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python中IO流和对象序列化实例分析

2023-06-29 01:06:43 837人浏览 八月长安

Python 官方文档:入门教程 => 点击学习

摘要

这篇文章主要介绍了python中io流和对象序列化实例分析的相关知识,内容详细易懂,操作简单快捷,具有一定借鉴价值,相信大家阅读完这篇Python中IO流和对象序列化实例分析文章都会有所收获,下面我们一起来看看吧。一.IO流的操作(1).什

这篇文章主要介绍了pythonio流和对象序列化实例分析的相关知识,内容详细易懂,操作简单快捷,具有一定借鉴价值,相信大家阅读完这篇Python中IO流和对象序列化实例分析文章都会有所收获,下面我们一起来看看吧。

一.IO流的操作

(1).什么是IO流(Input Output Stream)?
IO流说的主要是计算机的输入和输出操作。常见的IO操作,一般说的是内存。
IO流是一种常见的持久化(永久保存)技术:将数据从内存输出到磁盘保存下来
(2).IO流的分类
根据数据流动(站在内存的角度上来说):输入流、输出流
根据数据的类型:字符流、字节流
注:
字符流:字符只能操作有字符的数据(读到末尾是’’
字节流:字节是可以操作一切数据的(读到末尾是b’’),字节流操作大数据,不建议一次性读取
(3).python怎么操作IO流?使用open()全局函数,用于打开本地文件,返回值是一个IO流对象

#open()函数的格式open(file, mode='r', buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None)mode模式有: 'r'       open for reading (default)    'w'       open for writing, truncating the file first    'x'       create a new file and open it for writing    'a'       open for writing, appending to the end of the file if it exists    'b'       binary mode    't'       text mode (default)    '+'       open a disk file for updating (reading and writing)    'U'       universal newline mode (deprecated)encoding编码使用:默认为none,使用的时候要用,encoding="utf-8"

通常open()函数要与read()函数一起使用,read()函数用于读取IO流对象的值,除了read()函数还有以下这些:

1.read(size=-1) #读取,参数可以有也可以没有  readline() #按行读  readlines() #按多行读#1.没有参数时,表示一次性读完>>> f=open("G:\Python\python练习\day09\a.txt",encoding="utf-8")>>> f.read()  #第一次读全部读完'我爱我的祖国'>>> f.read() #第二次读为空''>>> f.close() #自动执行一次flush#2.有参数时,通常用于读字节数据。   表示按照参数读,这样若是读字节数据时,对内存有利,且读取速度快,不会让电脑出现死机情况>>> f=open("G:\Python\python练习\day09\a.txt",encoding="utf-8")>>> f.read(2)  #第一次读'我爱'>>> f.read(2)  #第二次读'我的'>>> f.read(2) #第三次读‘祖国'>>> f.close() #自动执行一次flush2.write(data)#将内容写入到文件>>> f=open("a.txt","rb") >>> data=f.read(4)>>> datab'\xba\x8c\xe7\x8b'>>> f1=open("b.txt","wb") >>> f1.write(data) #将f的字节数据写入f14>>> f1.close()>>> f.close()>>> f1=open("b.txt","rb") #验证b.txt文件写的是否是data>>> f1.read()b'\xba\x8c\xe7\x8b'>>> f1.close()3.writelines()#将多个数据写入4.flush()#刷新缓存区5.close()#关闭file对象,注意close自动的调用flush进行最后的文件刷新

(4).with 语句块(与IO流搭配,可以自己去关IO流(close()))

格式:with open("user.dat","wb") as f:f.write(save_users)

二.对象序列化

(1).什么是对象序列化?
将对象(容器、对象等)这种抽象的概念转化成真正存储字符或字节数据的过程
(2).对象序列化怎么实现?两个模块:pickle模块、json模块
json模块:可以将对象转换为字符数据
pickle模块:可以将对象转换成字节数据
(3).两个模块详情:

一.pickle模块:将对象序列化成字节数据>>> import pickle>>> dir(pickle)'dump', 'dumps' ,'load', 'loads'1.dumps() #将对象序列化成字节数据,一个参数,用于放对象>>> ls=[1,2,3,4]>>> import pickle>>> data=pickle.dumps(ls) #将ls序列化成字节数据存到data>>> datab'\x80\x03]q\x00(K\x01K\x02K\x03K\x04e.'>>> f=open("b.txt","wb") >>> f.write(data) #将序列化的字节数据写入b.txt文件16>>> f.close()>>> f=open("b.txt","rb") #验证b.txt文件写的是否是data>>> f.read()b'\x80\x03]q\x00(K\x01K\x02K\x03K\x04e.'>>> f.close()dump() #将对象序列化成字节数据,并且保存到file,两个参数,用于一个放对象,一个放存的文件>>>pickle.dump(ls,open("a.txt","wb"))2.loads() #将一个字节数据对象反序列化成本身对象>>> f=open("b.txt","rb")>>> data=f.read()>>> pickle.loads(data)['a', 1, 2]load() #将一个文件的字节数据对象反序列化成本身对象>>> pickle.load(open("b.txt","rb"))['a', 1, 2]二.JSON模块:可以将对象序列化成字符数据>>> import json>>> dir(json)'dump', 'dumps', 'load', 'loads'1.dumps() #将对象序列化成字符数据,一个参数,用于放对象>>> ls=[1,2,3,4]>>> data=json.dumps(ls)>>> f=open("b.txt","w")>>> f.write(data)12>>> f.close()>>> f=open("b.txt")>>> f.read()'[1, 2, 3, 4]'>>> f.close()dump() #将对象序列化成字符数据,并且保存到file,两个参数,用于一个放对象,一个放存的文件>>> ls=['a','b',1,2]>>> json.dump(ls,open("b.txt","w"))>>> f=open("b.txt")>>> f.read()'["a", "b", 1, 2]'>>> f.close()2.loads() #将一个字符数据对象反序列化成本身对象>>> f=open("b.txt")>>> data=f.read()>>> json.loads(data)['a', 'b', 1, 2]load() #将一个文件的字符数据对象反序列化成本身对象>>> json.load(open("b.txt"))['a', 'b', 1, 2]

关于“python中IO流和对象序列化实例分析”这篇文章的内容就介绍到这里,感谢各位的阅读!相信大家对“python中IO流和对象序列化实例分析”知识都有一定的了解,大家如果还想学习更多知识,欢迎关注编程网Python频道。

--结束END--

本文标题: python中IO流和对象序列化实例分析

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