Day25

1、json模块

三种
内置模块 python安装的时候自带的
扩展模块 itchat # 别人写好的 需要安装之后可以直接使用
beautiful soap
selenium 网页自动化测试工具
django tornado
自定义模块 自己写的模块

内置模块
序列化模块
hashlib模块

序列化模块
能存储在文件中的一定是字符串 或者是 字节
能在网络上传输的 只有字节

dic --> 字符串 # 序列化
字符串 --> dic # 反序列化
序列化 == 创造一个序列 ==》创造一个字符串
实例化 == 创造一个实例

python中的序列化模块
　　json 所有的编程语言都通用的序列化格式
　　它支持的数据类型非常有限 数字 字符串 列表 字典
　　pickle 只能在python语言的程序之间传递数据用的
　　pickle支持python中所有的数据类型
　　shelve python3.* 之后才有的

dumps序列化 loads反序列化 只在内存中操作数据 主要用于网络传输 和多个数据与文件打交道
dump序列化 load反序列化 主要用于一个数据直接存在文件里—— 直接和文件打交道

json不支持元组 不支持除了str数据类型之外的key

json 在写入多次dump的时候 不能对应执行多次load来取出数据，pickle可以
json 如果要写入多个元素 可以先将元素dumps序列化，f.write(序列化+' ')写入文件
读出元素的时候，应该先按行读文件，在使用loads将读出来的字符串转换成对应的数据类型

import json
dic = {"大表哥":(190,90,'捏脚')}
序列化
ret = json.dumps(dic,ensure_ascii=False)
print(type(dic),dic)
print(type(ret),ret)
print('*',str(dic))   # 土办法
反序列化
res = json.loads(ret)
print(type(res),res)
# dump和load 是直接将对象序列化之后写入文件
# 依赖一个文件句柄
dic = {"大表哥":(190,90,'捏脚')}
f = open('大表哥','w',encoding='utf-8')
json.dump(dic,f,ensure_ascii=False)  # 先接收要序列化的对象 再接受文件句柄
f.close()

f = open('大表哥','r',encoding='utf-8')
ret = json.load(f)
print(type(ret),ret)

data = {'username':['李华','二愣子'],'sex':'male','age':16}
json_dic2 = json.dumps(data,sort_keys=True,indent=4,separators=(',',':'),ensure_ascii=False)
print(json_dic2)

# 3个字典
dic1 = {"大表哥":(190,90,'捏脚')}
dic2 = {"2表哥":(190,90,'捏脚')}
dic3 = {"3表哥":(190,90,'捏脚')}
str1 = json.dumps(dic1)
f = open('大表哥','a',encoding='utf-8')
str1 = json.dumps(dic1)
f.write(str1+'
')
str2 = json.dumps(dic2)
f.write(str2+'
')
str3 = json.dumps(dic3)
f.write(str3+'
')
f.close()

f = open('大表哥','r',encoding='utf-8')
for line in f:
    print(json.loads(line.strip()))
f.close()

2、pickle模块

import pickle
dic = {(190,90,'捏脚'):"大表哥"}
ret = pickle.dumps(dic)   # 序列化结果 不是一个可读的字符串 而是一个bytes类型
print(ret)
print(pickle.loads(ret))

dic = {(190,90,'捏脚'):"大表哥"}
f = open('大表哥2','wb')  # 使用pickle dump必须以+b的形式打开文件
pickle.dump(dic,f)
f.close()
f = open('大表哥2','rb')
print(pickle.load(f))
f.close()

import pickle
# 关于写多行
dic1 = {"大表哥":(190,90,'捏脚')}
dic2 = {"2表哥":(190,90,'捏脚')}
dic3 = {"3表哥":(190,90,'捏脚')}
f = open('大表哥3','wb')
pickle.dump(dic1,f)
pickle.dump(dic2,f)
pickle.dump(dic3,f)
f.close()

读写入的多行
f = open('大表哥3','rb')
while True:
    try:
        print(pickle.load(f))
    except EOFError:
        break

#关于序列化自定义类的对象
class A:
    def __init__(self,name,age):
        self.name=name
        self.age=age
a = A('alex',80)
import json
json.dumps(a)
import pickle
ret = pickle.dumps(a)
print(ret)
obj = pickle.loads(ret)
print(obj.__dict__)

import pickle
f = open('大侄子1','wb')
pickle.dump(a,f)
f.close()
f = open('大侄子1','rb')
obj = pickle.load(f)
print(obj.__dict__)

3、shelve模块

import shelve   # python 专有的序列化模块 只针对文件
f = shelve.open('shelve_file')     # 打开文件
f['key'] = {'int':10, 'float':9.5, 'string':'Sample data'}  #直接对文件句柄操作，就可以存入数据
f.close()

import shelve
f1 = shelve.open('shelve_file')
existing = f1['key']  #取出数据的时候也只需要直接用key获取即可，但是如果key不存在会报错
f1.close()
print(existing)

#设置只读方式
import shelve
f = shelve.open('shelve_file', flag='r')
existing = f['key']
f.close()
print(existing)

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

import shelve
f = shelve.open('shelve_file', flag='r')
# f['key']['int'] = 50    # 不能修改已有结构中的值
# f['key']['new'] = 'new' # 不能在已有的结构中添加新的项
f['key'] = 'new'         # 但是可以覆盖原来的结构
f.close()

4、hashlib模块

hash 哈希算法 可hash数据类型——>数字的过程

hashlib —— 摘要算法
也是一些算法的集合，有好多算法
字符串 --> 数字
不同的字符串 --> 数字一定不同
无论在哪台机器上，在什么时候计算，对相同的字符串结果总是一样的
摘要过程不可逆

用法
文件的一致性校验
密文验证的时候加密

密文验证的时候加密

md5算法 通用的算法
sha算法 安全系数更高,sha算法有很多种，后面的数字越大安全系数越高，
得到的数字结果越长，计算的时间越长

import hashlib
m = hashlib.md5()
m.update('alex3714'.encode('utf-8'))
print(m.hexdigest())
# 动态加盐
# 500    用户名 和 密码
# 123456
# 111111   d1c59b7f2928f9b1d63898133294ad2c
# pwd username
username = 'alex'
m = hashlib.md5(username[:2:2].encode('utf-8'))
m.update('123456'.encode('utf-8'))
print(m.hexdigest())