day23 序列化模块

概念:
　　序列化 -- 其他数据类型转换成一个字符串数据类型
　　反序列化 -- 字符串转换成其他数据类型
　　序列 -- 字符串

必须要转换成字符串的场景:
　　往文件里面写数据的时候只能写字符串，不能写字典的
　　网络传输的时候只能传bytes，字典也不能直接转换成bytes

可以用到的模块:
　　json 非常重要的一个模块，非常非常
   　　通用的序列化格式，不仅仅是局限于python，优点就是很通用
   　　只有很少的一部分数据类型可以序列化，局限性比较大
　　pickle 仅次于json
   　　所有的python的数据都可以序列化
   　　问题在于，pickle序列化的内容只有python可以理解
   　　而且，反序列化依赖代码本地存在，不存在则无法解析
　　shelve  python3 里面新加的，特点是好操作，但是实用性就一般
   　　有个序列化句柄，很方便使用读写直接操作
  　　 新加的，存在一些小问题

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json '{""}' json  
　　可转:
　　　　数字 字符串 列表 字典 元祖 
　　不可转:
　　　　集合
　　特殊改变:　　
　　　　会将字符串改成双引号,字典里面的单引号就会改成双
　　元祖的序列化会被变成列表，本身是元祖的序列后再反序列化便不会来元祖就变成列表了
　　直接写内存里面的操作
　　序列化方法：dumps
　　反序列化方法：loads

 import json
 dic = {"k1":"v1"}
 print(type(dic),dic)    # <class 'dict'> {'k1': 'v1'}
 strd = json.dumps(dic)
 print(type(strd),strd)    # <class 'str'> {"k1": "v1"}
 dicd = json.loads(strd)
 print(type(dicd),dicd)    # <class 'dict'> {'k1': 'v1'}

　　往文件里面写的操作
　　　　一次性写进去一次性读出来
　　　　要不每次写一行,每次读一行,不然会报错

 # dump 往文件里面写
 import json
 dic = {"k1":"v1"}
 f = open("fff","w",encoding="utf-8")
 json.dump(dic,f)
 f.close()

 # load 从文件读
 f = open("fff")
 res = json.load(f)
 f.close()
 print(type(res),res)

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pickle
　　用法同jons，提供dump，load，dumps，loads方法
　　但是pickle序列化后会变成tyles类型，无法看出来源内容但是不影响你其他操作
　　因为是bytes类型，因此文件操作需要用wb，rb的类型进行操作
　　pickle可以做任何任何数据类型，可以对集合进行序列化反序列化
　　比jons还要有一点，他可以分别dump load的

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 # shelve 只提供一个open方法，通过key可以写入或者获取到内容
 import  shelve
 f = shelve.open("shelve_file")
 f["key"] = {"int":10,"float":9.5,"string":"sda"}
 f.close()

 import  shelve
 f1 = shelve.open("shelve_file")
 exiting = f1["key"]
 f1.close()
 print(exiting)

 # writeback 不设置的话是没办法修改文件的
 # 不设置无法感知到修改，但是设置这个会对运行造成一定的资源占用和影响
 import shelve
 f1 = shelve.open('shelve_file')
 print(f1['key'])
 f1['key']['new_value'] = 'this was not here before'
 f1.close()

 f2 = shelve.open('shelve_file', writeback=True)
 print(f2['key'])
 f2['key']['new_value'] = 'this was not here before'
 f2.close()