('pwd'):
    print('登录成功...')
else:
    print('登录失败')

二、pickle模块

pickle模块:
pickle是一个python自带的序列化模块。

优点:
　　- 可以支持python中所有的数据类型
　　- 可以直接存 "bytes类型" 的数据，pickle存取速度更快

缺点: （致命的缺点）
　　- 只能支持python去使用，不能跨平台

import pickle

set1 = {
    'a', 'b', '大'
}

# 写dump
with open('user1.pickle','wb')as f:
    pickle.dump(set1, f)

# 读load
with open('user1.pickle','rb')as f:
    pickle_str = pickle.load(f)
    print(pickle_str)

三、collections，模块

1、 python默认八大数据:
　　- 整型
　　- 浮点型
　　- 字符串
　　- 字典
　　- 元组
　　- 列表
　　- 集合
　　- 布尔
collections模块:
　　- 提供一些python八大数据类型 “以外的数据类型” 。
　　- 具名元组:
　　　　具名元组 只是一个名字。
　　应用场景:
　　- 坐标
　　from collections import namedtuple

# 具名元组
from collections import namedtuple

# 传入可迭代对象是有序的
# 应用:坐标
# 将'坐标'变成 “对象” 的名字
point = namedtuple('坐标', ['x', 'y'])    # 第二个参数既可以传可迭代对象
point = namedtuple('坐标', ('x', 'y'))
point = namedtuple('坐标', 'x y')

# 会将 1 ---> x,   2 ---> y
# 传参的个数，要与namedtuple第二个参数的个数一一对应
p = point(1, 2)
print(p)
print(type(p))

# 扑克牌:
# 获取扑克牌对象
card = namedtuple('扑克牌', 'color number')
black_A = card('♠', 'A')
red_K = card('♥', 'K')

print(black_A)
print(red_K)

- 有序字典:
　　- python中字典默认是无序
　　- collections中提供了有序的字典
　　from collections import OrderedDict

# 无序字典
dic = dict({'a':1, 'b':2})
print(dic)
print(type(dic))
for line in dic:
    print(line)

# 有序字典，但是不能用索引取值
from collections import OrderedDict
order_dict = OrderedDict(dic)
print(order_dict, '打印有序的字典')
print(type(order_dict))
print(order_dict.get('a'))
print(order_dict['a'])

for line in order_dict:
    print(line)

四、openpyxl模块

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

# 写入数据
from openpyxl import Workbook
# 获取Excel文件对象
wb_obj = Workbook()
#
wb1 = wb_obj.create_sheet('第1个工作表', 0)  # 第一个参数是表名，第二个是表示第几个工作簿
wb2 = wb_obj.create_sheet('第2个工作表', 1)

# 修改工作表名字: 为第1个工作表标题修改名字
print(wb1.title)
wb1.title = 'aa'
print(wb1.title)

# 为第一张工作表添加值
# wb1['工作簿中的表格位置']
wb1['A10'] = 200
wb1['B10'] = 1000
wb1['C10'] = '=SUM(A10:B10)'

wb2['A1'] = 100

# 生成Excel表格
wb_obj.save('python.xlsx')

读取数据

# 读取数据
from openpyxl import load_workbook
wb_obj = load_workbook('python.xlsx')
print(wb_obj)

# wb_obj['表名']
wb1 = wb_obj['第1个工作表']
print(wb1['A10'].value)
wb1['A10'] = 20
print(wb1['A10'].value)
wb_obj.save('python.xlsx')

# 批量写入100条数据
from openpyxl import Workbook
wb_obj = Workbook()
wb1 = wb_obj.create_sheet('工作表1', 0)
# wb1['表格位置'] = 对应的值
# n = 1
# for line in range(10):
#     wb1['A%s' % n] = line
#     n += 1

# 插入字典数据
dict1 = {
    'name': 'abc',
    'age': 18
}

n = 1
for key, value in dict1.items():
    wb1['A%s' % n] = key
    wb1['B%s' % n] = value
    n += 1
wb_obj.save('批量插入数据2.xlsx')