常用模块:
1.collection模块
collections 收藏,聚集
collections模块:
在内置数据类型（dict、list、set、tuple）的基础上，
collections模块还提供了几个额外的数据类型：
1.namedtuple(具名元组)
2.queue 先进先出(FIFO first in first out)
3.deque 双端队列
4.OrderedDict 在使用dict时key是无序的,在对dict做迭代时,我们无法确认key的顺序.如果要保持key的顺序,可用OrderedDict
5.Counter(计数器)
6.defaultdict 默认dict 使用dict时，如果引用的Key不存在，就会抛出KeyError。如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以用defaultdict
"""
1 """ 2 collections 收藏,聚集 3 4 collections模块: 5 在内置数据类型（dict、list、set、tuple）的基础上， 6 collections模块还提供了几个额外的数据类型： 7 1.namedtuple(具名元组) 8 2.queue 先进先出(FIFO first in first out) 9 3.deque 双端队列 10 4.OrderedDict 在使用dict时key是无序的,在对dict做迭代时,我们无法确认key的顺序.如果要保持key的顺序,可用OrderedDict 11 5.Counter(计数器) 12 6.defaultdict 默认dict 使用dict时，如果引用的Key不存在，就会抛出KeyError。如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以用defaultdict 13 """ 14 15 """ 16 方法一: 17 # namedtuple 具名元组: 具有名字的元组 18 namedtuple 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple 19 格式: 20 namedtuple('坐标',['x','y','z',]) 21 """ 22 # 案例1 23 # 要求表示坐标点x点为1,y点为2 24 # from collections import namedtuple 25 # point = namedtuple('坐标',['x','y','z']) 26 # print(point) #27 # print(point(1,2,3)) # 坐标(x=1, y=2, z=3) 28 # print(p.x) # 1 29 # print(p.y) # 2 30 # print(p.z) # 5 31 32 # 案例2 33 # from collections import namedtuple 34 # res = namedtuple('扑克牌',{'closer':'None','size':'None'}) 35 # # print(res(closer='♠',size='A')) 36 # print(res('♠','A')) # 扑克牌(closer='♠', size='A') 37 38 # # 案例三 39 # from collections import namedtuple 40 # ret = namedtuple('movie','movie_name person body') 41 # print(ret('无间道', '刘建明', '双料卧底')) # movie(movie_name='无间道', person='刘建明', body='双料卧底') 42 """ 43 方法二 44 queue 队列 45 先进先出(FIFO first in first out) 46 """ 47 # import queue 48 # # 1.创建队列对象 49 # res = queue.Queue() 50 # # 2.往队列中添加值 51 # res.put('1') 52 # res.put('2') 53 # res.put('3') 54 # # 3.取值 55 # print(res.get()) # 1 56 # print(res.get()) # 2 57 # print(res.get()) # 3 58 # # ps:如果队列中的值传完了,程序会在原地等待,知道从队列中拿到值才停止 59 # # 这里是阻塞状态，一直在等待着值进来~''' 60 # print(res.get()) 61 # print(res.get()) 62 """ 63 方法三 64 deque 双端队列 65 四种使用方法: 66 append 尾增 67 appendleft 首增 68 69 pop 70 popleft 71 ps: 72 1.队列不应该支持任意位置插值,只能在首尾插值 73 2.特殊点:双端队列可以根据索引在任意位置插值 74 两种输出值方式: 75 # 1# 值为对象 76 res.pop() # 尾删 77 print(res) # deque(['a', 'b', 'c']) # 值为对象 78 res.pop() # 尾删 79 print(res) # deque(['a', 'b', 'c']) 80 # 2 值为被操作的数值,如果对象中无,返回None 81 print(res.append('5')) # None # 82 print(res.insert(1,'123')) # None 83 print(res.pop()) # 1 84 """ 85 # from collections import deque 86 # # 87 # res = deque() 88 # res.append('llx') 89 # print(res) # deque(['llx']) 90 91 # 案例1 92 # from collections import deque 93 # # res = deque('abc') 94 # res = deque(['a','b','c']) 95 # # res = deque({'a':None,'b':None,'c':None}) 96 # # res = deque(('a','b','c')) 97 # # 1.增 98 # # 1.1.首尾增 99 # res.append('1') # 即尾部 100 # print(res) # deque(['a', 'b', 'c', '1']) 101 # res.appendleft('left') 102 # print(res) # deque(['left', 'a', 'b', 'c', '1']) # 左边添加,即首部 103 # print(res.append('5')) # None 104 # # 1.2 通过指定索引,在任意位置增 105 # res.insert(2,'嘿嘿') # deque(['left', 'a', '嘿嘿', 'b', 'c', '1']) 106 # print(res) 107 # print(res.insert(1,'123')) # None 108 # # 只能首尾删,不能指定删 109 # res.popleft() #首删 110 # print(res) # deque(['left', 'a', 'b', 'c', '1']) 111 # res.pop() # 尾删 112 # print(res) # deque(['a', 'b', 'c']) 113 # print(res.pop()) # 1 114 115 """ 116 方法四: 117 OrderedDict 有序字典 118 保持key的顺序,针对字典 119 使用dict时key是无序的,在做迭代的时候,我们无法确认key的顺序.如果要保持key的顺序,使用OrderedDict 120 121 ps:OrderedDict 的key会按插入的顺序排列,而不是key本身 122 123 """ 124 # 案例 125 # from collections import OrderedDict 126 # p = OrderedDict({'a':None,'b':None,'c':None}) 127 # print(p) # OrderedDict([('a', None), ('b', None), ('c', None)]) 128 # p1 = OrderedDict({'a':None,'c':None,'b':None}) 129 # print(p1) # OrderedDict([('a', None), ('c', None), ('b', None)]) 130 131 # 案例2 132 # from collections import OrderedDict 133 # p = dict([('a', None), ('b', None), ('c', None)]) 134 # print(p) 135 # p2 = OrderedDict([('a', None), ('b', None), ('c', None)]) 136 # print(p2) 137 # OrderedDict([('a', None), ('b', None), ('c', None)]) 138 # order_d1 = OrderedDict() 139 # order_d1['x'] = 1 140 # order_d1['y'] = 2 141 # order_d1['z'] = 3 142 # print(order_d1) 143 # for i in order_d1: 144 # print(i) 145 # # print(order_d1) 146 # # print(order_d) 147 # order_d1 = dict() 148 # order_d1['x'] = 1 149 # order_d1['y'] = 2 150 # order_d1['z'] = 3 151 # print(order_d1) 152 # for i in order_d1: 153 # print(i) 154 ''' 155 # 注意 dict 字典在Python2下是无序的 156 >>> p = dict([('a', None), ('b', None), ('c' 157 , None)]) 158 >>> p 159 {'a': None, 'c': None, 'b': None} 160 # 在OrderedDict 下是有序的(实际操作未成功,报错为找不到OrderedDict) 161 p2 = OrderedDict([('a', None), ('b', None), ('c', None)]) 162 print(p2) 163 # OrderedDict([('a', None), ('b', None), ('c', None)]) 164 ''' 165 """ 166 方法五: 167 defaultdict 默认字典 168 1.使用dict时，如果引用的Key不存在，就会抛出KeyError。 169 2.如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以用defaultdict 170 """ 171 # l = {'a':None,'b':None,'c':None} 172 # print(l['d']) # 报错：KeyError: 'd' 173 174 # from collections import defaultdict 175 176 # 有如下值集合 [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90...]，将所有大于 66 的值保存至字典的第一个key中，将小于 66 的值保存至第二个key的值中。 177 # 两种解决方式 178 # 1.原生dict方法 179 # values = [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90] 180 # # k1 = {} # 大于66 181 # # k2 = {} # 小于66 182 # my_k ={} 183 # for i in values: 184 # if i > 66: 185 # # if my_k['k1']: 186 # # if my_k.has_key('k1'): 187 # if my_k.get('k1'): 188 # my_k['k1'].append(i) 189 # else: 190 # my_k['k1'] = i 191 # else: 192 # if my_k.get('k2'): 193 # # if my_k.has_key('k1'): 194 # # if my_k['k2']: 195 # my_k['k2'].append(i) 196 # else: 197 # my_k['k2'] = i 198 # print(my_k()) # 无法运算 AttributeError: 'int' object has no attribute 'append' 199 # 2.defaultdict方法 200 # from collections import defaultdict 201 # values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90] 202 # # 声明: # 后续该字典中新建的key对应的value默认就是列表 203 # my_dict = defaultdict(list) 204 # print(my_dict['aaa']) # [] 205 # for value in values: 206 # if value>66: 207 # my_dict['k1'].append(value) 208 # else: 209 # my_dict['k2'].append(value) 210 # print(my_dict) # defaultdict( , {'k2': [11, 22, 33, 44, 55, 66], 'k1': [77, 88, 99, 90]}) 211 212 # 案例 213 # from collections import defaultdict 214 # # 声明 :之后传入参数,k 对应的volues为整型 215 # my_dict1 = defaultdict(int) 216 # print(my_dict1['xxx']) # 0 217 # print(my_dict1['yyy']) # 0 218 # ## 声明 :之后传入参数,k 对应的volues为bool类型 219 # my_dict2 = defaultdict(bool) 220 # print(my_dict2['kkk']) # False 221 # ## 声明 :之后传入参数,k 对应的volues为元组 222 # my_dict3 = defaultdict(tuple) 223 # print(my_dict3['mmm']) # () 224 """ 225 方法六: 226 counter 计数 227 作用:用来跟踪值出现的次数。 228 他是一个无序的容器类型,以字典键值对形式存储,其中元素作为k,计数作为v(v包括0和负数) 229 """ 230 from collections import Counter 231 s = 'abcddddggfhghlkfdgkdfglkk;lhglj' 232 c = Counter(s) 233 # 打印元素 和计数 234 print(c) # Counter({'d': 6, 'g': 6, 'l': 4, 'k': 4, 'f': 3, 'h': 3, 'a': 1, 'b': 1, 'c': 1, ';': 1, 'j': 1}) 235 # 1.自己的方法 ***优选 236 # d = {} 237 # for i,j in c.items(): 238 # d[i] = j 239 # print(d) # {'a': 1, 'b': 1, 'c': 1, 'd': 6, 'g': 6, 'f': 3, 'h': 3, 'l': 4, 'k': 4, ';': 1, 'j': 1} 240 # # 2.课堂内容方法 241 # for i in c: 242 # print(i) 243 # # 先循环当前字符串 将每一个字符串都采用字典新建键值对的范式 244 # d = {} 245 # for i in s: 246 # d[i] = 0 247 # print(d) # {'a': 0, 'b': 0, 'c': 0, 'd': 0, 'g': 0, 'f': 0, 'h': 0, 'l': 0, 'k': 0, ';': 0, 'j': 0}
2.time与datatime模块
"""
时间模块
"""
"""
1.time
"""
"""
三种表现形式:
1.时间戳 time.time()
2.格式化时间(展示给人看的) time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S)
3.结构化时间 time.localtime() 即本地时间
"""
"""
2.datetime
"""
import datetime
# # 1.年月日时分秒
# print(datetime.datetime.today()) # 2019-07-18 11:39:41.026219
# # 2.年月日
# print(datetime.date.today()) # 2019-07-18
# # 3.年 月 日
# print(datetime.date.today().year) # 2019
# print(datetime.date.today().month) # 7
# print(datetime.date.today().day) # 18
# 4. 0-6 表示星期 , 0 表示周一
# 当天周几
# print(datetime.date.today().weekday()) # 3 代表周四
# # 1-7表示星期 7就是周日
# print(datetime.date.today().isoweekday()) # 4 周四
1 """ 2 时间模块 3 """ 4 """ 5 1.time 6 """ 7 """ 8 三种表现形式: 9 1.时间戳 time.time() 10 2.格式化时间(展示给人看的) time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S) 11 3.结构化时间 time.localtime() 即本地时间 12 """ 13 import time 14 # 1.时间戳 15 # print(time.time()) # 1563420415.7168825 16 # 2.格式化时间(展示给人看的) 17 # print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')) # 2019-07-18 11:26:55 18 # 3.结构化时间(本地当前时间) 19 # print(time.localtime()) # time.struct_time(tm_year=2019, tm_mon=7, tm_mday=18, tm_hour=11, tm_min=28, tm_sec=25, tm_wday=3, tm_yday=199, tm_isdst=0) 20 21 22 # 其他方法: 23 # 1.当地时间 24 # print(time.localtime(time.time())) # time.struct_time(tm_year=2019, tm_mon=7, tm_mday=18, tm_hour=20, tm_min=40, tm_sec=5, tm_wday=3, tm_yday=199, tm_isdst=0) 25 ### 时间之间的相互装换 26 # 时间戳转化为结构化时间 27 # print(time.localtime(time.time())) # time.struct_time(tm_year=2019, tm_mon=7, tm_mday=18, tm_hour=11, tm_min=26, tm_sec=55, tm_wday=3, tm_yday=199, tm_isdst=0) 28 # 2.结构化时间-->时间戳 29 # res = time.localtime(time.time()) 30 # print(time.mktime(res)) 31 # # 把时间戳转化为本地时间,再用 32 # res = time.localtime(time.time()) 33 # print(time.mktime(res)) # 1563453330.0 34 # print(time.time()) # 1563453358.1266172 35 # 3.结构化时间-->字符串时间 36 # time.strftime("格式定义","结构化时间") 结构化时间参数若不传，则显示当前时间如下 37 # res = time.strftime("%Y-%m-%d %X") 38 # '2019-07-18 20:46:01' 39 # print(res) 40 # ret = time.strftime("%Y-%m-%d",time.localtime(1500000000)) 41 # '2017-07-14' 42 # print(ret) 43 44 # 4.字符串时间-->结构化时间 45 #time.strptime(时间字符串,字符串对应格式) 46 # res = time.strptime("2017-03-16","%Y-%m-%d") 47 # print(res) 48 # # time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=3, tm_mday=16, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=3, tm_yday=75, tm_isdst=-1) 49 # ret = time.strptime("07/24/2017","%m/%d/%Y") 50 # print(ret) 51 # time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=24, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=0, tm_yday=205, tm_isdst=-1) 52 53 54 55 """ 56 2.datetime 57 """ 58 import datetime 59 # # 1.年月日时分秒 60 # print(datetime.datetime.today()) # 2019-07-18 11:39:41.026219 61 # # 2.年月日 62 # print(datetime.date.today()) # 2019-07-18 63 # # 3.年 月 日 64 # print(datetime.date.today().year) # 2019 65 # print(datetime.date.today().month) # 7 66 # print(datetime.date.today().day) # 18 67 # 4. 0-6 表示星期 , 0 表示周一 68 # 当天周几 69 # print(datetime.date.today().weekday()) # 3 代表周四 70 # # 1-7表示星期 7就是周日 71 # print(datetime.date.today().isoweekday()) # 4 周四 72 73 """ 74 (******) 75 日期对象 = 日期对象 +/- timedelta对象 76 timedelta对象 = 日期对象 +/- 日期对象 77 """ 78 # 日期对象 1 79 # current_time1 = datetime.date.today() 80 # print(current_time1) # 2019-07-18 81 # 82 # # timetelta 对象 timetelta 时间标签 即:时间差值 83 # timetel_time = datetime.timedelta(days=7) # 7 days, 0:00:00 84 # print(timetel_time) 85 # # 日期对象 2 86 # current_time2 = current_time1+timetel_time 87 # print(current_time2) # 2019-07-25 88 # 89 # # 日期对象 3 90 # current_time3 = current_time1-timetel_time 91 # print(current_time3) # 2019-07-11 92 # 93 # print(current_time3-current_time2) # -14 days, 0:00:00 94 95 96 # 练习: 97 # 距离今年过生日还需多久? 98 import datetime 99 # 日期对象---今日 100 res = datetime.datetime.today() # 2019-07-18 101 # 日期对象---生日 102 ret = datetime.datetime(2019,8,13,21,35,41) 103 # 时间差值 104 print(ret - res) # 25 days, 23:57:37.153281 105 106 # UTC时间 107 # 当前时间 108 dt_today = datetime.datetime.today() 109 print(dt_today) # 2019-07-18 21:42:29.317452 110 # 现在时间 111 dt_now = datetime.datetime.now() 112 print(dt_now) # 2019-07-18 21:42:54.827337 113 # UTC现在时间 114 dt_utcnow = datetime.datetime.utcnow() # 2019-07-18 21:44:23.995626 115 print(dt_now) 116 # 同一时间值相同 117 """ 118 2019-07-18 21:44:41.882051 119 2019-07-18 21:44:41.882051 120 2019-07-18 21:44:41.882051 121 122 """
3.random模块
"""
random
"""
# import random
# # 1.随机取一个
# print(random.randint(1,6))
# # 2.随机取0-1之间的小数
# print(random.random())
# # 3.随机从列表中取数字
# print(random.choice([1,2,4,7,63,9]))
# # 4.洗牌
# print(random.shuffle([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])) # None
# res = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
# # 声明:洗牌
# # random.shuffle(res)
# # print(res) # [6, 9, 8, 4, 1, 2, 5, 7, 3, 10]
# print(random.shuffle(res)) # None
# print(random.choice([li.append(i) for i in range(1,34)]))
1 """ 2 random 3 """ 4 # import random 5 # # 1.随机取一个 6 # print(random.randint(1,6)) 7 # # 2.随机取0-1之间的小数 8 # print(random.random()) 9 # # 3.随机从列表中取数字 10 # print(random.choice([1,2,4,7,63,9])) 11 # # 4.洗牌 12 # print(random.shuffle([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])) # None 13 # res = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] 14 # # 声明:洗牌 15 # # random.shuffle(res) 16 # # print(res) # [6, 9, 8, 4, 1, 2, 5, 7, 3, 10] 17 # print(random.shuffle(res)) # None 18 19 # print(random.choice([li.append(i) for i in range(1,34)])) 20 # 验证码 21 # # 1.自己 22 # import re 23 # def get_check(): 24 # 25 # res = re.findall('(?P[0-9a-zA-z]{5})','123abcABCaaaaaa') 26 # print(res) 27 # print(random.choice(res)) 28 # 29 # get_check() 30 31 """ 32 # 经典案例: 33 # 生成随机验证码 34 要求:5位数,大写字母,小写字母,数字 35 大写字母:[A-Z] 36 小写字母:[a-z] 37 数字:[0-9] 38 """ 39 # 标准 40 import random 41 def my_code(n): # 外界传的验证码的位数 42 code = '' 43 for i in range(n): 44 # 大写字母 45 upper_str = chr(random.randint(65,90)) 46 # 小写字母 47 lower_str = chr(random.randint(97,120)) 48 # 数字 49 random_str = chr(random.randint(0,9)) 50 # 在列表中选择随机数 51 52 code += random.choice([upper_str,lower_str,random_str]) 53 return code 54 55 res = my_code(5) 56 print(res) 57 58 import random
4.os模块
"""
os模块:跟操作系统打交道的模块
1.什么是os
可以处理文件和目录,是Python系统和操作系统进行交互的一个接口
2.方法?
1.文件中的指定路径
os.path.dirname(__file__)
2.路径拼接
os.path.join('os.path.dirname(__file__)','文件名')
#3.打印当前文件夹下的目录
os.listdir('文件夹名称)
1 """ 2 os模块:跟操作系统打交道的模块 3 1.什么是os 4 可以处理文件和目录,是Python系统和操作系统进行交互的一个接口 5 6 2.方法? 7 1.文件中的指定路径 8 os.path.dirname(__file__) 9 2.路径拼接 10 os.path.join('os.path.dirname(__file__)','文件名') 11 #3.打印当前文件夹下的目录 12 os.listdir('文件夹名称) 13 - 14 """ 15 # 方法 16 import os 17 import os 18 BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)) 19 # print(BASE_DIR) 20 # E:/Python/项目/购物车面条版/day16.常用模块1.os 2.sys 3.time 4.json 5.pickle 6.random/4.os 21 MOVIE_DIR = os.path.join(BASE_DIR,'1') 22 # print(MOVIE_DIR) 23 # E:/Python/项目/购物车面条版/day16.常用模块1.os 2.sys 3.time 4.json 5.pickle 6.random/4.os\老师们的作品 24 movie_list = os.listdir(MOVIE_DIR) 25 # print(movie_list) # [] 26 27 """ 28 os的其他方法: 29 1.自动创建文件夹 30 os.path.mkdir('文件路径') 31 2.判断文件路径是否存在 32 os.path.exists(r'文件\文件夹路径') 33 3.只能判断文件是否存在 34 os.path.isfile(r'文件路径') 35 4.只能删空文件夹 36 os.rmdir(r'文件路径') 37 5.获取当前工作目录，即当前python脚本工作的目录路径 38 os.getcwd() 39 6.切换当前所在的目录 40 os.chdir(r'文件路径') 41 7.获取文件大小--字节大小 42 os.path.getsize(r'文件路径') 43 """ 44 45 # 案例 46 # while True: 47 # for i,j in enumerate(movie_list,1): 48 # print(i,j) 49 # choice = input('你想看谁的啊(今日热搜:tank老师)>>>:').strip() 50 # if choice.isdigit(): # 判断用户输入的是否是纯数字 51 # choice = int(choice) # 传成int类型 52 # if choice in range(1,len(movie_list)+1): # 判断是否在列表元素个数范围内 53 # # 获取用户想要看的文件名 54 # target_file = movie_list[choice-1] 55 # # 拼接文件绝对路径 56 # target_path = os.path.join(MOVIE_DIR,target_file) 57 # with open(target_path,'r',encoding='utf-8') as f: 58 # print(f.read())
5.sys模块
import sys
# 1.添加某个路径到环境变量
# sys.path.append()
# 3.操作系统平台名称
print(sys.platform)
# 4.python 解释器的版本
print(sys.version)
# 5.返回模块的搜索路径
print(sys.path)
# 2.命令启动文件,可以做身份证验证
print(sys.argv)
1 import sys 2 # 1.添加某个路径到环境变量 3 # sys.path.append() 4 # 3.操作系统平台名称 5 print(sys.platform) 6 # 4.python 解释器的版本 7 print(sys.version) 8 # 5.返回模块的搜索路径 9 print(sys.path) 10 # 2.命令启动文件,可以做身份证验证 11 print(sys.argv) 12 # 在cmd,运行,后便可以直接输入到文件中 13 # 案例 14 # if len(sys.argv) <= 1: 15 # print('请输入用户名和密码') 16 # else: 17 # username = sys.argv[1] 18 # password = sys.argv[2] 19 # if username == 'jason' and password == '123': 20 # print('欢迎使用') 21 # # 当前这个py文件逻辑代码 22 # else: 23 # print('用户不存在 无法执行当前文件')
6.序列化模块
1 """ 2 序列化: 3 序列:字符串 4 序列化:其它数据类型转换成字符串的过程 5 ps: 6 1.写入文件的数据必须是字符串 7 2.基于网络传输的的数据必须是二进制 8 9 序列化:其他数据类型转换成字符串的过程 10 反序列化:字符串转换为其他字符串的过程 11 12 序列化模块: 13 json模块*******所有的语言都支持json格式 14 支持的数据类型:很少(原因 :别的语言与Python可以对应的) 15 具体如下:str,list,dict,int,tuple(传给别人转为列表),bool 16 pickle模块*** 17 只支持Python语言, 18 Python的所有类型都支持 19 20 21 """ 22 d = {'name':'lllx'} 23 print(str(d))
json模块
1 """ 2 json模块*******所有的语言都支持json格式 3 支持的数据类型:很少(原因 :别的语言与Python可以对应的) 4 具体如下:str,list,dict,int,tuple(传给别人转为列表),bool 5 """ 6 import json 7 """ 8 方法: 9 dumps:序列化 将其他数据类型转成json格式的字符串 10 loads反序列化 将json格式的字符串转换成其它数据类型 11 12 dump 序列化 并直接写进文件中 , 配合 with open()使用 13 load 反系列化 14 """ 15 import json 16 d = {"name":"jason"} 17 print(d) 18 res = json.dumps(d) # json格式的字符串 必须是双引号 >>>: '{"name": "jason"}' 19 print(res,type(res)) 20 res1 = json.loads(res) 21 22 print(res1,type(res1)) 23 24 # 25 # with open('userinfo','w',encoding='utf-8') as f: 26 # json.dump(d,f) # 装字符串并自动写入文件 27 # json.dump(d,f) # 装字符串并自动写入文件 28 29 # with open('userinfo','r',encoding='utf-8') as f: 30 # res1 = json.load(f) # 不能够多次反序列化 31 # res2 = json.load(f) 32 # print(res1,type(res1)) 33 # print(res2,type(res2)) 34 35 36 # with open('userinfo','w',encoding='utf-8') as f: 37 # json_str = json.dumps(d) 38 # json_str1 = json.dumps(d) 39 # f.write('%s\n'%json_str) 40 # f.write('%s\n'%json_str1) 41 42 43 # with open('userinfo','r',encoding='utf-8') as f: 44 # for line in f: 45 # res = json.loads(line) 46 # print(res,type(res)) 47 # t = (1,2,3,4) 48 # print(json.dumps(t)) 49 50 51 # d1 = {'name':'朱志坚'} 52 # print(json.dumps(d1,ensure_ascii=False))
pickle模块
1 """ 2 pickle模块*** 3 只支持Python语言, 4 Python的所有类型都支持 5 ps:用pickle操作文件的时候 文件的打开模式必须是b模式 6 """ 7 # pickle 8 # import pickle 9 # d = {'name':'jason'} 10 # res = pickle.dumps(d) # 将对象直接转成二进制 11 # print(pickle.dumps(d)) 12 # res1 = pickle.loads(res) 13 # print(res1,type(res1)) 14 15 16 # with open('userinfo_1','wb') as f: 17 # pickle.dump(d,f) 18 19 # with open('userinfo_1','rb') as f: 20 # res = pickle.load(f) 21 # print(res,type(res))
7.subprocess模块
1 # subprocess 2 """ 3 sub :子 4 process:进程 5 """ 6 7 8 """ 9 1.用户通过网络连接上了你的这台电脑 10 2.用户输入相应的命令 基于网络发送给了你这台电脑上某个程序 11 3.获取用户命令 里面subprocess执行该用户命令 12 4.将执行结果再基于网络发送给用户 13 这样就实现 用户远程操作你这台电脑的操作 14 """ 15 # while True: 16 # cmd = input('cmd>>>:').strip() 17 # import subprocess 18 # obj = subprocess.Popen(cmd,shell=True,stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE) 19 # # print(obj) 20 # print('正确命令返回的结果stdout',obj.stdout.read().decode('gbk')) 21 # print('错误命令返回的提示信息stderr',obj.stderr.read().decode('gbk'))