os模块,序列化模块,json模块,pickle模块

 

OS模块

　　把路径中不符合规范的/改成操作系统默认的格式　　

1 path = os.path.abspath("D:\dayday\day 19\3.py")
2 print(path)
D:\dayday\day 19.py
结果

　　     能够给找到的相对路径改成绝对路径

path = os.path.abspath("os 模块.py")
print(path)
C:\Users\Administrator\Desktop\day19\code\day19\os 模块.py
结果

　　能够把一个路径分成两段,第二段是一个文件/文件夹　

path = os.path.split("D:\dayday\day 19\os 模块.py")
print(path)
('D:\\dayday\\day 19', 'os 模块.py')
结果
path = os.path.split("D:\dayday\day 19")
print(path)



结果
    ('D:\\dayday', 'day 19')
如果路径是一个文件夹 则第二段是最里层文件夹

　　返回path的目录,其实就是os.path.split(path)的第一个元素　

ret1 = os.path.dirname("D:\dayday\day 19\pickle.py")
print(ret1)
1 D:\dayday\day 19
结果

　　返回path最后的文件名,如果以/或者\结尾,那么就会返回空值

ret2  = os.path.basename("D:\dayday\day 19")
print(ret2)
1 day 19
结果
如果你两个值都需要 os.path.split
如果你只要一个值 os.path.dirname/os.path.basename

判断文件或者文件夹是否存在
res = os.path.exists(r"D:\dayday\day 19\os 模块.py")
print(res)
True
结果

如果path 是绝对路径就返回True

res = os.path.isabs("D:\dayday\day 19\json.py")
print(res)
True
结果

列出指定目录下的所有文件和子目录,包括隐藏文件,并以列表的方式打印

print(os.listdir("D:\dayday"))
['.idea','os模块.py'.....]
结果

如果path是一个存在的目录,返回True,否则返回Flase

print(os.path.isdir(r"D:\dayday\day 19"))
True
结果

如果path是一个存在的文件,返回True 否则返回Flase

print(os.path.isfile(r"D:\dayday\day 19\json.py"))
True
结果

查看路径文件大小 并返回大小

size  = os.path.getsize(r"D:\dayday\day 19\json.py")
print(size)
1 86
结果
所有的文件夹 都至少是4096个字节


练习:
　　使用python代码统计一个文件夹中所有文件的总大小
　　你需要统计文件夹大小
　　　　D:\sylar\s15\ 文件夹的大小
    　　拿到这个文件夹下所有的文件夹 和 文件
    　　是文件就取大小
   　　 是文件夹 再打开这个文件夹 : 文件/文件夹
 1 def func(path):
 2     size_num = 0
 3     name_list  = os.listdir(path)
 4     for i in name_list:
 5         path_abs = os.path.join(path,i)
 6         if os.path.isdir(path_abs):
 7             size = func(path_abs)
 8             size_num += size
 9         else:
10             size_num += os.path.getsize(path_abs)
11     return size_num
12 ret = func(r'D:\dayday')
13 print(ret)
递归方法实现






循环 # 堆栈思想
列表 满足一个顺序 先进来的后出去
lst = [r'D:\sylar\s15',]  # 列表的第一个目录就是我要统计的目录
size_sum = 0
while lst:   # [r'D:\sylar\s15',]  lst = ['D:\sylar\s15\day01','D:\sylar\s15\day01'..]
    path = lst.pop()  # path = 'D:\sylar\s15' lst = []
    path_list = os.listdir(path)  # path_list = ['day01',day02',aaa,day15.py]
    for name in path_list:  # name = day01
        abs_path = os.path.join(path,name)
        if os.path.isdir(abs_path):   # 文件夹的逻辑
            lst.append(abs_path)        # lst.append('D:\sylar\s15\day01')  lst = ['D:\sylar\s15\day01']
        else:
            size_sum += os.path.getsize(abs_path)
print(size_sum)



循环堆栈思想实现


 


 


os模块 关于windows 系统命令


 运行shell命令,直接显示




os.system("dir") 




　运行shell命令,获取执行结果




print(os.popen("dir").read())




   获取当前工作目录,既当前python脚本的工作路径






print(os.getcwd())






改变当前脚本工作目录 相当于shell下cd




os.chdir("dirname")




使用python直接执行操作系统的命令




os.system('dir 路径') 




使用python 语言中os模块提供的方法,间接调用了操作系统的命令




print(os.listdir('D:\dayday\day 19')) 




Python中的eval函数可以计算Python表达式，并返回结果；


（exec不返回结果，print(eval("…"))打印None）




exec('字符串数据类型的python代码')
eval('执行字符串数据类型的python代码')




os.system('执行字符串数据类型的操作系统命令')
os.popen('执行字符串数据类型的操作系统命令,并返回结果')




print(list(os.popen("dir")))
os.system('dir')




 


 


 


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。






 1 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？
 2 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。
 3 但是我们都知道，对于文件来说是没有字典这个概念的，所以我们只能将数据转换成字典放到文件中。
 4 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？
 5 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，
 6 但是你要怎么把一个字符串转换成字典呢？
 7 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。
 8 eval()函数十分强大，但是eval是做什么的？e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。
 9 ＢＵＴ！强大的函数有代价。安全性是其最大的缺点。
10 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设想。
11 而使用eval就要担这个风险。
12 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)



概念


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。





 


JSON模块


json模块提供了四个功能






 1 import json
 2 dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
 3 str_dic = json.dumps(dic)  #序列化：将一个字典转换成一个字符串
 4 print(type(str_dic),str_dic)  #<class 'str'> {"k3": "v3", "k1": "v1", "k2": "v2"}
 5 #注意，json转换完的字符串类型的字典中的字符串是由""表示的
 6 
 7 dic2 = json.loads(str_dic)  #反序列化：将一个字符串格式的字典转换成一个字典
 8 #注意，要用json的loads功能处理的字符串类型的字典中的字符串必须由""表示
 9 print(type(dic2),dic2)  #<class 'dict'> {'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'}
10 
11 
12 list_dic = [1,['a','b','c'],3,{'k1':'v1','k2':'v2'}]
13 str_dic = json.dumps(list_dic) #也可以处理嵌套的数据类型 
14 print(type(str_dic),str_dic) #<class 'str'> [1, ["a", "b", "c"], 3, {"k1": "v1", "k2": "v2"}]
15 list_dic2 = json.loads(str_dic)
16 print(type(list_dic2),list_dic2) #<class 'list'> [1, ['a', 'b', 'c'], 3, {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}]
17 
18 loads和dumps



dumps






import json
f = open('json_file','w')
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
json.dump(dic,f)  #dump方法接收一个文件句柄，直接将字典转换成json字符串写入文件
f.close()

f = open('json_file')
dic2 = json.load(f)  #load方法接收一个文件句柄，直接将文件中的json字符串转换成数据结构返回
f.close()
print(type(dic2),dic2)

load和dump



dump






import json
f = open('file','w')
json.dump({'国籍':'中国'},f)
ret = json.dumps({'国籍':'中国'})
f.write(ret+'\n')
json.dump({'国籍':'美国'},f,ensure_ascii=False)
ret = json.dumps({'国籍':'美国'},ensure_ascii=False)
f.write(ret+'\n')
f.close()

ensure_ascii关键字参数



loads






 1 Serialize obj to a JSON formatted str.(字符串表示的json对象) 
 2 Skipkeys：默认值是False，如果dict的keys内的数据不是python的基本类型(str,unicode,int,long,float,bool,None)，设置为False时，就会报TypeError的错误。此时设置成True，则会跳过这类key 
 3 ensure_ascii:，当它为True的时候，所有非ASCII码字符显示为\uXXXX序列，只需在dump时将ensure_ascii设置为False即可，此时存入json的中文即可正常显示。) 
 4 If check_circular is false, then the circular reference check for container types will be skipped and a circular reference will result in an OverflowError (or worse). 
 5 If allow_nan is false, then it will be a ValueError to serialize out of range float values (nan, inf, -inf) in strict compliance of the JSON specification, instead of using the JavaScript equivalents (NaN, Infinity, -Infinity). 
 6 indent：应该是一个非负的整型，如果是0就是顶格分行显示，如果为空就是一行最紧凑显示，否则会换行且按照indent的数值显示前面的空白分行显示，这样打印出来的json数据也叫pretty-printed json 
 7 separators：分隔符，实际上是(item_separator, dict_separator)的一个元组，默认的就是(‘,’,’:’)；这表示dictionary内keys之间用“,”隔开，而KEY和value之间用“：”隔开。 
 8 default(obj) is a function that should return a serializable version of obj or raise TypeError. The default simply raises TypeError. 
 9 sort_keys：将数据根据keys的值进行排序。 
10 To use a custom JSONEncoder subclass (e.g. one that overrides the .default() method to serialize additional types), specify it with the cls kwarg; otherwise JSONEncoder is used.
11 
12 其他参数说明



load






1 import json
2 data = {'username':['李华','二愣子'],'sex':'male','age':16}
3 json_dic2 = json.dumps(data,sort_keys=True,indent=2,separators=(',',':'),ensure_ascii=False)
4 print(json_dic2)



=-=


 


Json 和 pickle 模块


　　用于序列化的模块


    

  • 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
    • 



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






 1 import pickle
 2 dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
 3 str_dic = pickle.dumps(dic)
 4 print(str_dic)  #一串二进制内容
 5 
 6 dic2 = pickle.loads(str_dic)
 7 print(dic2)    #字典
 8 
 9 import time
10 struct_time  = time.localtime(1000000000)
11 print(struct_time)
12 f = open('pickle_file','wb')
13 pickle.dump(struct_time,f)
14 f.close()
15 
16 f = open('pickle_file','rb')
17 struct_time2 = pickle.load(f)
18 print(struct_time2.tm_year)
19 
20 pickle



实例




　　json是一种所有的语言都可以识别的数据结构。
　　如果我们将一个字典或者序列化成了一个json存在文件里，那么java代码或者js代码也可以拿来用。
　　但是如果我们用pickle进行序列化，其他语言就不能读懂所以，如果你序列化的内容是列表或者字典，你就可以使用json模块
　　但如果出于某种原因你不得不序列化其他的数据类型，而未来你还会用python对这个数据进行反序列化的话，那么就可以使用pickle










 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　


 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　To be continued...






            

            
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2018-08-21 20:04 
心跳+ 
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