day17.json模块、时间模块、zipfile模块、tarfile模块

一、json模块

"""
所有的编程语言都能够识别的数据格式叫做json,是字符串
能够通过json序列化成字符串与如下类型: (int float bool str list tuple dict None)
"""

import json

1、json用法

#(1) dumps和loads是一对,可以序列化成字符串
dic = {"name":"高云峰","age":81,"classroom":"python31","family":["老爸","老妈","老伴"]}
# ensure_ascii=False 显示中文 sort_keys=True 对字典的键进行排序
res = json.dumps(dic,ensure_ascii=False,sort_keys=True)
print(res , type(res))

# loads反序列化原来的数据类型
dic = json.loads(res)
print(dic,type(dic))

#(2) dump 和 load 是一对,针对于文件,把数据序列化后存储文件
dic = {"name":"高云峰","age":81,"classroom":"python31","family":["老爸","老妈","老伴"]}
with open("ceshi0728.json",mode="w",encoding="utf-8") as fp:
    json.dump(dic,fp,ensure_ascii=False)

with open("ceshi0728.json",mode="r",encoding="utf-8") as fp:
    dic = json.load(fp)
    print(dic, type(dic))

2.json 和pickle 之间的区别

"""json 可以连续dump , 但是不能连续load"""
dic1 = {"a":1,"b":2}
dic2 = {"c":3,"d":4}
with open("0728_2.json",mode="w",encoding="utf-8") as fp:
    json.dump(dic1,fp)
    fp.write("\n")
    json.dump(dic2,fp)
    fp.write("\n")
"""load 在获取数据时,是一次性拿取所有内容"""
# error
"""
with open("0728_2.json",mode="r",encoding="utf-8") as fp:
    res = json.load(fp)
    print(res)
"""

解决办法：

with open("0728_2.json",mode="r",encoding="utf-8") as fp:
    for i in fp:
        dic = json.loads(i)
        print(dic,type(dic))

"""pickle 可以连续dump 也可以连续load 因为pickle在存储数据的时候会在末尾加上结束符"""
import pickle
dic1 = {"a":1,"b":2}
dic2 = {"c":3,"d":4}
with open("0728_3.pkl",mode="wb") as fp:
    pickle.dump(dic1,fp)
    pickle.dump(dic2,fp)
"""
with open("0728_3.pkl",mode="rb") as fp:
    dic1 = pickle.load(fp)
    print(dic1 , type(dic1))
    dic2 = pickle.load(fp)
    print(dic2 , type(dic2))
"""
# try ... except ... 异常处理(用来抑制错误的)
"""
try :
    可能报错的代码
except:
    如果报错执行except这个代码块;
"""
# 获取文件当中所有的数据
try:
    with open("0728_3.pkl",mode="rb") as fp:
        while True:
            res = pickle.load(fp)
            print(res)
except:
    pass

"""
# json 和 pickle 两个模块的区别:
(1)json序列化之后的数据类型是str,所有编程语言都识别,
   但是仅限于(int float bool)(str list tuple dict None)
   json不能连续load,只能一次性拿出所有数据
(2)pickle序列化之后的数据类型是bytes,
   所有数据类型都可转化,但仅限于python之间的存储传输.
   pickle可以连续load,多套数据放到同一个文件中

json使用的广泛性比pickle更强.
json   用在不同编程语言的数据交流中
pickle 用于数据的存储
"""

二、time模块

时间戳（Timestamp）：时间戳表示从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量

Format String：格式化的事件字符串

时间元组（结构化时间）（struct_time）: struct_time共有9个元素（年，月，日，时，分，秒，一年中第几周，一年中第几天，夏令时）

%a %b %d  %H:%M:%S %Y :时间字符串

1、time 获取本地时间戳 (*)

res = time.time()
print(res)

# 1596291325.1793654

2、localtime 获取本地时间元组(*)

参数是时间戳,默认当前

res = time.localtime()
print(res)
"""
time.struct_time(
    tm_year=2020,
    tm_mon=7,
    tm_mday=28,
    tm_hour=10,
    tm_min=45,
    tm_sec=9,
    tm_wday=1,
    tm_yday=210,
    tm_isdst=0
)
"""

# 指定时间戳,返回时间元组

ttp = 1595904161
res = time.localtime(ttp)
print(res)

"""
time.struct_time(
    tm_year=2020,
    tm_mon=7,
    tm_mday=28,
    tm_hour=10,
    tm_min=42,
    tm_sec=41,
    tm_wday=1,
    tm_yday=210,
    tm_isdst=0
)
"""

3、mktime() 通过时间元组获取时间戳 （*）

参数是时间元组

ttp = (2020,7,28,10,48,30,0,0,0)
res = time.mktime(ttp)
print(res) 

#

4、ctime()  获取本地时间字符串 （*）

参数是时间戳,默认当前

res = time.ctime() # 默认以当前时间戳获取时间字符串
print(res)

# Sat Aug  1 22:24:00 2020

指定时间戳

res = time.ctime(1595904161)
print(res)

# Tue Jul 28 10:42:41 2020

5、asctime()  通过时间元组获取时间字符串

参数是时间元组（不能自动识别周几.）

ttp = (2020,7,28,10,54,30,6,0,0) # 不能自动识别周几.
res = time.asctime(ttp)
print(res)

# Sun Jul 28 10:54:30 2020

改造办法

ttp = (2020,7,28,10,54,30,0,0,0)
res = time.mktime(ttp)
str_time = time.ctime(res)
print(str_time)

# Tue Jul 28 10:54:30 2020

6、sleep 程序睡眠等待

time.sleep(2)
print("我睡醒了")

7、strftime 把时间元组 -> 时间字符串

默认按照当前时间做格式化

res = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(res)

# 2020-08-01 22:31:40

指定时间元组,对时间字符串格式化

"""strftime如果在windows当中出现中文,直接报错,不能解析,linux 可以支持"""
ttp = (2000,10,1,12,12,12,0,0,0)
res = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S" , ttp)
print(res)

# 2000-10-01 12:12:12

8、strptime() 将时间字符串通过指定格式提取到时间元组中

"""要求字符串不能乱加符号,必须严丝合缝."""
strvar = "2020年7月28号11时12分13秒是著名歌星庾澄庆的生日"
ttp = time.strptime(strvar,"%Y年%m月%d号%H时%M分%S秒是著名歌星庾澄庆的生日")
print(ttp)

"""
time.struct_time(
    tm_year=2020,
    tm_mon=7,
    tm_mday=28,
    tm_hour=11,
    tm_min=12,
    tm_sec=13,
    tm_wday=1,
    tm_yday=210,
    tm_isdst=-1)
"""

9、perf_counter() 用于计算程序运行的时间

# 记录开始时间
startime = time.perf_counter()
# startime = time.time()

for i in range(100000000):
    pass

# 记录结束时间
endtime = time.perf_counter()
# endtime = time.time()
print(endtime - startime)

# 5.847825

三、进度条效果

# (1) 定义进度条的样式
print("[%-50s]" % ("#"))
print("[%-50s]" % ("###############"))
print("[%-50s]" % ("#########################"))

# (2) 让进度条动起来
"""
strvar = ""
for  i in range(50):
    strvar += "#"
    time.sleep(0.1)
    print("\r[%-50s]" % (strvar) , end="" )
"""

# (3) 根据文件的大小,调整进度条的位置
print("<========>")
# 假设文件的大小是 1024000
def progress(percent):
    # 如果百分比超过了1,说明数据已经接受完毕;
    if percent > 1:
        percent = 1

    # 打印对应的#号效果
    strvar = "#" * int(percent * 50)
    # %% => %
    print("\r[%-50s] %d%%" % (strvar,int(percent * 100)) , end="" )

# 初始化接受的字节数
recv_size = 0
# 文件接受总大小
total_size = 1024000
while recv_size < total_size:
    recv_size += 1024

    # 模拟延迟
    time.sleep(0.01)
    # 计算百分比
    percent = recv_size/total_size #0.001
    # 调用进度条
    progress(percent)

# [##################################################] 100%

四、zipfile 压缩模块

# 1.压缩文件
# (1) 创建压缩包
zf = zipfile.ZipFile("1424.zip","w",zipfile.ZIP_DEFLATED)
# (2) 把文件写入到压缩包中
# write(路径,别名)
zf.write("/bin/cp","cp")
zf.write("/bin/chmod","chmod")
# 可以临时创建一个文件夹tmp在压缩包中
zf.write("/bin/df","/tmp/df")
# (3) 关闭压缩包
zf.close()

# 2.解压文件
# (1)打开压缩包
zf = zipfile.ZipFile("1424.zip","r")
# (2)解压文件
# 解压单个文件
zf.extract("cp","ceshi1424_2")
# 解压所有文件
# zf.extractall("ceshi1424")
# (3) 关闭压缩包
zf.close()

# 3.追加文件 (支持with语法)
with zipfile.ZipFile("1424.zip","a",zipfile.ZIP_DEFLATED) as zf:
    zf.write("/bin/dir","dir")

# 4.查看压缩包
with zipfile.ZipFile("1424.zip","r",zipfile.ZIP_DEFLATED) as zf:
    lst = zf.namelist()
    print(lst)

五、tarfile 压缩模块  .tar  |  .tar.gz  |   .tar.bz2

import tarfile

"""最小的压缩包,后缀格式为bz2"""

1、创建tar包

# 单纯的tar包
tf = tarfile.open("ceshi0729_1.tar","w",encoding="utf-8")
tf.add("/bin/echo","echo")
tf.add("/bin/ed","ed")
tf.add("/bin/fuser","/tmp/fuser")
tf.close()

# .tar.gz
tf = tarfile.open("ceshi0729_2.tar.gz","w:gz",encoding="utf-8")
tf.add("/bin/echo","echo")
tf.add("/bin/ed","ed")
tf.add("/bin/fuser","/tmp/fuser")
tf.close()

# .tar.bz2
tf = tarfile.open("ceshi0729_3.tar.bz2","w:bz2",encoding="utf-8")
tf.add("/bin/echo","echo")
tf.add("/bin/ed","ed")
tf.add("/bin/fuser","/tmp/fuser")
tf.close()

2、对压缩包进行解压

tf = tarfile.open("ceshi0729_3.tar.bz2","r",encoding="utf-8")
# 解压单个
tf.extract("echo","ceshi0729_4")
# 解压所有
# tf.extractall("ceshi0729_3")
tf.close()

3、追加文件 (支持with语法)

# [只能为没有压缩过的tar包进行追加.]

with tarfile.open("cceshi0729_1.tar","a",encoding="utf-8") as tf:
    tf.add("/bin/cp","cp")

4、查看压缩包中的文件

with tarfile.open("ceshi0729_2.tar.gz","r",encoding="utf-8") as tf:
    lst = tf.getnames()
    print(lst)

5、如何处理tarfile不能在已经压缩过的包中追加内容的问题

# ceshi0729_3.tar.bz2
import os
path = os.getcwd()
# 找到要解压的包的路径
pathvar1 = os.path.join(path,"ceshi0729_3.tar.bz2")
print(pathvar1)
# 解压到哪里去
pathvar2 =  os.path.join(path,"ceshi0729_3")
print(pathvar2)

# (1) 先对已经压缩过的包进行解压
with tarfile.open(pathvar1,"r",encoding="utf-8") as tf:
    tf.extractall(pathvar2)

# (2) 往这个解压的文件夹中添加新的文件
mybin = "cp -a /bin/fgrep " + pathvar2
# print(mybin) # cp -a /bin/fgrep /mnt/hgfs/python31_gx/day19/ceshi0729_3
os.system(mybin)

# (3) 对这个文件进行过滤筛选,重新打包压缩 (不要echo)
lst = os.listdir(pathvar2)
print(lst)
with tarfile.open(pathvar1,"w:bz2",encoding="utf-8") as tf:
    for i in lst:
        if i != "echo":
            # 拼接完整路径
            pathnew = os.path.join(pathvar2,i)
            # add(路径,别名)
            tf.add(pathnew,i)