内容简介:打开序列化后的文件:test.pkl,内容如下:Python中内置了一个注意
内容简述:
- 1、json模块
- 2、pickle模块
- 3、hashlib模块
- 4、base64模块
1、json模块
Json是一种轻量级的数据交换格式,在日常开发中经常需要从Json字符串中提取数据,或者把数据转换为Json字符串,Python中内置了一个 json模块 来处理Json数据。json模块提供了下述四个函数来完成相互转换:
- json.load ():Json转字典,接受 包含json数据的文件对象 。
- json.loads ():Json转字典,接受 json字符串,而非文件对象 。
- json.dump ():字典转Json,第一个参数为对象字典,第二个参数为文件对象,直接写入文件。
- json.dumps ():字典转Json,第一个参数为对象字典。
dump和dumps还有下述这些常用的可选参数:
- ensure_ascii :默认True, 保证转换后的json全是ascii字符 ,非ascii字符都会被转义。
如果数据中包含中文或非ascii字符,最好将ensure_ascii设置为False,保证输出结果正常。 - indent :缩进,默认None,没有缩进,设置为正整数,输出格式会按指定的半角空格数缩进。
- separators :设置分隔符,默认分隔符为(,和:)
- sort_keys :默认False,输出结果是否按照字典中的key进行排序。
使用代码代码示例如下:
import json
json_str = """
{
"code": "200",
"data": [
{
"create_time": "2小时前",
"id": 3,
"title": "对话董明珠:这个时代要倡导利他思想",
"url": "https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_3131849"
}
],
"msg": "请求成功"
}
"""
if __name__ == '__main__':
# Json字符串转字典
print(json.loads(json_str))
# 解析一个Json文件转字典
with open('test.json', 'r+', encoding='UTF-8') as f:
print(json.load(f))
origin_dict = {'code': '200', 'data': [{'create_time': '刚刚', 'id': 1, 'title': '字典转Json', 'url': '测试'}],
'msg': '请求成功'}
# 字典转Json打印出来
print(json.dumps(origin_dict, ensure_ascii=False))
# 字典转Json写入文件
with open('result.json', 'w+', encoding='UTF-8') as f:
json.dump(origin_dict, f, ensure_ascii=False, indent=8)
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运行结果如下:
# 控制台输出:
{'code': '200', 'data': [{'create_time': '2小时前', 'id': 3, 'title': '对话董明珠:这个时代要倡导利他思想', 'url': 'https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_3131849'}], 'msg': '请求成功'}
{'code': '200', 'data': [{'create_time': '23分钟前', 'id': 4, 'title': '脸书与逾150家公司分享用户数据,美国检方正展开刑事调查', 'url': 'https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_3132840'}], 'msg': '请求成功'}
{"code": "200", "data": [{"create_time": "刚刚", "id": 1, "title": "字典转Json", "url": "测试"}], "msg": "请求成功"}
# 输出的json文件内容:
{
"code": "200",
"data": [
{
"create_time": "23分钟前",
"id": 4,
"title": "脸书与逾150家公司分享用户数据,美国检方正展开刑事调查",
"url": "https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_3132840"
}
],
"msg": "请求成功"
}
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Python对象与Json对象之间的关系如下表所示:
| Python | Json |
|---|---|
| dict | object |
| list, tuple | array |
| str | string |
| int, float | number |
| True | true |
| False | false |
| None | null |
2、pickle模块
pickle模块 是 Python 提供的用于「 对象序列化和反序列化 」的模块, 存取结构化数据 。比如把一个字典保存到文件中,以及读取出来,使用普通的file写入的是字符串,读取的也是字符串。而使用 pickle 的话,写入的是字典,读取出来的,也是字典。跟json模块一样,只有四个函数:
- dumps ():将数据通过特殊的形式转换为只有Python语言认识的字符串。
- dump ():同dumps,并写入文件。
- loads ():将pickle数据转换为Python的数据结构。
- load ():从数据文件读取,并转换为Python的数据结构。
使用pickle模块的一些注意事项:
- pickle除了支持Python中所有的数据类型外,还 支持函数,类,以及类的实例 。
- load ()函数,必须以二进制可读的模式打开,即 "rb" ; dump ()函数,则需要以二进制可写的模式打开,即 "wb" 。
使用pickle模块可能出现的异常:
- PickleError :封装和拆封时出现的异常类,继承自Exception。
- PicklingError : 遇到不可封装的对象时出现的异常,继承自PickleError。
- UnPicklingError : 拆封对象过程中出现的异常,继承自PickleError。
示例代码如下:
import pickle
if __name__ == '__main__':
test_dict = {'code': '200', 'data': [{'create_time': '2小时前', 'id': 3, 'title': '对话董明珠:这个时代要倡导利他思想',
'url': 'https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_3131849'}], 'msg': '请求成功'}
# 序列化
p_str = pickle.dumps(test_dict)
print("序列化字典:", p_str)
# 反序列化
print("反序列化字典:", pickle.loads(p_str))
# 序列化到文件中
with open("test.pkl", 'wb') as f:
pickle.dump(test_dict, f)
# 从文件中序列化
with open("test.pkl", 'rb') as f:
print("从文件中序列化:", pickle.load(f))
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运行结果如下:
序列化字典: b'\x80\x03}q\x00(X\x04\x00\x00\x00codeq\x01X\x03\x00\x00\x00200q\x02X\x04\x00\x00\x00dataq\x03]q\x04}q\x05(X\x0b\x00\x00\x00create_timeq\x06X\n\x00\x00\x002\xe5\xb0\x8f\xe6\x97\xb6\xe5\x89\x8dq\x07X\x02\x00\x00\x00idq\x08K\x03X\x05\x00\x00\x00titleq\tX3\x00\x00\x00\xe5\xaf\xb9\xe8\xaf\x9d\xe8\x91\xa3\xe6\x98\x8e\xe7\x8f\xa0\xef\xbc\x9a\xe8\xbf\x99\xe4\xb8\xaa\xe6\x97\xb6\xe4\xbb\xa3\xe8\xa6\x81\xe5\x80\xa1\xe5\xaf\xbc\xe5\x88\xa9\xe4\xbb\x96\xe6\x80\x9d\xe6\x83\xb3q\nX\x03\x00\x00\x00urlq\x0bX2\x00\x00\x00https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_3131849q\x0cuaX\x03\x00\x00\x00msgq\rX\x0c\x00\x00\x00\xe8\xaf\xb7\xe6\xb1\x82\xe6\x88\x90\xe5\x8a\x9fq\x0eu.'
反序列化字典: {'code': '200', 'data': [{'create_time': '2小时前', 'id': 3, 'title': '对话董明珠:这个时代要倡导利他思想', 'url': 'https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_3131849'}], 'msg': '请求成功'}
从文件中序列化: {'code': '200', 'data': [{'create_time': '2小时前', 'id': 3, 'title': '对话董明珠:这个时代要倡导利他思想', 'url': 'https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_3131849'}], 'msg': '请求成功'}
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打开序列化后的文件:test.pkl,内容如下:
3、hashlib模块
Python中内置了一个 字符加密模块 : hashlib ,整合了md5和sha模块,支持下面这些加密算法:
__always_supported = ('md5', 'sha1', 'sha224', 'sha256', 'sha384', 'sha512',
'blake2b', 'blake2s',
'sha3_224', 'sha3_256', 'sha3_384', 'sha3_512',
'shake_128', 'shake_256')
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可以通过下述属性查看hash对象的相关信息:
- name :查看当前hash对象的加密算法
- digest_size :hash密文占多少个字节
- block_size :hash数据库的大小
使用代码示例:
import hashlib
origin_str = 'Hello Python!'
# md5加密
h_md5 = hashlib.md5()
h_md5.update(origin_str.encode('utf8'))
digest_str = h_md5.hexdigest()
print("md5加密: %s" % digest_str)
# 添加自定义key加密
h_md5_key = hashlib.md5('CoderPig'.encode('utf8'))
h_md5.update(origin_str.encode('utf8'))
digest_str = h_md5.hexdigest()
print("带key md5加密后: %s" % digest_str)
# sha1加密
h_sha1 = hashlib.sha1()
h_sha1.update(origin_str.encode('utf8'))
digest_str = h_sha1.hexdigest()
print("sha1加密后: %s" % digest_str)
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运行结果如下:
md5加密: c0a5ef1508044415ffd76c57ebd51b19 带key md5加密后: 27fd294cd16301d09a5e94840763c43b sha1加密后: 2aac9ef117b5f1fd0be0380bf1e4e10dc62bfbf7 复制代码
注意 :SHA-1与MD5都是摘要算法,且为不可逆算法 !!!另外,如果需要加密的字符串过长的话,可以使用同一个hash对象分多次加密,即多次update()。
4、base64模块
Python中提供的把 二进制字节流编码为64个字符 的模块,有一点要注意:
输入的base64编码字符串必须符合base64的padding规则: 当原数据长度不是3的整数倍时:剩下2个输入数据,编码结果后加一个'=';剩下1个输入数据,编码结果加2个'='。 以确保资料还原的正确性,否则会报: binascii.Error: Incorrect padding 的错误!!!
编解码的代码示例如下:
import base64
test_str = "一段等待Base64编码的字符串"
if __name__ == '__main__':
# 编码(转换为二进制才可以进行编码)
encode_str = base64.b64encode(test_str.encode('utf-8'))
print("编码后:", encode_str)
# 解码(解码后为二进制,同样要转换下)
decode_str = base64.b64decode(encode_str)
print("解码后:", decode_str.decode('utf-8'))
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运行结果如下:
编码后: b'5LiA5q61562J5b6FQmFzZTY057yW56CB55qE5a2X56ym5Liy' 解码后: 一段等待Base64编码的字符串 复制代码
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