json模块：是一个序列化模块
json：是一个第三方的特殊数据格式
可以将python数据类型--》json数据格式--》字符串--》文件中
文件中--》字符串--》json数据格式--》其他语言的数据类型
在json中所有的字符串都是双引号
python中的元组如果将其转化成json数据，内部元祖会将元祖转成列表
set不能转成json数据
使用json的原因：
为了能够在不同的语言之间数据共享
PS: 由于各种语言的数据类型不一，但长相可以一样，比如python不能直接使用其他语言的数据类型，必须将其他语言的数据类型转换成json数据格式，python获取到json数据后可以将json转换成pyton的数据类型。
如何使用:
import json
- json.dumps：
json.dumps(), f = open() --> f.write()
# 序列化: python数据类型 ---》 json ---》 字符串 ---》 json文件中
- json.loads:
f = open(), str = f.read(), json.loads(str)
# 反序列化: json文件中 --》 字符串 ---》 json ---》 python或其他语言数据类型
- json.dump()： # 序列化: python数据类型 ---》 json ---》 字符串 ---》 json文件中
- 内部实现 f.write()
- json.load()： # 反序列化: json文件中 --》 字符串 ---》 json ---》 python或其他语言数据类型
- 内部实现 f.read()
- dump, load: 使用更方便
注意: 保存json数据时，用.json作为文件的后缀名
'''
#import json
# # 列表
# # list1 = ['123', '321']
# list1 = ['张全蛋', '李小花']
# # dumps: 将python数据 ---》 json数据格式 ---》 字符串
# # ensure_ascii将默认的ascii取消设置为False，可以在控制台看到中文，否则看到的是bytes类型数据
# json_str = json.dumps(list1, ensure_ascii=False)
# print(json_str)
# print(type(json_str)) # str
#
# # json.loads()字符串 ----> json数据格式 ---》将python数据
# python_data = json.loads(json_str)
# print(python_data)
# print(type(python_data)) # list
# 元组
# tuple1 = ('张全蛋', '李小花')
# # dumps: 将python数据 ---》 json数据格式 ---》 字符串
# # ensure_ascii将默认的ascii取消设置为False，可以在控制台看到中文，否则看到的是bytes类型数据
# json_str = json.dumps(tuple1, ensure_ascii=False)
# print(json_str)
# print(type(json_str)) # str
#
# # json.loads()字符串 ----> json数据格式 ---》将python数据
# python_data = json.loads(json_str)
# print(tuple(python_data))
# print(type(tuple(python_data))) # list
# 字典
# dic = {
# 'name': 'tank',
# 'age': 17
# }
#
# # dumps: 将python数据 ---》 json数据格式 ---》 字符串
# # ensure_ascii将默认的ascii取消设置为False，可以在控制台看到中文，否则看到的是bytes类型数据
# json_str = json.dumps(dic, ensure_ascii=False)
# print(json_str)
# print(type(json_str)) # str
#
# # json.loads()字符串 ----> json数据格式 ---》将python数据
# python_data = json.loads(json_str)
# print(python_data)
# print(type(python_data)) # dict
# 注意: 集合是不能被序列化成json
# set1 = {
# 1, 2, 3, 4, 5
# }
#
# # dumps: 将python数据 ---》 json数据格式 ---》 字符串
# # ensure_ascii将默认的ascii取消设置为False，可以在控制台看到中文，否则看到的是bytes类型数据
# json_str = json.dumps(set1, ensure_ascii=False)
# print(json_str)
# print(type(json_str)) # str
#
# # json.loads()字符串 ----> json数据格式 ---》将python数据
# python_data = json.loads(json_str)
# print(python_data)
# print(type(python_data)) # dict
# 注册功能:
# def register():
# username = input('请输入用户名:').strip()
# password = input('请输入密码:').strip()
# re_password = input('请确认密码:').strip()
# if password == re_password:
# # [username, password]
# # {'name': username, 'pwd': password}
# user_dic = {
# 'name': username, 'pwd': password
# }
#
# json_str = json.dumps(user_dic, ensure_ascii=False)
#
# # 开始写入文件中
# # 注意: 保存json数据时，用.json作为文件的后缀名
# with open('user.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
# f.write(json_str)
#
#
# register()
# dump, load
# import json
# user_dic = {
# 'username': 'tank',
# 'password': 123
# }
# f = open('user2.json', 'w', encoding='utf-8')
# json.dump(user_dic, f)
# f.close()
#
# with open('user3.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
# json.dump(user_dic, f)
# with open('user3.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
# user_dic = json.load(f)
# print(user_dic)
# print(type(user_dic))
pickle模块:
pickle是一个python自带的序列化模块。
优点:
- 可以支持python中所有的数据类型
- 可以直接存 "bytes类型" 的数据，pickle存取速度更快
缺点: （致命的缺点）
- 只能支持python去使用，不能跨平台
'''
import pickle
# set1 = {
# 'tank', 'sean', 'jason', '大脸'
# }
#
# # 写 dump
# with open('teacher.pickle', 'wb') as f:
# pickle.dump(set1, f)
# 读 load
with open('teacher.pickle', 'rb') as f:
python_set = pickle.load(f)
print(python_set)
print(type(python_set))
'''
- python默认八大数据:
- 整型
- 浮点型
- 字符串
- 字典
- 元组
- 列表
- 集合
- 布尔
collections模块:
- 提供一些python八大数据类型 “以外的数据类型” 。
- 具名元组:
具名元组 只是一个名字。
应用场景:
- 坐标
-
from collections import namedtuple
- 有序字典:
- python中字典默认是无序
- collections中提供了有序的字典
from collections import OrderedDict
'''
# 具名元组
# from collections import namedtuple
# 传入可迭代对象是有序的
# 应用:坐标
# 将'坐标'变成 “对象” 的名字
# point = namedtuple('坐标', ['x', 'y']) # 第二个参数既可以传可迭代对象
# point = namedtuple('坐标', ('x', 'y')) # 第二个参数既可以传可迭代对象
# point = namedtuple('坐标', 'x y') # 第二个参数既可以传可迭代对象
#
# # 会将 1 ---> x, 2 ---> y
# 传参的个数，要与namedtuple第二个参数的个数一一对应
# p = point(1, 3) # 本质上传了4个，面向对象讲解
# print(p)
# print(type(p))
# 扑克牌:
# 获取扑克牌对象
# card = namedtuple('扑克牌', ['color', 'number'])
#
# # 由扑克牌对象产生一张 扑克牌
# red_A = card('♥', 'A')
# print(red_A)
# black_K = card('♠', 'K')
# print(black_K)
# 演员的信息
# p = namedtuple('dao国', 'city movie_type name')
# jason_and_dabing = p('大阪', 'action', 'C老师')
# print(jason_and_dabing)
# 有序字典
# python默认无序字典
dic = dict({'x': 1, 'y': 2, 'z': 3})
print(dic)
print(type(dic))
for line in dic:
print(line)
from collections import OrderedDict
# 有序字典
order_dict = OrderedDict({'x': 1, 'y': 2, 'z': 3})
print(order_dict, '打印有序的字典')
print(type(order_dict))
print(order_dict.get('y'))
print(order_dict['y'])
for line in order_dict:
print(line)
'''
openpyxl模块：第三方模块
- 可以对Excle表格进行操作的模块
- 下载:
pip3 install openpyxl
- Excel版本:
2003之前:
excle名字.xls
2003以后:
excle名字.xlsx
- 清华源: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
- 配置永久第三方源:
D:Python36Libsite-packagespip\_internalmodelsindex.py
'''
# 写入数据
# from openpyxl import Workbook
# # 获取Excel文件对象
# wb_obj = Workbook()
#
# wb1 = wb_obj.create_sheet('python13期工作表1', 1)
# wb2 = wb_obj.create_sheet('python13期工作表2', 2)
#
# # 修改工作表名字: 为python13期工作表1标题修改名字 ---》 tank大宝贝
# print(wb1.title)
# wb1.title = 'tank大宝贝'
# print(wb1.title)
# 为第一张工作表添加值
# wb1['工作簿中的表格位置']
# wb1['A10'] = 200
# wb1['B10'] = 1000
# wb1['C10'] = '=SUM(A10:B10)'
#
#
# wb2['A1'] = 100
#
# # 生成Excel表格
# wb_obj.save('python13期.xlsx')
# print('excel表格生成成功')
# 读取数据
# from openpyxl import load_workbook
# wb_obj = load_workbook('python13期.xlsx')
# print(wb_obj)
#
# # wb_obj['表名']
# wb1 = wb_obj['tank大宝贝']
# print(wb1['A10'].value)
# wb1['A10'] = 20
# print(wb1['A10'].value)
# 批量写入100条数据
from openpyxl import Workbook
wb_obj = Workbook()
wb1 = wb_obj.create_sheet('工作表1')
# wb1['表格位置'] = 对应的值
# n = 1
# for line in range(100):
#
# wb1['A%s' % n] = line + 1
# n += 1
# 假设: 一万条数据的字典
dict1 = {
'name': 'tank',
'age': 17
}
n = 1
init_val = 65
chr(65) # 65-90
for key, value in dict1.items():
wb1['A%s' % n] = key
wb1['B%s' % n] = value
n += 1
wb_obj.save('批量插入的数据2.xlsx')