一、对象的序列化和反序列化
Python中一切皆对象
对象的序列化：将Python中的对象持久化到磁盘上对象的反序列化：将磁盘上一个文件中的内容转换为Python对象
注意：
1.对象的序列化【写入】和反序列化【读取】通过pickle模块和json模块完成 2.Python中一切皆对象，包括类型：数字，字符串，列表，字典。元组，集合，类，函数，模块等
3.pickle可以序列化一切类型，json常用于操作字典和列表
1.pickle模块
# 1.f.write():使用普通文件的写入方式，只能操作字符串 class Person(): def __init__(self,name,age): self.name = name self.age = age per = Person("小明",10) # TypeError: write() argument must be str, not list # with open(r'data/f1.txt','w',encoding='utf-8') as f1: # f1.write(per) # 2.对象的序列化：相当于写入 import pickle ''' 注意： a.pickle.dump(obj,f)进行序列化，相当于write() b.pickle.load(f)进行反序列化，相当于read() c.python对象被序列化之后，是二进制数据，所以打开文件使用wb或rb的模式 ''' with open(r'data/f1.txt','wb') as f1: pickle.dump(per,f1) # 3.对象的反序列化：相当于读取 with open(r'data/f1.txt','rb') as f2: r = pickle.load(f2) print(r) # <__main__.Person object at 0x0000018105C03D60> print(r.name,r.age)
2.json模块
JSON和Python中数据类型的对应关系JSON Python 表示object dict {}array list \[\]
json.dump():将Python中的字典或列表对象序列化到指定的文件中json.dumps()：将Python中的字典或列表对象序列化为json字符串json.load():将指定的文件中的json字符串反序列化为Python中的字典或列表对象json.loads()：将json字符串反序列化为Python中的字典或列表对象
import json data = { "name": "中国", "province": [{ "name": "黑龙江", "cities": { "city": ["哈尔滨", "大庆"] } }, { "name": "广东", "cities": { "city": ["广州", "深圳", "珠海"] } }, { "name": "台湾", "cities": { "city": ["台北", "高雄"] } }, { "name": "新疆", "cities": { "city": ["乌鲁木齐"] } }] } print(data) print(type(data)) # 1.序列化 # json.dumps()：将Python中的字典或列表对象序列化为json字符串 # 注意：ensure_ascii的默认只未True，表示对中文进行编码，如果希望中文能正常显示，则可以设置ensure_ascii为False r1 = json.dumps(data,ensure_ascii=False) print(r1) print(type(r1)) # json.dump():将Python中的字典或列表对象序列化到指定的文件中 with open(r'data/city.json','w',encoding='utf-8') as f1: json.dump(data,f1,ensure_ascii=False) # 2.反序列化 # json.loads()：将json字符串反序列化为Python中的字典或列表对象 r2 = json.loads(r1) print(r2) print(type(r2)) # json.load():将指定的文件中的json字符串反序列化为Python中的字典或列表对象 with open(r'data/city.json','r',encoding='utf-8') as f2: r3 = json.load(f2) print(r3) print(type(r3))
二、安装第三方库
模块，也被称为库，其实相当于是一个工具
Python中的模块/库分为三大类
a.系统模块，特点：只需要import导入就可以使用，如：random math string csv pickle json等
b.自定义模块，特点：需要自己创建py文件，在该文件自定义函数或类
c.第三方模块,特点：需要先安装，然后再import导入使用，如：openpyxl docx requests bs4等
import openpyxl ''' 1. 原生Python：比较干净的环境，其中默认只包含了pip,setuptools等 Anaconda:其中包含了绝大多数的第三方库，常用的第三方库可能也已经包含在内了，但是不排除有的库不包含 2.如何安装第三方库 方式一：在pycharm直接添加 windows:File---->Settings---->Project:xxx---->Python Intepreter----> +【install】--->搜索----》install Package Mac:Pycharm--->Perference---->Project:xxx---->Python Intepreter----> +【install】--->搜索----》install Package 方式二：在cmd中 Windows:pip install xxx Mac:pip3 install xxx 方式三：Terminal【作用等同于cmd】 Windows:pip install xxx Mac:pip3 install xxx 3.问题说明 问题一：pip不是内部或外部的命令 原因：没有配置环境变量 解决方案：将Python或Anaconda对应的路径全部添加到环境变量中 D:\software\Anaconda D:\software\Anaconda\Library\mingw-w64\bin D:\software\Anaconda\Library\usr\bin D:\software\Anaconda\Library\bin D:\software\Anaconda\Scripts 问题二：timed out 原因：网络不好 解决方案：切换网络 或者 切换镜像【pip install xxx -i 镜像】 国内 pip 镜像源包括但不限于以下几种： 阿里云Python镜像源：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 豆瓣Python镜像源：https://pypi.douban.com/simple/ 清华大学Python镜像源：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 中国科学技术大学Python镜像源：http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 华中科技大学Python镜像源：http://pypi.hustunique.com/ 命令：pip install pandas -i https://pypi.douban.com/simple/ '''