第五章模块之 shtil 、 json / pickle、importlib、collections

5.8 shtil 高级的文件、文件夹、压缩包处理模块

shutil.rmtree 删除目录
```
import shutilshutil.rmtree(path)
```
shutil.move 重命名；移动文件
```
import shutilshutil.move('test','ttt')
```

shutil.make_archive 压缩文件夹

import  shutilshutil.make_archive('cade\asd','zip',r'E:\Python_WorkSpace\day016 模块\abc')

shutil.unpack_archive 解压文件

import  shutilshutil.unpack_archive('abc.zip',extract_dir=r'E:\Python_WorkSpace\day016 模块\abc',format='zip')

# 练习# 1.压缩lizhongwei文件夹 zip# 2.放到到 code 目录（默认不存在）# 3.将文件解压到D:\x1目录中。import osimport shutilfrom datetime import datetimectime = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d-%H-%M-%S')    # 将当前时间转换成字符串if not os.path.exists('code'):  # 判断 code 文件目录是否存在    os.makedirs('code') # 创建 codeshutil.make_archive(os.path.join('code',ctime),'zip','D:\code\s21day16\lizhongwei') # 压缩文件 在code文件夹中，名称为2019-04-18-17-12-24压缩文件file_path = os.path.join('code',ctime) + '.zip' #被解压文件名称 shutil.unpack_archive(file_path,r'D:\x1','zip') #解压文件到指定目录

5.9 json / pickle 序列化

二者优缺点
- json,优点：所有语言通用；缺点：只能序列化基本的数据类型
  
  所有字符串都是双引号；最外层只能是列表或字典
  
  存在字典的key只能是str;不能连续load多次
- pickle,优点：python中几乎所有的东西都能被序列化（socket对象）；缺点：序列化的内容只有python认识
  
  支持连续load多次

一个特殊的字符串。【长得像列表、字典、字符串、数字、真假】

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

dumps 序列化，将python的值转换为json格式的字符串(str/bytes类型)。

loads 反序列化，将json格式的字符串转换为python的值。

import picklev = {1,2,3,4}# 序列化，将python的值转换为json格式的字符串。val = pickle.dumps(v)print(val)# 反序列化，将json格式的字符串转换为python的值。data = pickle.loads(val)print(data,type(data))

# 示例一import jsonv = [1,2,3,4,'frfed','tgrf',[1,3,2]]# 序列化，将python的值转换为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，将json格式的字符串转换为python的值。v3 = json.loads(v1)print(v3,type(v3))  # [1, 2, 3, 4, 'frfed', 'tgrf', [1, 3, 2]] <class 'list'>

字典或列表中如有中文，序列化时想要保留中文显示:

v = {'k1':"asdf",'k2':'中文'}import jsonval = json.dumps(v,ensure_ascii=False)print(val)  # {"k1": "alex", "k2": "李杰"}

dump 将字典以特殊格式写到文件中

load 读取文件中内容转换成字典

v = {'k1':"asdf",'k2':'中文'}import jsonf = open('x.txt',mode='w',encoding='utf-8')val = json.dump(v,f)print(val)  # Nonef.close     # {"k1": "asdf", "k2": "\u4e2d\u6587"}import jsonf = open('x.txt',mode='r',encoding='utf-8')val = json.load(f)f.closeprint(val,type(val))    # {'k1': 'asdf', 'k2': '中文'} <class 'dict'>

import picklev = {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 根据字符串的形式导入模块。

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

　　# 示例一　　　　import importlib　　# 用字符串形式导入模块　　redis = importlib.import_module('utils.redis')　　# 用字符串的形式去对象（模块）找到他的成员　　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)()

开放封闭原则

对配置文件开放

对源代码封闭

import importlibmiddleware_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 加强版数据结构

OrderedDict 有序字典

# 示例一from collections import OrderedDictinfo = OrderedDict()info['k1'] = 123info['k2'] = 456print(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 OrderedDictodic = 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 双端队列
defaultDict 默认字典，给value设置一个默认值

namedtuple 可命名元祖

应用：创建一个类，这个类没有办法，所有的属性的值都不能修改

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

来源：https://www.cnblogs.com/dpsy921/p/11324275.html

标签

python