引用: 当树这样的数据结构被原型化(或者乃至于被定型)时,它往往会时一个非常有用而灵活的类型,允许我们在其构造器中设置任何属性.在这些情况下,我们会需要用到一种叫做“Bunch”的设计模式. class Bunch(dict): def __init__(self, *args, **kwargs): super(Bunch, self).__init__(*args, **kwargs) self.__dict__ = self 由于这个类直接继承dict类,所以我们可以自然而然地获得dict

文件持久化存储 目录 文件持久化存储 脑图 文件的操作 with 语句 OS模块 json模块 存储为Excel文件 脑图 文件的操作 import os import platform # 1. 获取操作系统类型 print(os.name) # 2. 获取主机信息,windows系统使用platform模块, 如果是Linux系统使用os模块 """ try: 可能出现报错的代码 excpt: 如果出现异常,执行的内容 finally:是否有异常,都会执行的内容 &quo

用到python 序列化 比如我们可以把一些配置的信息放到数组,字典或者做为类的属性,然后对数据进行 序列化,再把序列化好的数据放到文件里或者直接放到数据库里,这样可以方便下次要用数据的时候 对数据进行反序列化,再进行操作. 下面给个例子: 主要是用到了python pickle 先是定义一个字典.然后把数据序列化后放到文件里 info = {} info = {'name':'jay','age':20} import pickle f = open('1.txt','wb') pickle.

import pika connection = pika.BlockingConnection( pika.ConnectionParameters('localhost'))#建立一个最基本的socket chanel = connection.channel()#声明一个管道 chanel.queue_declare(queue='name1',durable=True)#给管道创建一个队列,参数是管道队列名. #持久化队列 chanel.basic_publish(exchange=''

正常情况下,一个python程序如果希望实现一直运行,不出错不奔溃是很难的,即使编译为可持续文件也是一样 幸运的是很多需求并不是需要24小时不间断运行,而是每隔一段时间运行一次即可 Linux系统自带的cron就为我们实现了这种可能: 输入 crontab -e 这时候就会展示已经设置好的任务,如果你之前没有设置过,那这里就是空的 设置你要运行的任务 * * * * * your-task 这里的参数说明如下: 在设置后,系统就会自动运行这个任务,但是有些童鞋可能会遇到这样的错误: No mod

1. 把一个数字的list从小到大排序,然后写入文件,然后从文件中读取出来文件内容,然后反序,在追加到文件的下一行中 >>> import json >>> import codecs >>> >>> a = [12,34,121,324,14,2,345,13,2,5,1,35,6,23,235,123,21232234] >>> a.sort() # 原地排序 >>> a [1, 2, 2, 5

import xlrd,xlwt,pickle,time,datetime book = xlrd.open_workbook("练习.xlsx") sheet1 = book.sheet_by_index(0) rownum=sheet1.nrows data=[] for i in range(4, rownum): if i >= 76: cls={} cls['name']=sheet1.cell_value(i,0).strip() data.append(cls) e

http://blog.csdn.net/chen_lovelotus/article/details/7233293 一.Python对象持久化方法 目前为止,据我所知,在python中对象持久化有以下几种方法: 1. 使用(dbhash/bsddb, dbm, gdbm, dumbdbm 等)以及它们的"管理器"( anydbm ).只提供了 Python 字 符串的永久性储存. 提供一个类似字典和文件的对象,可以完成字符串的永久性存储. 2. 使用marshal和pickle来序

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),Python也是一样.很多时候我们会有这样的需求: 把内存中的各种数据类型的数据通过网络传送给其它机器或客户端: 把内存中的各种数据类型的数据保存到本地磁盘持久化: 2.数据格式 无论是内存中数据进行网络传输,还是要将内存中的数据持久化到本地磁盘,我们通常都需要先把这些数据转化为字符串或字节串,而且需要

本节内容 前言 XML处理模块 ConfigParser/configparser模块 总结 一.前言 我们在<中我们描述了Python数据持久化的大体概念和基本处理方式,通过这些知识点我们已经能够处理大部分Python数据序列化/反序列化的需求.本节我们来介绍下另外两个模块,它们都有各自特殊的用途,且提供了功能更加强大的api: 模块名称 描述 xml.etree.ElementTree(简称ET) 一个简单.轻量级的XML处理器,用于创建.解析.处理XML数据 ConfigParser(Py

1.pickle 可以将我们python中的任意数据类型转化成bytes并写入到文件中.  同样也可以把文件中写好的bytes转换回我们python的数据. pickle可以直接序列化对象. class Fruit: def __init__(self,name,color): self.name = name self.color = color def eat(self): return "haochi" p1 = Fruit("apple1","re

今天学习第一模块的最后一课课程--函数: python的第一个函数: 1 def func1(): 2 print('第一个函数') 3 return 0 4 func1() 1 同时返回多种类型时,将是返回一元组: 1 def func2(): 2 '],{'五':'六','七':8}#返回多种数据类型 3 data=func2() 4 print(data) 2 函数参数的调用: 1,位置调用:编写时需要一一对应,如果少了,或是多少都会出错! 1 def func3(x,y): 2 z=x+

[转]Python之xml文档及配置文件处理(ElementTree模块.ConfigParser模块) 本节内容 前言 XML处理模块 ConfigParser/configparser模块 总结 一.前言 我们在<中我们描述了Python数据持久化的大体概念和基本处理方式,通过这些知识点我们已经能够处理大部分Python数据序列化/反序列化的需求.本节我们来介绍下另外两个模块,它们都有各自特殊的用途,且提供了功能更加强大的api: 模块名称 描述 xml.etree.ElementTree(

[转]Python之数据序列化(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),Python也是一样.很多时候我们会有这样的需求: 把内存中的各种数据类型的数据通过网络传送给其它机器或客户端: 把内存中的各种数据类型的数据保存到本地磁盘持久化: 2.数据格式 如果要将一个系统内的数据通过网络传输给其它系统或客户

目录 Python实现C代码统计工具(四) 标签: Python 计时 持久化 声明 运行测试环境 一. 自定义计时函数 1.1 整个程序计时 1.2 代码片段计时 1.3 单条语句计时 二. 性能优化 Python实现C代码统计工具(四) 标签: Python 计时 持久化 声明 本文介绍若干种有别于cProfile/profile模块的Python程序计时方法,并对<Python实现C代码统计工具(三)>中的C代码统计工具进行性能优化.本文所述的方法也适用于其他Python脚本. 运行测试

本来要查一下json系列化自定义对象的一个问题,然后发现这篇博客(https://www.cnblogs.com/yyds/p/6563608.html)很全面,感谢作者,关于python序列化的知识点我也学的七七八八了,里面提到了一些我之前感到模糊的地方,看完后觉得云雾慢慢散开了,然后就转载了这篇博客来做个总结. 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

一.序列化 指:在我们存储数据的时候,需要对我们的对象进行处理,把对象处理成方便存储和传输的数据格式,这个就是序列化, 不同的序列化结果不同,但目的是一样的,都是为了存储和传输. 一,pickle.可以将我们python中的任意数据类型转化成bytes并写入到文件中. 同样也可以把文件中写好的bytes转换回我们的python的数据.这个过程被称为序列化 import pickle class Cat: def __init__(self, name, age): self.name = nam

使用file文件处理时,写入的必须是str ,否则会报错. 例如:要把一个字典写入文件,写入时会报错 ,就算转换成str格式写入,读取的时候也不能按照dict格式读. >>> info={ ... 'jack':123, ... ' ... } >>> with open('test.txt','w') as f: ... f.write(info) ... Traceback (most recent call last): File "<stdin&

内容梗概: 1. 什么是序列化 2. pickle(重点) 3. shelve 4. json(重点) 5. configparser模块 1. 什么是序列化 在我们存储数据或者网络传输数据的时候. 需要对我们的对象进行处理.把对象处理理成方便便存储和传输的数据格式.这个过程叫序列化.不同的序列化,结果也不同.但是目的是⼀样的. 都是为了存储和传输.在python中存在三种序列化方案. 1. pickle.可以将我们python中的任意数据类型转化成bytes并写入到文件中.也可以把文件中写好的

序列化是指把内存里的数据类型转换成字符串,以使其能存储到硬盘或通过网络传输到远程,因为硬盘和网络传输时只能接受bytes 一.pickle 把python对象写入到文件中的一种解决方案,但是写入到文件的是bytes. 所以这东西不是给人看的. 是给机器看的. ## bs = pickle.dumps(obj)     把对象转为bytes obj = pickle.loads(bs)       把bytes转为对象 pickle.dump(obj,fielname)    把对象写入到文件 o

出处:http://blog.csdn.net/sadfishsc/article/details/10390065 文本 1. string:通用字符串操作 2. re:正则表达式操作 3. difflib:差异计算工具 4. textwrap:文本填充 5. unicodedata:Unicode字符数据库 6. stringprep:互联网字符串准备工具 7. readline:GNU按行读取接口 8. rlcompleter:GNU按行读取的实现函数 二进制数据 9. struct:将字