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python中IO流和對象序列化實例分析

發布時間:2022-01-28 13:33:47 來源:億速云 閱讀:126 作者:iii 欄目:開發技術

這篇文章主要介紹了python中IO流和對象序列化實例分析的相關知識,內容詳細易懂,操作簡單快捷,具有一定借鑒價值,相信大家閱讀完這篇python中IO流和對象序列化實例分析文章都會有所收獲,下面我們一起來看看吧。

一.IO流的操作

(1).什么是IO流(Input Output Stream)?
IO流說的主要是計算機的輸入和輸出操作。常見的IO操作,一般說的是內存。
IO流是一種常見的持久化(永久保存)技術:將數據從內存輸出到磁盤保存下來
(2).IO流的分類
根據數據流動(站在內存的角度上來說):輸入流、輸出流
根據數據的類型:字符流、字節流
注:
字符流:字符只能操作有字符的數據(讀到末尾是’’
字節流:字節是可以操作一切數據的(讀到末尾是b’’),字節流操作大數據,不建議一次性讀取
(3).python怎么操作IO流?使用open()全局函數,用于打開本地文件,返回值是一個IO流對象

#open()函數的格式
open(file, mode='r', buffering=-1, encoding=None, 
errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None)
mode模式有:
 	'r'       open for reading (default)
    'w'       open for writing, truncating the file first
    'x'       create a new file and open it for writing
    'a'       open for writing, appending to the end of the file if it exists
    'b'       binary mode
    't'       text mode (default)
    '+'       open a disk file for updating (reading and writing)
    'U'       universal newline mode (deprecated)
encoding編碼使用:默認為none,使用的時候要用,encoding="utf-8"

通常open()函數要與read()函數一起使用,read()函數用于讀取IO流對象的值,除了read()函數還有以下這些:

1.read(size=-1) #讀取,參數可以有也可以沒有
  readline() #按行讀
  readlines() #按多行讀
	#1.沒有參數時,表示一次性讀完
	>>> f=open("G:\Python\python練習\day09\a.txt",encoding="utf-8")
	>>> f.read()  #第一次讀全部讀完
		'我愛我的祖國'
	>>> f.read() #第二次讀為空
		''
	>>> f.close() #自動執行一次flush
	#2.有參數時,通常用于讀字節數據。
	   表示按照參數讀,這樣若是讀字節數據時,對內存有利,且讀取速度快,不會讓電腦出現死機情況
	>>> f=open("G:\Python\python練習\day09\a.txt",encoding="utf-8")
	>>> f.read(2)  #第一次讀
		'我愛'
	>>> f.read(2)  #第二次讀
		'我的'
	>>> f.read(2) #第三次讀
		‘祖國'
	>>> f.close() #自動執行一次flush
2.write(data)	#將內容寫入到文件
	>>> f=open("a.txt","rb") 
	>>> data=f.read(4)
	>>> data
		b'\xba\x8c\xe7\x8b'
	>>> f1=open("b.txt","wb") 
	>>> f1.write(data) #將f的字節數據寫入f1
		4
	>>> f1.close()
	>>> f.close()
	>>> f1=open("b.txt","rb") #驗證b.txt文件寫的是否是data
	>>> f1.read()
		b'\xba\x8c\xe7\x8b'
	>>> f1.close()
3.writelines()#將多個數據寫入
4.flush()	#刷新緩存區
5.close()	#關閉file對象,注意close自動的調用flush進行最后的文件刷新

(4).with 語句塊(與IO流搭配,可以自己去關IO流(close()))

格式:
	with open("user.dat","wb") as f:
		f.write(save_users)

二.對象序列化

(1).什么是對象序列化?
將對象(容器、對象等)這種抽象的概念轉化成真正存儲字符或字節數據的過程
(2).對象序列化怎么實現?兩個模塊:pickle模塊、json模塊
json模塊:可以將對象轉換為字符數據
pickle模塊:可以將對象轉換成字節數據
(3).兩個模塊詳情:

一.pickle模塊:將對象序列化成字節數據
	>>> import pickle
	>>> dir(pickle)
		'dump', 'dumps' ,'load', 'loads'
1.dumps() #將對象序列化成字節數據,一個參數,用于放對象
	>>> ls=[1,2,3,4]
	>>> import pickle
	>>> data=pickle.dumps(ls) #將ls序列化成字節數據存到data
	>>> data
		b'\x80\x03]q\x00(K\x01K\x02K\x03K\x04e.'
	>>> f=open("b.txt","wb") 
	>>> f.write(data) #將序列化的字節數據寫入b.txt文件
		16
	>>> f.close()
	>>> f=open("b.txt","rb") #驗證b.txt文件寫的是否是data
	>>> f.read()
		b'\x80\x03]q\x00(K\x01K\x02K\x03K\x04e.'
	>>> f.close()
dump() #將對象序列化成字節數據,并且保存到file,兩個參數,用于一個放對象,一個放存的文件
	>>>pickle.dump(ls,open("a.txt","wb"))
2.loads() #將一個字節數據對象反序列化成本身對象
	>>> f=open("b.txt","rb")
	>>> data=f.read()
	>>> pickle.loads(data)
		['a', 1, 2]
load() #將一個文件的字節數據對象反序列化成本身對象
	>>> pickle.load(open("b.txt","rb"))
		['a', 1, 2]
二.json模塊:可以將對象序列化成字符數據
	>>> import json
	>>> dir(json)
		'dump', 'dumps', 'load', 'loads'
1.dumps() #將對象序列化成字符數據,一個參數,用于放對象
	>>> ls=[1,2,3,4]
	>>> data=json.dumps(ls)
	>>> f=open("b.txt","w")
	>>> f.write(data)
		12
	>>> f.close()
	>>> f=open("b.txt")
	>>> f.read()
		'[1, 2, 3, 4]'
	>>> f.close()
dump() #將對象序列化成字符數據,并且保存到file,兩個參數,用于一個放對象,一個放存的文件
	>>> ls=['a','b',1,2]
	>>> json.dump(ls,open("b.txt","w"))
	>>> f=open("b.txt")
	>>> f.read()
		'["a", "b", 1, 2]'
	>>> f.close()
2.loads() #將一個字符數據對象反序列化成本身對象
	>>> f=open("b.txt")
	>>> data=f.read()
	>>> json.loads(data)
		['a', 'b', 1, 2]
load() #將一個文件的字符數據對象反序列化成本身對象
	>>> json.load(open("b.txt"))
		['a', 'b', 1, 2]

關于“python中IO流和對象序列化實例分析”這篇文章的內容就介紹到這里,感謝各位的閱讀!相信大家對“python中IO流和對象序列化實例分析”知識都有一定的了解,大家如果還想學習更多知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道。

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