第五章模塊之 shtil 、 json / pickle、importlib、collections

時間 2019-11-16

標籤第五模塊 shtil json pickle importlib collections 欄目 JavaScript 简体版

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5.8 shtil 高級的文件、文件夾、壓縮包處理模塊

shutil.rmtree 刪除目錄python
```
import shutil
shutil.rmtree(path)
```
shutil.move 重命名；移動文件mysql
```
import shutil
shutil.move('test','ttt')
```

shutil.make_archive 壓縮文件夾redis

import  shutil

shutil.make_archive('cade\asd','zip',r'E:\Python_WorkSpace\day016 模塊\abc')

shutil.unpack_archive 解壓文件sql

import  shutil

shutil.unpack_archive('abc.zip',extract_dir=r'E:\Python_WorkSpace\day016 模塊\abc',format='zip')

# 練習
# 1.壓縮lizhongwei文件夾 zip
# 2.放到到 code 目錄（默認不存在）
# 3.將文件解壓到D:\x1目錄中。

import os
import shutil
from datetime import datetime
ctime = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d-%H-%M-%S') # 將當前時間轉換成字符串

if not os.path.exists('code'): # 判斷 code 文件目錄是否存在
    os.makedirs('code') # 建立 code
shutil.make_archive(os.path.join('code',ctime),'zip','D:\code\s21day16\lizhongwei') # 壓縮文件 在code文件夾中，名稱爲2019-04-18-17-12-24壓縮文件

file_path = os.path.join('code',ctime) + '.zip' #被解壓文件名稱 
shutil.unpack_archive(file_path,r'D:\x1','zip') #解壓文件到指定目錄

5.9 json / pickle 序列化

兩者優缺點json
- json,優勢：全部語言通用；缺點：只能序列化基本的數據類型數據結構
  
  全部字符串都是雙引號；最外層只能是列表或字典socket
  
  存在字典的key只能是str;不能連續load屢次ui
- pickle,優勢：python中幾乎全部的東西都能被序列化（socket對象）；缺點：序列化的內容只有python認識spa
  
  支持連續load屢次code

一個特殊的字符串。【長得像列表、字典、字符串、數字、真假】

 
 +-------------------+---------------+
    | Python            | JSON          |
   +===================+===============+
    | dict              | object        |
    +-------------------+---------------+
    | list, tuple       | array         |
    +-------------------+---------------+
    | str               | string        |
    +-------------------+---------------+
    | int, float        | number        |
    +-------------------+---------------+
    | True              | true          |
    +-------------------+---------------+
    | False             | false         |
    +-------------------+---------------+
    | None              | null          |
    +-------------------+---------------+

dumps 序列化，將python的值轉換爲json格式的字符串(str/bytes類型)。

loads 反序列化，將json格式的字符串轉換爲python的值。

import pickle

v = {1,2,3,4}
# 序列化，將python的值轉換爲json格式的字符串。
val = pickle.dumps(v)
print(val)
# 反序列化，將json格式的字符串轉換爲python的值。
data = pickle.loads(val)
print(data,type(data))

# 示例一
import json
v = [1,2,3,4,'frfed','tgrf',[1,3,2]]
# 序列化，將python的值轉換爲json格式的字符串。
v1 = json.dumps(v)
print(v1,type(v1))  # [1, 2, 3, 4, "frfed", "tgrf", [1, 3, 2]] <class 'str'>
# 反序列化，將json格式的字符串轉換爲python的值。
v3 = json.loads(v1)
print(v3,type(v3))  # [1, 2, 3, 4, 'frfed', 'tgrf', [1, 3, 2]] <class 'list'>

字典或列表中若有中文，序列化時想要保留中文顯示:

v = {'k1':"asdf",'k2':'中文'}

import json
val = json.dumps(v,ensure_ascii=False)
print(val) # {"k1": "alex", "k2": "李傑"}

dump 將字典以特殊格式寫到文件中

load 讀取文件中內容轉換成字典

v = {'k1':"asdf",'k2':'中文'}

import json
f = open('x.txt',mode='w',encoding='utf-8')
val = json.dump(v,f)
print(val) # None
f.close  # {"k1": "asdf", "k2": "\u4e2d\u6587"}

import json
f = open('x.txt',mode='r',encoding='utf-8')
val = json.load(f)
f.close
print(val,type(val)) # {'k1': 'asdf', 'k2': '中文'} <class 'dict'>

import pickle

v = {1,2,3,4}
f = open('x.txt',mode='wb')
val = pickle.dump(v,f)
f.close()

f = open('x.txt',mode='rb')
data = pickle.load(f)
f.close()
print(data)

5.10 importlib 根據字符串的形式導入模塊。

　　模塊 = importlib.import_module('utils.redis')

　　# 示例一
　　　　import importlib

　　# 用字符串形式導入模塊
　　redis = importlib.import_module('utils.redis')

　　# 用字符串的形式去對象（模塊）找到他的成員
　　getattr(redis,'func')()


　　# 示例二
　　import importlib

　　path = 'utils.redis.func'

　　module_path,func_name = path.rsplit('.',maxsplit=1)
　　module_object = importlib.import_module(module_path)

　　getattr(module_object,func_name)()

開放封閉原則

對配置文件開放

對源代碼封閉

import importlib

middleware_classes = [
    'utils.redis.Redis',
    # 'utils.mysql.MySQL',
    'utils.mongo.Mongo'
]
for path in middleware_classes:
    module_path,class_name = path.rsplit('.',maxsplit=1)
    module_object = importlib.import_module(module_path)# from utils import redis
    cls = getattr(module_object,class_name)
    obj = cls()
    obj.connect()

5.11 collections 增強版數據結構

OrderedDict 有序字典

# 示例一
from collections import OrderedDict

info = OrderedDict()
info['k1'] = 123
info['k2'] = 456

print(info.keys()) # odict_keys(['k1', 'k2'])
print(info.values()) # odict_values([123, 456])
print(info.items()) # odict_items([('k1', 123), ('k2', 456)])

# 示例二
from collections import OrderedDict
odic = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
print(odic)  # OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
for k in odic:
    print(k,odic[k])

deque 雙端隊列
defaultDict 默認字典，給value設置一個默認值

namedtuple 可命名元祖

應用：建立一個類，這個類沒有辦法，全部的屬性的值都不能修改

from collections import namedtuple   # 可命名元組
Course = namedtuple('Course',['name','price','teacher'])
python = Course('python',19800,'alex')
print(python)   # Course(name='python', price=19800, teacher='alex')
print(python.name)  # python
print(python.price) # 19800