一.IO流的操作
二.对象序列化
总结
一.IO流的操作(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
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>>> 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)
二.对象序列化
(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
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>>> 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)
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>>> 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]
总结
到此这篇关于python中IO流和对象序列化详解的文章就介绍到这了,更多相关python IO流和对象序列化内容请搜索软件开发网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持软件开发网!