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。
(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flush 2.write(data) #将内容写入到文件 >>> f=open("a.txt","rb") >>> data=f.read(4) >>> data b'\xba\x8c\xe7\x8b' >>> f1=open("b.txt","wb") >>> f1.write(data) #将f的字节数据写入f1 4 >>> 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)
(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 >>> data b'\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]
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