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# ### pickle 序列化/反序列化模块
import pickle
"""
序列化: 把不能够直接存储在文件中的数据变得可存储
反序列化: 把存储在文件中的数据拿出来恢复成原来的数据类型php
serialize
unserialize把所有的数据类型都通过pickle模块进行序列化
"""lst = [1,2,3]
# 错误案例, 文件不能直接存储容器 , 文件只能存储字符串和字节流
"""
with open("lianxi1.txt",mode="w",encoding="utf-8") as fp:
fp.write(1)
"""
#dumps 把任意对象序列化成一个bytes
res = pickle.dumps(lst)
print(res , type(res))#函数可以序列化么? 可以
def func():
print("我是func函数")
res = pickle.dumps(func)
print(res , type(res))#迭代器可以序列化么? 可以
it = iter(range(10))
res = pickle.dumps(it)
print(res , type(res))#loads 把任意bytes反序列化成原来数据
res2 = pickle.loads(res)
print(res2 , type(res2))
#dump 把对象序列化后写入到file-like Object(即文件对象)
lst = [1,2,3]
with open("lianxi1.txt",mode="wb") as fp:
pickle.dump(lst,fp)#load 把file-like Object(即文件对象)中的内容拿出来,反序列化成原来数据
with open("lianxi1.txt",mode="rb") as fp:
res2 = pickle.load(fp)
print(res2 , type(res2))
# dumps 和 loads 对文件进行写入读取字节流操作
# 写入字节流
with open("lianxi2.txt",mode="wb+") as fp:
res1 = pickle.dumps(lst)
fp.write(res1)# 读取字节流
with open("lianxi2.txt",mode="rb+") as fp:
bytes_str = fp.read()
res = pickle.loads(bytes_str)
print(res , type(res2))
# ### json 序列化/反序列化模块
import json
"""
json格式的数据,所有的编程语言都能识别,本身是字符串
类型有要求: int float bool str list tuple dict Nonejson 主要应用于传输数据 , 序列化成字符串
pickle 主要应用于存储数据 , 序列化成二进制字节流
"""# json 基本用法
# json => dumps 和 loads
"""ensure_ascii=False 显示中文 sort_keys=True 按键排序"""
dic = {"name":"梁新宇","sex":"野味","age":22,"family":["爸爸","妈妈","姐姐"]}
res = json.dumps(dic,ensure_ascii=False,sort_keys=True)
print(res , type(res))dic = json.loads(res)
print(dic , type(dic))
# json => dump 和 load
with open("lianxi3.json",mode="w",encoding="utf-8") as fp:
json.dump(dic,fp,ensure_ascii=False)
with open("lianxi3.json",mode="r",encoding="utf-8") as fp:
dic = json.load(fp)
print(dic , type(dic))# ### json 和 pickle 之间的区别
# 1.json
# json 连续dump数据 , 但是不能连续load数据 , 是一次性获取所有内容进行反序列化.
dic1 = {"a":1,"b":2}
dic2 = {"c":3,"d":4}
with open("lianxi4.json",mode="w",encoding="utf-8") as fp:
json.dump(dic1,fp)
fp.write("\n")
json.dump(dic2,fp)
fp.write("\n")# 不能连续load,是一次性获取所有数据 , error
"""
with open("lianxi4.json",mode="r",encoding="utf-8") as fp:
dic = json.load(fp)
"""# 解决办法 loads(分开读取)
with open("lianxi4.json",mode="r",encoding="utf-8") as fp:
for line in fp:
dic = json.loads(line)
print(dic,type(dic))
# 2.pickle
import pickle
# pickle => dump 和 load
# pickle 连续dump数据,也可以连续load数据
with open("lianxi5.pkl",mode="wb") as fp:
pickle.dump(dic1,fp)
pickle.dump(dic2,fp)
pickle.dump(dic1,fp)
pickle.dump(dic2,fp)
# 方法一
"""
with open("lianxi5.pkl",mode="rb") as fp:
dic1 = pickle.load(fp)
dic2 = pickle.load(fp)
print(dic1)
print(dic2)
"""
# 方法二 (扩展)
"""try .. except .. 把又可能报错的代码放到try代码块中,如果出现异常执行except分支,来抑制报错"""
# 一次性拿出所有load出来的文件数据
try:
with open("lianxi5.pkl",mode="rb") as fp:
while True:
dic = pickle.load(fp)
print(dic)
except:
pass"""
# json 和 pickle 两个模块的区别:
(1)json序列化之后的数据类型是str,所有编程语言都识别,
但是仅限于(int float bool)(str list tuple dict None)
json不能连续load,只能一次性拿出所有数据
(2)pickle序列化之后的数据类型是bytes,用于数据存储
所有数据类型都可转化,但仅限于python之间的存储传输.
pickle可以连续load,多套数据放到同一个文件中"""
# ### time 时间模块
import time
#time() 获取本地时间戳
res = time.time()
print(res)# localtime <=> mktime => ctime
#localtime() 获取本地时间元组 (参数是时间戳,默认当前)
# 默认当前时间元组
ttp = time.localtime()
print(ttp)# 指定具体的时间戳
ttp = time.localtime(1601360000)
print(ttp)#mktime() 通过时间元组获取时间戳 (参数是时间元组)
res1 = time.mktime(ttp)
print(res1)#ctime() 获取本地时间字符串(参数是时间戳,默认当前)
# 默认当前时间戳
res = time.ctime()
print(res)# 指定具体的时间戳
res = time.ctime(res1)
print(res)#asctime() 通过时间元组获取时间字符串(参数是时间元组) (了解)
"""只能通过手动的形式来调星期"""
ttp = (2020,9,29,16,48,30,0,0,0)
res = time.asctime(ttp)
print(res)
# mktime 配合 ctime来取代asctime (推荐)
"""自动识别当前是周几"""
res = time.mktime(ttp)
strvar = time.ctime(res)
print(strvar)
#sleep() 程序睡眠等待
"""
time.sleep(10)
print("我睡醒了")
"""#strftime() 格式化时间字符串(格式化字符串,时间元祖)
"""linux支持中文 windows不支持 """
strvar = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
strvar = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S 是杜兰特的死神的生日")
print(strvar)strvar = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",(2020,10,31,10,10,10,0,0,0))
print(strvar)
#strptime() 将时间字符串通过指定格式提取到时间元组中(时间字符串,格式化字符串)
"""注意:替换时间格式化标签时,必须严丝合缝.不能随便加空格或特殊字符"""
ttp = time.strptime("2020年的9月29号是死神杜兰特的生日,晚上20点30分40秒准备轰趴派队","%Y年的%m月%d号是死神杜兰特的生日,晚上%H点%M分%S秒准备轰趴派队")
print(ttp)"""
strftime : 把时间元组 => 字符串
strptime : 把字符串 => 时间元组
"""#perf_counter() 用于计算程序运行的时间 (了解)
# startime = time.perf_counter()
startime = time.time()
for i in range(10000000):
pass
# endtime = time.perf_counter()
endtime = time.time()
print("中间用时:",endtime-startime)
# ### zipfile 压缩模块
import zipfile# (1) 压缩文件
""" zipfile.ZIP_DEFLATED 压缩减少空间 """
# 创建压缩包
zf = zipfile.ZipFile("ceshi111.zip","w", zipfile.ZIP_DEFLATED)
# 写入文件
'''write(路径,别名)'''
zf.write("/bin/bash","bash")
zf.write("/bin/bunzip2","bunzip2")
zf.write("/bin/cat","tmp/cat")
# 关闭文件
zf.close()# (2) 解压文件
zf = zipfile.ZipFile("ceshi111.zip","r")
# 解压单个文件
"""extract(文件,路径)"""
# zf.extract("bash","ceshi111")
# 解压所有文件
zf.extractall("ceshi222")
zf.close()
# (3) 追加文件
zf = zipfile.ZipFile("ceshi111.zip","a", zipfile.ZIP_DEFLATED)
zf.write("/bin/chmod","chmod")
zf.close()# 用with来简化操作
with zipfile.ZipFile("ceshi111.zip","a", zipfile.ZIP_DEFLATED) as zf:
zf.write("/bin/chmod","chmod123456")# (4) 查看文件
with zipfile.ZipFile("ceshi111.zip","r") as zf:
lst = zf.namelist()
print(lst)
# ### 进度条
import time
"""
[###################################] 100%
[############## ] 40%
[############################# ] 80%
"""
# (1) 定义进度条样式
"""
print("[%-50s]" % ("#"))
print("[%-50s]" % ("######################"))
print("[%-50s]" % ("##############################################"))
"""# (2) 让进度条动起来
"""
strvar = ""
for i in range(50):
time.sleep(0.1)
strvar += "#"
print("\r[%-50s]" % (strvar) , end="")
"""# (3) 加上百分比
# 显示进度条
def myprocess(percent):
if percent > 1:
percent = 1
# 打印对应的#号数量 * "#" => 字符串#号效果
strvar = int(percent * 50) * "#"
# 进行打印 %% => %
print("\r[%-50s] %d%%" % (strvar , percent * 100) , end="")# 接受数据
recv_size = 0
total_size = 1000
while recv_size < total_size:
time.sleep(0.01)
recv_size += 10
percent = recv_size/total_size # 0.5
myprocess(percent)