模块

一.时间time模块：
时间模块有3种形式：

1.时间戳：time.time( ) 按秒计算，从1970年开始到现在走过的秒数

2.时间字符串：time.strftime( ) 按某种自己定义的格式输出时间

3.结构化时间：time.structime( )

结构化的时间(struct_time)：struct_time元组共有9个元素共九个元素:(年，月，日，时，分，秒，一年中第几周，一年中第几天，夏令时)

对应的是：(tm_year=2017, tm_mon=12, tm_mday=14, tm_hour=23,

tm_min=54, tm_sec=13, tm_wday=3, tm_yday=348, tm_isdst=0)

import time
print(time.time())
print(time.strftime('%Y-%m-%d %X'))
print(time.localtime())
print(time.gmtime())
# 时间戳，字符串格式时间，结构化的时间的之间的转换
print(time.localtime(12121212212))
print(time.mktime(time.localtime(12122121212)))
print(time.strftime('%Y-%m-%d %X',time.localtime()))
print(time.strptime('2012-12-12 12:12:05','%Y-%m-%d %X'))
print(time.ctime())
print(time.asctime(time.localtime()))
>>>>>>>>>>
1513266853.1306016
2017-12-14 23:54:13
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=12, tm_mday=14, tm_hour=23, tm_min=54, tm_sec=13, tm_wday=3, tm_yday=348, tm_isdst=0)
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=12, tm_mday=14, tm_hour=15, tm_min=54, tm_sec=13, tm_wday=3, tm_yday=348, tm_isdst=0)
time.struct_time(tm_year=2354, tm_mon=2, tm_mday=9, tm_hour=3, tm_min=23, tm_sec=32, tm_wday=1, tm_yday=40, tm_isdst=0)
12122121212.0
2017-12-14 23:54:13
time.struct_time(tm_year=2012, tm_mon=12, tm_mday=12, tm_hour=12, tm_min=12, tm_sec=5, tm_wday=2, tm_yday=347, tm_isdst=-1)
Thu Dec 14 23:54:13 2017
Thu Dec 14 23:54:13 2017

二.随机数模块 random　　

import random
 
print(random.random())#(0,1)----float    大于0且小于1之间的小数
 
print(random.randint(1,3))  #[1,3]    大于等于1且小于等于3之间的整数
 
print(random.randrange(1,3)) #[1,3)    大于等于1且小于3之间的整数
 
print(random.choice([1,'23',[4,5]]))#1或者23或者[4,5]
 
print(random.sample([1,'23',[4,5]],2))#列表元素任意2个组合
 
print(random.uniform(1,3))#大于1小于3的小数，如1.927109612082716 
 
 
item=[1,3,5,7,9]
random.shuffle(item) #打乱item的顺序,相当于"洗牌"
print(item)

随机验证码：
 1 import random
 2 def check_code():
 3     s =  ''
 4     for i in range(5):
 5         rNum = random.randint(0,9)
 6         R_alpha = chr(random.randint(65,90))
 7         r_alpha = chr(random.randint(97,122))
 8         res = random.choice([str(rNum),r_alpha,R_alpha])
 9         s += res
10     return s
11 print(check_code())

三.摘要算法 hashlib 模块

摘要算法的特点：hash：一种算法 ,3.x里代替了md5模块和sha模块，主要提供 SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, SHA512 ，MD5 算法
三个特点：
1.内容相同则hash运算结果相同，内容稍微改变则hash值则变
2.不可逆推
3.相同算法：无论校验多长的数据，得到的哈希值长度固定。

1.md5算法：
import hashlib
m = hashlib.md5()
m.update('wuzetian'.encode('utf-8'))
print(m.hexdigest())
>>>>>>>>>
33b751484e6abe814c1b5834118a44d3



2.hmac算法：
import hmac
h = hmac.new(b'yuan')     #对数据类型定义相同的key，无论进行多少次迭代摘要，得到的数据字符串都是
h.update(b'hello')               相同的
h.update(b'world')
print(h.hexdigest())
 
h1 = hmac.new(b'yuan') #key与h相同
h1.update(b'helloworld')
print(h1.hexdigest())
h2 = hmac.new(b'yuanhelloworld')   #key与h h1都不同
print(h2.hexdigest())
>>>>>>>>>>>>>
cb4c5d67ddba310cdb31731905f73c52
cb4c5d67ddba310cdb31731905f73c52
7fe9e01174e0022f06b578d6822dd7e9

四.os模块调用操作系统的模块，是与操作系统交互的一个接口

os.getcwd() 获取当前工作目录，即当前python脚本工作的目录路径
os.chdir("dirname")  改变当前脚本工作目录；相当于shell下cd
os.curdir  返回当前目录: ('.')
os.pardir  获取当前目录的父目录字符串名：('..')
os.makedirs('dirname1/dirname2')    可生成多层递归目录
os.removedirs('dirname1')    若目录为空，则删除，并递归到上一级目录，如若也为空，则删除，依此类推
os.mkdir('dirname')    生成单级目录；相当于shell中mkdir dirname
os.rmdir('dirname')    删除单级空目录，若目录不为空则无法删除，报错；相当于shell中rmdir dirname
os.listdir('dirname')    列出指定目录下的所有文件和子目录，包括隐藏文件，并以列表方式打印
os.remove()  删除一个文件
os.rename("oldname","newname")  重命名文件/目录
os.stat('path/filename')  获取文件/目录信息
os.sep    输出操作系统特定的路径分隔符，win下为"\",Linux下为"/"
os.linesep    输出当前平台使用的行终止符，win下为"	
",Linux下为"
"
os.pathsep    输出用于分割文件路径的字符串 win下为;,Linux下为:
os.name    输出字符串指示当前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix'
os.system("bash command")  运行shell命令，直接显示
os.environ  获取系统环境变量
os.path.abspath(path)  返回path规范化的绝对路径
os.path.split(path)  将path分割成目录和文件名二元组返回
os.path.dirname(path)  返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素
os.path.basename(path)  返回path最后的文件名。如何path以／或结尾，那么就会返回空值。即os.path.split(path)的第二个元素
os.path.exists(path)  如果path存在，返回True；如果path不存在，返回False
os.path.isabs(path)  如果path是绝对路径，返回True
os.path.isfile(path)  如果path是一个存在的文件，返回True。否则返回False
os.path.isdir(path)  如果path是一个存在的目录，则返回True。否则返回False
os.path.join(path1[, path2[, ...]])  将多个路径组合后返回，第一个绝对路径之前的参数将被忽略
os.path.getatime(path)  返回path所指向的文件或者目录的最后存取时间
os.path.getmtime(path)  返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间
os.path.getsize(path) 返回path的大小

在Linux和Mac平台上，该函数会原样返回path，在windows平台上会将路径中所有字符转换为小写，并将所有斜杠转换为饭斜杠。
>>> os.path.normcase('c:/windows\system32\')   
'c:\windows\system32\'   
   

规范化路径，如..和/
>>> os.path.normpath('c://windows\System32\../Temp/')   
'c:\windows\Temp'   

>>> a='/Users/jieli/test1/\a1/\\aa.py/../..'
>>> print(os.path.normpath(a))
/Users/jieli/test1

>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
os路径处理
#方式一：推荐使用
import os
#具体应用
import os,sys
possible_topdir = os.path.normpath(os.path.join(
    os.path.abspath(__file__),
    os.pardir, #上一级
    os.pardir,
    os.pardir
))
sys.path.insert(0,possible_topdir)


#方式二：不推荐使用
os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))

五.sys模块与解释器交互的一个模块

1 sys.argv           命令行参数List，第一个元素是程序本身路径
2 sys.exit(n)        退出程序，正常退出时exit(0)
3 sys.version        获取Python解释程序的版本信息
4 sys.maxint         最大的Int值
5 sys.path           返回模块的搜索路径，初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值
6 sys.platform       返回操作系统平台名称

 1 #=========知识储备==========
 2 #进度条的效果
 3 [#             ]
 4 [##            ]
 5 [###           ]
 6 [####          ]
 7 
 8 #指定宽度
 9 print('[%-15s]' %'#')
10 print('[%-15s]' %'##')
11 print('[%-15s]' %'###')
12 print('[%-15s]' %'####')
13 
14 #打印%
15 print('%s%%' %(100)) #第二个%号代表取消第一个%的特殊意义
16 
17 #可传参来控制宽度
18 print('[%%-%ds]' %50) #[%-50s]
19 print(('[%%-%ds]' %50) %'#')
20 print(('[%%-%ds]' %50) %'##')
21 print(('[%%-%ds]' %50) %'###')
22 
23 
24 #=========实现打印进度条函数==========
25 import sys
26 import time
27 
28 def progress(percent,width=50):
29     if percent >= 1:
30         percent=1
31     show_str=('[%%-%ds]' %width) %(int(width*percent)*'#')
32     print('
%s %d%%' %(show_str,int(100*percent)),file=sys.stdout,flush=True,end='')
33 
34 
35 #=========应用==========
36 data_size=1025
37 recv_size=0
38 while recv_size < data_size:
39     time.sleep(0.1) #模拟数据的传输延迟
40     recv_size+=1024 #每次收1024
41 
42     percent=recv_size/data_size #接收的比例
43     progress(percent,width=70) #进度条的宽度70
44 
45 打印进度条

进度条

六.logging模块日志模块

1.默认级别为warning，打印到终端

import logging

logging.debug('调试debug')
logging.info('消息info')
logging.warning('警告warn')
logging.error('错误error')
logging.critical('严重critical')

'''
WARNING:root:警告warn
ERROR:root:错误error
CRITICAL:root:严重critical
'''

2.为logging模块指定全局配置，针对所有logger有效，控制打印到文件中

可在logging.basicConfig()函数中通过具体参数来更改logging模块默认行为，可用参数有
filename：用指定的文件名创建FiledHandler（后边会具体讲解handler的概念），这样日志会被存储在指定的文件中。
filemode：文件打开方式，在指定了filename时使用这个参数，默认值为“a”还可指定为“w”。
format：指定handler使用的日志显示格式。 
datefmt：指定日期时间格式。 
level：设置rootlogger（后边会讲解具体概念）的日志级别 
stream：用指定的stream创建StreamHandler。可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件，默认为sys.stderr。若同时列出了filename和stream两个参数，则stream参数会被忽略。



#格式
%(name)s：Logger的名字，并非用户名，详细查看

%(levelno)s：数字形式的日志级别

%(levelname)s：文本形式的日志级别

%(pathname)s：调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有

%(filename)s：调用日志输出函数的模块的文件名

%(module)s：调用日志输出函数的模块名

%(funcName)s：调用日志输出函数的函数名

%(lineno)d：调用日志输出函数的语句所在的代码行

%(created)f：当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示

%(relativeCreated)d：输出日志信息时的，自Logger创建以 来的毫秒数

%(asctime)s：字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒

%(thread)d：线程ID。可能没有

%(threadName)s：线程名。可能没有

%(process)d：进程ID。可能没有

%(message)s：用户输出的消息

 

logging.basicConfig()

 1 #======介绍
 2 可在logging.basicConfig()函数中可通过具体参数来更改logging模块默认行为，可用参数有
 3 filename：用指定的文件名创建FiledHandler（后边会具体讲解handler的概念），这样日志会被存储在指定的文件中。
 4 filemode：文件打开方式，在指定了filename时使用这个参数，默认值为“a”还可指定为“w”。
 5 format：指定handler使用的日志显示格式。
 6 datefmt：指定日期时间格式。
 7 level：设置rootlogger（后边会讲解具体概念）的日志级别
 8 stream：用指定的stream创建StreamHandler。可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件，默认为sys.stderr。若同时列出了filename和stream两个参数，则stream参数会被忽略。
 9 
10 
11 format参数中可能用到的格式化串：
12 %(name)s Logger的名字
13 %(levelno)s 数字形式的日志级别
14 %(levelname)s 文本形式的日志级别
15 %(pathname)s 调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有
16 %(filename)s 调用日志输出函数的模块的文件名
17 %(module)s 调用日志输出函数的模块名
18 %(funcName)s 调用日志输出函数的函数名
19 %(lineno)d 调用日志输出函数的语句所在的代码行
20 %(created)f 当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示
21 %(relativeCreated)d 输出日志信息时的，自Logger创建以 来的毫秒数
22 %(asctime)s 字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒
23 %(thread)d 线程ID。可能没有
24 %(threadName)s 线程名。可能没有
25 %(process)d 进程ID。可能没有
26 %(message)s用户输出的消息
27 
28 
29 
30 
31 #========使用
32 import logging
33 logging.basicConfig(filename='access.log',
34                     format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',
35                     datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
36                     level=10)
37 
38 logging.debug('调试debug')
39 logging.info('消息info')
40 logging.warning('警告warn')
41 logging.error('错误error')
42 logging.critical('严重critical')
43 
44 
45 
46 
47 
48 #========结果
49 access.log内容:
50 2017-07-28 20:32:17 PM - root - DEBUG -test:  调试debug
51 2017-07-28 20:32:17 PM - root - INFO -test:  消息info
52 2017-07-28 20:32:17 PM - root - WARNING -test:  警告warn
53 2017-07-28 20:32:17 PM - root - ERROR -test:  错误error
54 2017-07-28 20:32:17 PM - root - CRITICAL -test:  严重critical
55 
56 part2: 可以为logging模块指定模块级的配置,即所有logger的配置

basicconfig配置日志

3.logging模块的Formatter,logger,Handler,Filter对象：

原理图：https://pan.baidu.com/s/1skWyTT7

#logger：产生日志的对象

#Filter：过滤日志的对象

#Handler：接收日志然后控制打印到不同的地方，FileHandler用来打印到文件中，StreamHandler用来打印到终端

#Formatter对象：可以定制不同的日志格式对象，然后绑定给不同的Handler对象使用，以此来控制不同的Handler的日志格式

 1 '''
 2 critical=50
 3 error =40
 4 warning =30
 5 info = 20
 6 debug =10
 7 '''
 8 
 9 
10 import logging
11 
12 #1、logger对象：负责产生日志，然后交给Filter过滤，然后交给不同的Handler输出
13 logger=logging.getLogger(__file__)
14 
15 #2、Filter对象：不常用，略
16 
17 #3、Handler对象：接收logger传来的日志，然后控制输出
18 h1=logging.FileHandler('t1.log') #打印到文件
19 h2=logging.FileHandler('t2.log') #打印到文件
20 h3=logging.StreamHandler() #打印到终端
21 
22 #4、Formatter对象：日志格式
23 formmater1=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',
24                     datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)
25 
26 formmater2=logging.Formatter('%(asctime)s :  %(message)s',
27                     datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)
28 
29 formmater3=logging.Formatter('%(name)s %(message)s',)
30 
31 
32 #5、为Handler对象绑定格式
33 h1.setFormatter(formmater1)
34 h2.setFormatter(formmater2)
35 h3.setFormatter(formmater3)
36 
37 #6、将Handler添加给logger并设置日志级别
38 logger.addHandler(h1)
39 logger.addHandler(h2)
40 logger.addHandler(h3)
41 logger.setLevel(10)
42 
43 #7、测试
44 logger.debug('debug')
45 logger.info('info')
46 logger.warning('warning')
47 logger.error('error')
48 logger.critical('critical')

View Code

4.Handler与logger的级别

logger是第一级过滤，然后才能到handler，我们可以给logger和handler同时设置level，但是需要注意的是

Logger is also the first to filter the message based on a level — if you set the logger to INFO, and all handlers to DEBUG, you still won't receive DEBUG messages on handlers — they'll be rejected by the logger itself. If you set logger to DEBUG, but all handlers to INFO, you won't receive any DEBUG messages either — because while the logger says "ok, process this", the handlers reject it (DEBUG < INFO).



#验证
import logging


form=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',
                    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)

ch=logging.StreamHandler()

ch.setFormatter(form)
# ch.setLevel(10)
ch.setLevel(20)

l1=logging.getLogger('root')
# l1.setLevel(20)
l1.setLevel(10)
l1.addHandler(ch)

l1.debug('l1 debug')

重要，重要，重要！！！

5.应用

 1 """
 2 logging配置
 3 """
 4 
 5 import os
 6 import logging.config
 7 
 8 # 定义三种日志输出格式 开始
 9 
10 standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' 
11                   '[%(levelname)s][%(message)s]' #其中name为getlogger指定的名字
12 
13 simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'
14 
15 id_simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s'
16 
17 # 定义日志输出格式 结束
18 
19 logfile_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))  # log文件的目录
20 
21 logfile_name = 'all2.log'  # log文件名
22 
23 # 如果不存在定义的日志目录就创建一个
24 if not os.path.isdir(logfile_dir):
25     os.mkdir(logfile_dir)
26 
27 # log文件的全路径
28 logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name)
29 
30 # log配置字典
31 LOGGING_DIC = {
32     'version': 1,
33     'disable_existing_loggers': False,
34     'formatters': {
35         'standard': {
36             'format': standard_format
37         },
38         'simple': {
39             'format': simple_format
40         },
41     },
42     'filters': {},
43     'handlers': {
44         #打印到终端的日志
45         'console': {
46             'level': 'DEBUG',
47             'class': 'logging.StreamHandler',  # 打印到屏幕
48             'formatter': 'simple'
49         },
50         #打印到文件的日志,收集info及以上的日志
51         'default': {
52             'level': 'DEBUG',
53             'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件
54             'formatter': 'standard',
55             'filename': logfile_path,  # 日志文件
56             'maxBytes': 1024*1024*5,  # 日志大小 5M
57             'backupCount': 5,
58             'encoding': 'utf-8',  # 日志文件的编码，再也不用担心中文log乱码了
59         },
60     },
61     'loggers': {
62         #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置
63         '': {
64             'handlers': ['default', 'console'],  # 这里把上面定义的两个handler都加上，即log数据既写入文件又打印到屏幕
65             'level': 'DEBUG',
66             'propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递
67         },
68     },
69 }
70 
71 
72 def load_my_logging_cfg():
73     logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC)  # 导入上面定义的logging配置
74     logger = logging.getLogger(__name__)  # 生成一个log实例
75     logger.info('It works!')  # 记录该文件的运行状态
76 
77 if __name__ == '__main__':
78     load_my_logging_cfg()
79 
80 logging配置文件

logging配置文件

 1 """
 2 MyLogging Test
 3 """
 4 
 5 import time
 6 import logging
 7 import my_logging  # 导入自定义的logging配置
 8 
 9 logger = logging.getLogger(__name__)  # 生成logger实例
10 
11 
12 def demo():
13     logger.debug("start range... time:{}".format(time.time()))
14     logger.info("中文测试开始。。。")
15     for i in range(10):
16         logger.debug("i:{}".format(i))
17         time.sleep(0.2)
18     else:
19         logger.debug("over range... time:{}".format(time.time()))
20     logger.info("中文测试结束。。。")
21 
22 if __name__ == "__main__":
23     my_logging.load_my_logging_cfg()  # 在你程序文件的入口加载自定义logging配置
24     demo()
25 
26 使用

使用

 1 注意注意注意：
 2 
 3 
 4 #1、有了上述方式我们的好处是：所有与logging模块有关的配置都写到字典中就可以了，更加清晰，方便管理
 5 
 6 
 7 #2、我们需要解决的问题是：
 8     1、从字典加载配置：logging.config.dictConfig(settings.LOGGING_DIC)
 9 
10     2、拿到logger对象来产生日志
11     logger对象都是配置到字典的loggers 键对应的子字典中的
12     按照我们对logging模块的理解，要想获取某个东西都是通过名字，也就是key来获取的
13     于是我们要获取不同的logger对象就是
14     logger=logging.getLogger('loggers子字典的key名')
15 
16     
17     但问题是：如果我们想要不同logger名的logger对象都共用一段配置，那么肯定不能在loggers子字典中定义n个key   
18  'loggers': {    
19         'l1': {
20             'handlers': ['default', 'console'],  #
21             'level': 'DEBUG',
22             'propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递
23         },
24         'l2: {
25             'handlers': ['default', 'console' ], 
26             'level': 'DEBUG',
27             'propagate': False,  # 向上（更高level的logger）传递
28         },
29         'l3': {
30             'handlers': ['default', 'console'],  #
31             'level': 'DEBUG',
32             'propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递
33         },
34 
35 }
36 
37     
38 #我们的解决方式是，定义一个空的key
39     'loggers': {
40         '': {
41             'handlers': ['default', 'console'], 
42             'level': 'DEBUG',
43             'propagate': True, 
44         },
45 
46 }
47 
48 这样我们再取logger对象时
49 logging.getLogger(__name__)，不同的文件__name__不同，这保证了打印日志时标识信息不同，但是拿着该名字去loggers里找key名时却发现找不到，于是默认使用key=''的配置
50 
51 !!!关于如何拿到logger对象的详细解释！！！

解释

6.logger的继承（了解）

 1 import logging
 2 
 3 formatter=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',
 4                     datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)
 5 
 6 ch=logging.StreamHandler()
 7 ch.setFormatter(formatter)
 8 
 9 
10 logger1=logging.getLogger('root')
11 logger2=logging.getLogger('root.child1')
12 logger3=logging.getLogger('root.child1.child2')
13 
14 
15 logger1.addHandler(ch)
16 logger2.addHandler(ch)
17 logger3.addHandler(ch)
18 logger1.setLevel(10)
19 logger2.setLevel(10)
20 logger3.setLevel(10)
21 
22 logger1.debug('log1 debug')
23 logger2.debug('log2 debug')
24 logger3.debug('log3 debug')
25 '''
26 2017-07-28 22:22:05 PM - root - DEBUG -test:  log1 debug
27 2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1 - DEBUG -test:  log2 debug
28 2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1 - DEBUG -test:  log2 debug
29 2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test:  log3 debug
30 2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test:  log3 debug
31 2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test:  log3 debug
32 '''

View Code

七.json模块，pickle模块，都是对数据进行序列化操作：

之前我们学习过用eval内置方法可以将一个字符串转成python对象，不过，eval方法是有局限性的，对于普通的数据类型，json.loads和eval都能用，但遇到特殊类型的时候，eval就不管用了,所以eval的重点还是通常用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。

1 import json
2 x="[null,true,false,1]"
3 print(eval(x)) #报错，无法解析null类型，而json就可以
4 print(json.loads(x))

系列化的概念：把一个变量（对象）从内存中变成一个可储存和传输的过程称为序列化。

为什么要序列化？

1：持久保存状态

需知一个软件/程序的执行就在处理一系列状态的变化，在编程语言中，'状态'会以各种各样有结构的数据类型(也可简单的理解为变量)的形式被保存在内存中。

内存是无法永久保存数据的，当程序运行了一段时间，我们断电或者重启程序，内存中关于这个程序的之前一段时间的数据（有结构）都被清空了。

在断电或重启程序之前将程序当前内存中所有的数据都保存下来（保存到文件中），以便于下次程序执行能够从文件中载入之前的数据，然后继续执行，这就是序列化。

具体的来说，你玩使命召唤闯到了第13关，你保存游戏状态，关机走人，下次再玩，还能从上次的位置开始继续闯关。或如，虚拟机状态的挂起等。

2：跨平台数据交互

序列化之后，不仅可以把序列化后的内容写入磁盘，还可以通过网络传输到别的机器上，如果收发的双方约定好实用一种序列化的格式，那么便打破了平台/语言差异化带来的限制，实现了跨平台数据交互。

反过来，把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化，即unpickling。

如何序列化之json和pickle：

json

如果我们要在不同的编程语言之间传递对象，就必须把对象序列化为标准格式，比如XML，但更好的方法是序列化为JSON，因为JSON表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web页面中读取，非常方便。

JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象，JSON和Python内置的数据类型对应如下：

import json      
d = {'name':'yuan','age':18,'phone':12333445111212215}
print(type(d))
d1 = json.dumps(d)  #序列化   转换为字符格式
print(type(d1))
f =open('a.txt','w')
f.write(d1)
f.close()

d2=json.load(open('a.txt'))  #反序列化
print(d2)

s = '{"name":"iiiiiiii"}'    #只要满足json格式的数据，无需dump也可以用load反序列化出来
f = open('a.txt','w')
f.write(s)
f.close()
f = open('a.txt')
d3 = json.loads(f.read())
print(d3)
>>>>>>>>>>
<class 'dict'>
<class 'str'>
{'age': 18, 'name': 'yuan', 'phone': 12333445111212215}
{'name': 'iiiiiiii'}

pickle

1.pickle模块也是序列化模块：

与json的比较：优点：能够将任意格式的数据进行序列化，序列化的结果是转换成字节格式的数据

缺点:只能在python中的py文件之间进行序列，反序列化,而且python不同版本之间不兼容

import pickle                 转换成字节格式
l = [1,2,3,4,5]
l1 = pickle.dumps(l)
print(l1)
f = open('b.txt','wb')
f.write(l1)   #写入文件是不可见的数据格式，无法直接读取，必须反序列化才能看到数据内容
f.close()
f1= open('b.txt','rb')
p = pickle.loads(f1.read())
print(p)
>>>>>>>>>>>>>>>>>.
b'x80x03]qx00(Kx01Kx02Kx03Kx04Kx05e.'
[1, 2, 3, 4, 5]