day 19 os模块的补充序列化 json pickle

os 模块

　　os.path.abspath 规范绝对路径

　　os.path.split()　　把路径分成两段，第二段是一个文件或者是文件夹

　　　　os.path.dirname 取第一部分

　　　　os.path.basename 取第二部分

　　os.path.exists() 判断文件或者文件夹是否存在 True Flase

　　os.path.isabs()　　判断是否是绝对路径，是的话返回True

　　os.path.isfile()　　判断是否是一个文件，是返回True

　　os.path.isdir()　　判断是一个存在的目录，是返回True

　　 os.path.join(path1,path2)　　将多个路径组合返回

　　os.path.getatime() 返回path所指向的文件或者目录的最后访问时间

　　os.path.getmtime () 返回path对指向的文件或者目录的最后修改时间

　　os.path.getsize()　　返回path的大小　

# by luffycity.com

import os

# 把路径中不符合规范的/改成操作系统默认的格式

# path = os.path.abspath('D:/sylar/s15/day19/4.os模块.py')

# print(path)

# 能够给能找到的相对路径改成绝对路径

# path = os.path.abspath('4.os模块.py')

# print(path)

# 就是把一个路径分成两段,第二段是一个文件/文件夹

# path= os.path.split('D:/sylar/s15/day19/4.os模块.py')

# print(path)

# path= os.path.split('D:/sylar/s15/day19')

# print(path)

# ret1 = os.path.dirname('D:/sylar/s15/day19/4.os模块.py')

# ret2 = os.path.basename('D:/sylar/s15/day19/4.os模块.py')

# print(ret1)

# print(ret2)

# 如果你两个值都需要 os.path.split

# 如果你只要一个值 os.path.dirname/os.path.basename

# 判断文件/文件夹是否存在

# res = os.path.exists(r'D:\sylar\s15\day19\4.os模块.py')

# print(res)

# res1 = os.path.isabs('4.os模块.py')

# res2 = os.path.isabs(r'D:\sylar\s15\day19\4.os模块.py')

# print(res1)

# print(res2)

# print(os.listdir('D:\sylar\s15'))

# print(os.path.isdir(r'D:\sylar\s15\aaa'))

# print(os.path.isfile(r'D:\sylar\s15\aaa'))

# print(os.path.isfile('D:\sylar\s15\day01'))

# print(os.path.isdir('D:\sylar\s15\day01'))

# path = os.path.join('D:\sylar\s15','bbb')

# print(path)

# size= os.path.getsize(r'D:\sylar\s15\day19\4.os模块.py')  # 查看文件大小

# print(size)

# ret1 = os.path.getsize('D:\sylar\s15\day19')

# ret2 = os.path.getsize('D:\sylar\s15\day18')

# ret3 = os.path.getsize('D:\sylar\s15\day17')

# ret4 = os.path.getsize('D:\sylar\s15')

# print(ret1,ret2,ret3,ret4)

# 所有的文件夹 都至少是4096个字节

#

# 64字节 + 32字节/新文件

# 使用python代码统计一个文件夹中所有文件的总大小

# 你需要统计文件夹大小

# D:\sylar\s15\ 文件夹的大小

    # 拿到这个文件夹下所有的文件夹 和 文件

    # 是文件就取大小

    # 是文件夹 再打开这个文件夹 : 文件/文件夹

# 递归

def func(path):    # r'D:\sylar\s15'

    size_sum = 0

    name_lst = os.listdir(path)

    for name in name_lst:

        path_abs = os.path.join(path,name)

        if os.path.isdir(path_abs):

            size = func(path_abs)

            size_sum += size

        else:

            size_sum += os.path.getsize(path_abs)

    return size_sum

ret = func(r'D:\sylar\s15')

print(ret)

# def func(path):  # D:\sylar\s15

#     size_sum = 0 # 0

#     name_lst = os.listdir(path) #  ['day01','day02',...]

#     for name in name_lst:   # 'day01'  'day02'

#         path = os.path.join(path,name)   # 'D:\sylar\s15\day01'

#         if os.path.isdir(path):    # True

#             size = func(path)             # func('D:\sylar\s15\day01')

#             size_sum += size

#         else:

#             size_sum += os.path.getsize(path)

#     return size_sum

#

# def func(path):    # 'D:\sylar\s15\day02'

#     size_sum = 0   # sum = 0

#     name_lst = os.listdir(path)  # [first.py...]

#     for name in name_lst:        # first.py  100

#         path = os.path.join(path,name)

#         if os.path.isdir(path):

#             func(path)

#         else:                    # 文件

#             size_sum += os.path.getsize(path)   # sizesum += 100 = 100+100+100+100 = 500

#     return size_sum   # return 500

# 循环 # 堆栈思想

# 列表 满足一个顺序 先进来的后出去

lst = [r'D:\sylar\s15',]  # 列表的第一个目录就是我要统计的目录

size_sum = 0

while lst:   # [r'D:\sylar\s15',]  lst = ['D:\sylar\s15\day01','D:\sylar\s15\day01'..]

    path = lst.pop()  # path = 'D:\sylar\s15' lst = []

    path_list = os.listdir(path)  # path_list = ['day01',day02',aaa,day15.py]

    for name in path_list:  # name = day01

        abs_path = os.path.join(path,name)

        if os.path.isdir(abs_path):   # 文件夹的逻辑

            lst.append(abs_path)        # lst.append('D:\sylar\s15\day01')  lst = ['D:\sylar\s15\day01']

        else:

            size_sum += os.path.getsize(abs_path)

print(size_sum)

序列化模块：

　　序列化：把其它的数据类型转化为字符串、 bytes 序列化的过程、

　　　　序列化：字符串、bytes

　　　　序列：列表、元组、字符串、bytes

 # by luffycity.com

 # python

 # 序列化 : 字符串 bytes

 # 序列 : 列表 元组 字符串 bytes

 # 把其他的数据类型 转换成 字符串 bytes  序列化的过程

 # str

 # dic = {'1':'2'}

 # print([str(dic),dic])

 # print([str([1,2,3]),[1,2,3]])

 # 为什么要把其他数据类型转换成字符串???

 # 能够在网络上传输的只能是bytes,

 # 能够存储在文件里的只有bytes和str

 # dic = {'小明':{'phone_num':123123123123,}}

 # '''

 # 小明|电话|性别

 # 小张|...

 # '''

 # 字典 -> 字符串 -通过网络去传输-> 字符串 -> 字典

 # 转字符串的过程 不就是数据类型的强制转换么?为什么要学个序列化模块?

 # 字符串 -> 字典

 # str_dic = str([1,2,3])

 # print(str_dic,type(str_dic))

 # 文件中读出来的 网络上接收来的

 # res = eval(str_dic)

 # print(res,type(res))

 # eval 要谨慎的使用,用户的输入/网络上接收的数据/文件中的内容

 # eval('import os;os.remove('c:')')

 # eval('import urllib;')

 # 你已知的代码 但是可能需要一些拼接 根据你自己的逻辑去做的拼接

 # json

 # pickle

json 模块： 是所有语言都可以识别的

　　四个功能：dumps、dump、doads、load

 # by luffycity.com

 # dic = {'key' : 'value','key2' : 'value2'}

 # import json

 # ret = json.dumps(dic)  # 序列化

 # print(dic,type(dic))

 # print(ret,type(ret))

 # res = json.loads(ret) # 反序列化

 # print(res,type(res))

 # 问题1

 # dic = {1 : 'value',2 : 'value2'}

 # ret = json.dumps(dic)  # 序列化

 # print(dic,type(dic))

 # print(ret,type(ret))

 #

 # res = json.loads(ret) # 反序列化

 # print(res,type(res))

 # 问题2

 # dic = {1 : [1,2,3],2 : (4,5,'aa')}

 # ret = json.dumps(dic)  # 序列化

 # print(dic,type(dic))

 # print(ret,type(ret))

 # res = json.loads(ret) # 反序列化

 # print(res,type(res))

 # 问题3

 # s = {1,2,'aaa'}

 # json.dumps(s)

 # 问题4 # TypeError: keys must be a string

 # json.dumps({(1,2,3):123})

 # json 在所有的语言之间都通用 : json序列化的数据 在python上序列化了 那在java中也可以反序列化

 # 能够处理的数据类型是非常有限的 : 字符串 列表 字典 数字

 # 字典中的key只能是字符串

 # 后端语言 java c c++ c#

 # 前端语言 在网页上展示

 # 向文件中记录字典

 import json

 # dic = {'key' : 'value','key2' : 'value2'}

 # ret = json.dumps(dic)  # 序列化

 # with open('json_file','a') as f:

 #     f.write(ret)

 # 从文件中读取字典

 # with open('json_file','r') as f:

 #     str_dic = f.read()

 # dic = json.loads(str_dic)

 # print(dic.keys())

 # dump load 是直接操作文件的

 # dic = {'key1' : 'value1','key2' : 'value2'}

 # with open('json_file','a') as f:

 #     json.dump(dic,f)

 # with open('json_file','r') as f:

 #     dic = json.load(f)

 # print(dic.keys())

 # 问题5 不支持连续的存 取

 # dic = {'key1' : 'value1','key2' : 'value2'}

 # with open('json_file','a') as f:

 #     json.dump(dic,f)

 #     json.dump(dic,f)

 #     json.dump(dic,f)

 # with open('json_file','r') as f:

 #     dic = json.load(f)

 # print(dic.keys())

 # 需求 :就是想要把一个一个的字典放到文件中,再一个一个取出来???

 # dic = {'key1' : 'value1','key2' : 'value2'}

 #

 # with open('json_file','a') as f:

 #     str_dic = json.dumps(dic)

 #     f.write(str_dic+'\n')

 #     str_dic = json.dumps(dic)

 #     f.write(str_dic + '\n')

 #     str_dic = json.dumps(dic)

 #     f.write(str_dic + '\n')

 # with open('json_file','r') as f:

 #     for line in f:

 #         dic = json.loads(line.strip())

 #         print(dic.keys())

 # json

 # dumps loads

     # 在内存中做数据转换 :

         # dumps 数据类型 转成 字符串 序列化

         # loads 字符串 转成 数据类型 反序列化

 # dump load

     # 直接将数据类型写入文件,直接从文件中读出数据类型

         # dump 数据类型 写入 文件 序列化

         # load 文件 读出 数据类型 反序列化

 # json是所有语言都通用的一种序列化格式

     # 只支持 列表 字典 字符串 数字

     # 字典的key必须是字符串

 # dic = {'key':'你好'}

 # print(json.dumps(dic,ensure_ascii=False))

 # import json

 # data = {'username':['李华','二愣子'],'sex':'male','age':16}

 # json_dic2 = json.dumps(data,sort_keys=True,indent=4,separators=(',',':'),ensure_ascii=False)

 # print(json_dic2)

 # 存文件/传网络

 import json

 f = open('file','w')

 json.dump({'国籍':'中国'},f)

 ret = json.dumps({'国籍':'中国'})

 f.write(ret+'\n')

 json.dump({'国籍':'美国'},f,ensure_ascii=False)

 ret = json.dumps({'国籍':'美国'},ensure_ascii=False)

 f.write(ret+'\n')

 f.close()

 ensure_ascii关键字参数

ensure_ascii

pickle模块：

　　是python特有的类型，和python的数据类型间进行转换

 # by luffycity.com

 import pickle

 # 支持在python中几乎所有的数据类型

 dic = {(1,2,3):{'a','b'},1:'abc'}

 # ret = pickle.dumps(dic)

 # print(ret)

 #2. dumps 序列化的结果只能是字节

 # print(pickle.loads(ret))

 # 3.只能在python中使用

 # 4.在和文件操作的时候,需要用rb wb的模式打开文件

 # 5.可以多次dump 和 多次load

 # dump

 # with open('pickle_file','wb') as f:

 #     pickle.dump(dic,f)

 # load

 # with open('pickle_file','rb') as f:

 #     ret = pickle.load(f)

 #     print(ret,type(ret))

 # dic = {(1,2,3):{'a','b'},1:'abc'}

 # dic1 = {(1,2,3):{'a','b'},2:'abc'}

 # dic2 = {(1,2,3):{'a','b'},3:'abc'}

 # dic3 = {(1,2,3):{'a','b'},4:'abc'}

 # with open('pickle_file','wb') as f:

 #     pickle.dump(dic, f)

 #     pickle.dump(dic1, f)

 #     pickle.dump(dic2, f)

 #     pickle.dump(dic3, f)

 # with open('pickle_file','rb') as f:

 #     ret = pickle.load(f)

 #     print(ret,type(ret))

 #     ret = pickle.load(f)

 #     print(ret,type(ret))

 #     ret = pickle.load(f)

 #     print(ret, type(ret))

 #     ret = pickle.load(f)

 #     print(ret, type(ret))

 #     ret = pickle.load(f)

 #     print(ret, type(ret))

 with open('pickle_file','rb') as f:

     while True:

         try:

             ret = pickle.load(f)

             print(ret,type(ret))

         except EOFError:

             break

day 19 os模块的补充序列化 json pickle的更多相关文章

Pythoy 数据类型序列化——json&pickle 模块
Pythoy 数据类型序列化--json&pickle 模块 TOC 什么是序列化/反序列化 pickle 模块 json 模块对比json和pickle json.tool 命令行接口什 ...
python---基础知识回顾（四）（模块sys,os,random,hashlib,re,序列化json和pickle，xml，shutil，configparser，logging，datetime和time，其他）
前提:dir,__all__,help,__doc__,__file__ dir:可以用来查看模块中的所有特性(函数,类,变量等) >>> import copy >>& ...
常用模块（数据序列化 json、pickle、shelve）
本节内容前言 json模块 pickle模块 shelve模块总结一.前言 1. 现实需求每种编程语言都有各自的数据类型,其中面向对象的编程语言还允许开发者自定义数据类型(如:自定义类),Py ...
模块序列化 json pickle shelv xml
序列化序列化是指把内存里的数据类型转变成字符串,以使其能存储到硬盘或通过网络传输到远程,因为硬盘或网络传输时只能接受bytes. json 模块 json.dump(d,f) json.load(f ...
OS模块的补充使用---执行终端命令
Python基础至os模块由于近期的项目需要用到对应的终端命令去调用其他程序,因此温习一下os.system()函数: 参考文献:https://zhuanlan.zhihu.com/p/51716 ...
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 ...
python学习之文件读写,序列化(json,pickle,shelve)
python基础文件读写凡是读写文件,所有格式类型都是字符串形式传输只读模式(默认) r f=open('a.txt','r')#文件不存在会报错 print(f.read())#获取到文件所 ...
Day 4-5 序列化 json & pickle &shelve
序列化: 序列化是指把内存里的数据类型转变成字符串,以使其能存储到硬盘或通过网络传输到远程,因为硬盘或网络传输时只能接受bytes. 反序列化: 把字符转成内存里的数据类型. 用于序列化的两个模块.他 ...
Python基础-序列化(json/pickle)
我们把对象(变量)从内存中变成可存储的过程称之为序列化,比如XML,在Python中叫pickling,在其他语言中也被称之为serialization,marshalling,flattening等 ...

随机推荐

os模块/sys模块/json/pickle模块/logging模块(day16整理)
目录今日内容 os模块对文件操作对文件夹此操作辅助性的了解 sys模块 json和pickle模块 json模块 pickle模块 logging模块日志级别添加设置自定义配置今日内 ...
UIAlert
转自:https://blog.csdn.net/deng0zhaotai/article/details/53887508 通过uialertcontroller实现三种简易弹框 (一)警告类 - ...
POJ2431 优先队列+贪心 - biaobiao88
以下代码可对结构体数组中的元素进行排序,也差不多算是一个小小的模板了吧 #include<iostream> #include<algorithm> using namespa ...
ansible之roles
基于之前的博客介绍,我们已经了解了 tasks 和 handlers,那怎样组织 playbook 才是最好的方式呢?简单的回答就是:使用 roles ! Roles 基于一个已知的文件结构,去自动的 ...
2018.8.2 python中is和==的区别
一.is 和==的区别 1.is 比较的是左右两边的内存地址, ==比较的是左右两边的值. 2.id() 通过id()可以查看一个变量表示的值得内存中的地址. s = 'alex' s1 = 'ale ...
SpringBootCLI 命令行工具
Spring Boot CLI 是用于快速开发 Spring 应用的命令行工具.用来运行 Groovy (与 Java 风格类似)脚本. spring-cli 似乎不是可以各种diy spring-b ...
docker 概念简介、简单入门
1.docker 简介 Docker 是一个开源项目,这个项目旨在通过把应用程序打包为可移植的.自给自足的容器(引用语) DocKer一次构建可放在任何地方就可以运行,不需要进行任何改变DocKer ...
jwt token
1 ,session 认证机制: ,用户登录,传递用户名和密码给客户端 ,服务器进行用户名和密码的校验,如果校验成功,将用户保存到session ,将sessionid通过cookie返回给客服端,客 ...
ProvisionedAppxPackage VS AppxPackage
正文先来说说问题的由来. 在 Preinstall 的 component 中,有一支 component 叫做 MS_StartApp,这个 component 的行为是在预安装时为目标机器装入一 ...
Unity调用Android相册
最近有一个项目有这个需求,让用户上传自己的交易凭证的截图,之前因为对调Android原生的东西不太熟悉,就先放了一边因为项目已经上线,只不过是该功能未开放而已,那么现在为什么要写这篇博客呢,是因为. ...

day 19 os模块的补充 序列化 json pickle

day 19 os模块的补充 序列化 json pickle的更多相关文章

随机推荐

热门专题

day 19 os模块的补充序列化 json pickle

day 19 os模块的补充序列化 json pickle的更多相关文章