热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

开发笔记:python基础语法12内置模块json,pickle,collections,openpyxl模块

篇首语:本文由编程笔记#小编为大家整理,主要介绍了python基础语法12内置模块json,pickle,collections,openpyxl模块相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

篇首语:本文由编程笔记#小编为大家整理,主要介绍了python基础语法12 内置模块 json,pickle,collections,openpyxl模块相关的知识,希望对你有一定的参考价值。


json模块

json模块: 是一个序列化模块。
  json:
    是一个 “第三方” 的特殊数据格式。

    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。

    注意: 在json中,所有的字符串都是双引号

    # 元组比较特殊:
    python中的元组,若将其转换成json数据,内部会将元组 ---> 列表

    # set是不能转换成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。

  PS: 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:
  import 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
# list1 = [‘123‘, ‘321‘]
list1 = [张全蛋, 李小花]
# 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 默认ascii,本质上是中文字符转化为unicode编码
json_str = json.dumps(list1, ensure_ascii=False)
print(json_str)
print(type(json_str)) # 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)) # list
--------------------------------------
# 元组
tuple1 = (张全蛋, 李小花)
# 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)) # str
# json.loads()字符串 ----> json数据格式 ---》将python数据
python_data = json.loads(json_str)
print(tuple(python_data))
print(type(tuple(python_data))) # list
--------------------------------------
# 字典
dic = {
name: tank,
age: 17
}
# 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(dic, ensure_ascii=False)
print(json_str)
print(type(json_str)) # 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)) # dict

注册功能


# 注册功能:
def register():
username
= input(请输入用户名:).strip()
password
= input(请输入密码:).strip()
re_password
= input(请确认密码:).strip()
if password == re_password:
# [username, password]
# {‘name‘: username, ‘pwd‘: password}
user_dic = {
name: username, pwd: password
}
json_str
= json.dumps(user_dic, ensure_ascii=False)
# 开始写入文件中
# 注意: 保存json数据时,用.json作为文件的后缀名
with open(user.json, w, encoding=utf-8) as f:
f.write(json_str)
register()

dump,load方法可省略f.write(),f.read()步骤


# dump, load
import json
user_dic
= {
username: tank,
password: 123
}
f
= open(user2.json, w, encoding=utf-8)
json.dump(user_dic, f,ensure_ascii
=False)
f.close()
with open(
user3.json, w, encoding=utf-8) as f:
json.dump(user_dic, f)
with open(
user3.json, r, encoding=utf-8) as f:
user_dic
= json.load(f)
print(user_dic)
print(type(user_dic))

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
= {
tank, sean, jason, 大脸
}
new_str
= pickle.dumps(set1)
print(new_str) # 打印为二进制结果
‘‘‘打印结果
b‘x80x03cbuiltins
set
qx00]qx01(Xx04x00x00x00tankqx02Xx06x00x00x00xe5xa4xa7xe8x84
xb8qx03Xx05x00x00x00jasonqx04Xx04x00x00x00seanqx05ex85qx06Rqx07.‘
‘‘‘
# 写 dump
with open(teache.pickle,wb)as f: # 必须为二进制读写
pickle.dump(set1,f)
# 读 load
with open(teache.pickle,rb)as f:
python_set
=pickle.load(f)
print(python_set)
print(type(python_set))

- 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

  - 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


# 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)) # 第二个参数既可以传可迭代对象
point = namedtuple(坐标, x y) # 第二个参数既可以传可迭代对象
#
#
# 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, 3) # 本质上传了4个,面向对象讲解
print(p) # 坐标(x=1, y=3)
print(type(p)) #
# 扑克牌:
#
获取扑克牌对象
card = namedtuple(扑克牌, [color, number])
#
#
# 由扑克牌对象产生一张 扑克牌
red_A = card(, A) # 扑克牌(color=‘♥‘, number=‘A‘)
print(red_A)
black_K
= card(, K) # 扑克牌(color=‘♠‘, number=‘K‘)
print(black_K)
# 演员的信息
p = namedtuple(dao国, city movie_type name)
jason_and_dabing
= p(大阪, action, C老师)
print(jason_and_dabing)
# dao国(city=‘大阪‘, movie_type=‘action‘, name=‘C老师‘)


# 有序字典
#
python默认无序字典
dic = dict({x: 1, y: 2, z: 3})
print(dic)
print(type(dic))
for line in dic:
print(line)
from collections import OrderedDict
# 有序字典
order_dict = OrderedDict({x: 1, y: 2, z: 3})
print(order_dict, 打印有序的字典)
print(type(order_dict))
print(order_dict.get(y))
print(order_dict[y])
for line in order_dict:
print(line)

openpyxl模块

  - 可以对Excle表格进行操作的模块

  - 下载:
    pip3 install openpyxl

  - Excel版本:
    2003之前:
      excle名字.xls

    2003以后:
      excle名字.xlsx

  - 清华源: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

  - 配置永久第三方源:
    D:Python36Libsite-packagespip\_internalmodelsindex.py


# 写入数据
from openpyxl import Workbook
# 获取Excel文件对象
wb_obj = Workbook()
wb1
= wb_obj.create_sheet(python13期工作表1, 1)
wb2
= wb_obj.create_sheet(python13期工作表2, 2)
# 修改工作表名字: 为python13期工作表1标题修改名字 ---》 tank大宝贝
print(wb1.title)
wb1.title
= tank大宝贝
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(python13期.xlsx)
print(excel表格生成成功)
# 读取数据
from openpyxl import load_workbook
wb_obj
= load_workbook(python13期.xlsx)
wb3=wb_obj.creat_sheet(‘python13期工作表3‘,3)

# print(wb3.title)
# wb3.title=‘tank小宝贝‘ #修改会再创建一个tank小宝贝的sheet,存在问题
# print(wb3.title)

print(wb_obj) # wb_obj[‘表名‘] wb1 = wb_obj[tank大宝贝]

print(wb1[A10].value)
wb1[
A10] = 20
print(wb1[A10].value)
wb_obj.save(
python13期.xlsx) # 加这一步才会保存


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

wb_obj.save(
批量插入的数据2.xlsx)


dict1 = {
name: tank,
age: 17
}
n
=1
for key,value in dict1.items():
wb1[
A%s%n]=key
wb1[
B%s % n] = value
n
+=1
wb_obj.save(
批量插入的数据2.xlsx)

 


推荐阅读
  • 掌握远程执行Linux脚本和命令的技巧
    本文将详细介绍如何利用Python的Paramiko库实现远程执行Linux脚本和命令,帮助读者快速掌握这一实用技能。通过具体的示例和详尽的解释,让初学者也能轻松上手。 ... [详细]
  • 本文详细介绍如何使用Python进行配置文件的读写操作,涵盖常见的配置文件格式(如INI、JSON、TOML和YAML),并提供具体的代码示例。 ... [详细]
  • 本文详细解析了Python中的os和sys模块,介绍了它们的功能、常用方法及其在实际编程中的应用。 ... [详细]
  • Python 异步编程:深入理解 asyncio 库(上)
    本文介绍了 Python 3.4 版本引入的标准库 asyncio,该库为异步 IO 提供了强大的支持。我们将探讨为什么需要 asyncio,以及它如何简化并发编程的复杂性,并详细介绍其核心概念和使用方法。 ... [详细]
  • 本文详细介绍 Go+ 编程语言中的上下文处理机制,涵盖其基本概念、关键方法及应用场景。Go+ 是一门结合了 Go 的高效工程开发特性和 Python 数据科学功能的编程语言。 ... [详细]
  • 本文详细记录了在基于Debian的Deepin 20操作系统上安装MySQL 5.7的具体步骤,包括软件包的选择、依赖项的处理及远程访问权限的配置。 ... [详细]
  • 技术分享:从动态网站提取站点密钥的解决方案
    本文探讨了如何从动态网站中提取站点密钥,特别是针对验证码(reCAPTCHA)的处理方法。通过结合Selenium和requests库,提供了详细的代码示例和优化建议。 ... [详细]
  • 1.如何在运行状态查看源代码?查看函数的源代码,我们通常会使用IDE来完成。比如在PyCharm中,你可以Ctrl+鼠标点击进入函数的源代码。那如果没有IDE呢?当我们想使用一个函 ... [详细]
  • 前言--页数多了以后需要指定到某一页(只做了功能,样式没有细调)html ... [详细]
  • 本文详细介绍了Akka中的BackoffSupervisor机制,探讨其在处理持久化失败和Actor重启时的应用。通过具体示例,展示了如何配置和使用BackoffSupervisor以实现更细粒度的异常处理。 ... [详细]
  • Python自动化处理:从Word文档提取内容并生成带水印的PDF
    本文介绍如何利用Python实现从特定网站下载Word文档,去除水印并添加自定义水印,最终将文档转换为PDF格式。该方法适用于批量处理和自动化需求。 ... [详细]
  • 本文介绍如何使用 Python 提取和替换 .docx 文件中的图片。.docx 文件本质上是压缩文件,通过解压可以访问其中的图片资源。此外,我们还将探讨使用第三方库 docx 的方法来简化这一过程。 ... [详细]
  • 从 .NET 转 Java 的自学之路:IO 流基础篇
    本文详细介绍了 Java 中的 IO 流,包括字节流和字符流的基本概念及其操作方式。探讨了如何处理不同类型的文件数据,并结合编码机制确保字符数据的正确读写。同时,文中还涵盖了装饰设计模式的应用,以及多种常见的 IO 操作实例。 ... [详细]
  • 优化ListView性能
    本文深入探讨了如何通过多种技术手段优化ListView的性能,包括视图复用、ViewHolder模式、分批加载数据、图片优化及内存管理等。这些方法能够显著提升应用的响应速度和用户体验。 ... [详细]
  • 本文详细介绍了如何使用Python编写爬虫程序,从豆瓣电影Top250页面抓取电影信息。文章涵盖了从基础的网页请求到处理反爬虫机制,再到多页数据抓取的全过程,并提供了完整的代码示例。 ... [详细]
author-avatar
安仔小窝forever
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有