文件操作、序列化反序列化

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mob6047570191d0 2021-09-29 14:34:00

文章标签 json 序列化文件操作句柄文件名 文章分类 虚拟化云计算

文件操作三部曲

　　1、打开文件

　　2、操作

　　3、关闭文件

打开文件两种方式

　　1、f=open（'文件名','模式'，encoding='utf-8'）拿到操作句柄f，接下来拿着操作句柄进行你的操作，操作完毕一定要关闭文件==f.clos

　　2、with open（'文件名','模式'，encoding='utf-8'）as f: 也可以拿到操作句柄f，和第一种相比较，这个方式不需要自己关闭文件，你操作完就不用关了，关闭文件交给python去做

　　推荐使用第二种

序列化和反序列化：json（可跨平台）、pickle（只有python可识别）、shelve（了解，不怎么使用）

json模块

import json

　　with open（'文件名.json','w'，encoding='utf-8'）as f:

　　　　json.dump(list1,f)这就完了已经操作完成

反序列化

　　with open（'文件名','r'，encoding='utf-8'）as f：

　　　　list1=json.loads(f.read())

　　　　print(list1)

　　　　还有一种f.dumps()对应f.load(),会用就可以，很明显dump和loads好用嘛

import pickle #没有学习面向对象编程的暂时了解pickle的基础用发，面向对象编程中才是它大展身手的时候

　　with open（'文件名','wb'）as f：

　　　　f=pickle.dumps(stu)#注意例子中的stu为一个对象 pickle.dumps(stu)这个过程将对象转化为字节流

　　　　f.write()

　　with open（'文件名','rb'）as f：

　　　　stu =pickle.losds(f.read())#这个过程将字节流转化为对象

具体的操作看下面的程序

1 '''文件操作
 2         打开文件
 3         写入内容
 4         关闭文件'''
 5 '''接下来我们看一下代码实现'''
 6 #方法一
 7 '''读模式'''
 8 open('文件操作.text','w',encoding='utf-8')#打开文件，如果没有就会在同一路径下创建一个 w==write写模式
 9 f=open('文件操作.text','w',encoding='utf-8')#赋值给f拿到一个操作句柄 w==write写模式
10 f.write('写入内容')
11 f.close()#关闭文件
12 
13 f=open('文件操作.text','r',encoding='utf-8')#赋值给f拿到一个操作句柄 r==read读模式
14 print(f.read())#会全部读出来
15 f.close()
16 
17 f=open('文件操作.text','r',encoding='utf-8')#赋值给f拿到一个操作句柄 r==read读模式
18 print(f.readline())#读出第一行
19 print(f.readline())#读出第二行
20 f.close()
21 
22 f=open('文件操作.text','r',encoding='utf-8')#赋值给f拿到一个操作句柄 r==read读模式
23 print(f.readlines())#['写入内容\n', '第一行\n', '第二行\n', '第三行']
24 print(type(f.readlines()))#<class 'list'>
25 f.close()
26 
27 '''打开文件，操作，关闭==有时候会忘记关闭文件，下面来看第二种方式不需要操作关闭文件，python会在你不需要文件时自己关闭'''
28 #方法二
29 with open('文件操作.text','r',encoding='utf-8') as f:
30     f.read()
31 #其余方法依旧适用
32 
33 '''上述方式太low了现在学习一种新的文件写入和读取操作====序列化和反序列化'''
34 #方式一：适用json模块实现序列化
35 import json
36 list1=[1,2]
37 with open('序列化.json','w',encoding='utf-8') as f:
38     x=json.dumps(list1)#序列化数据
39     f.write(x)#写入序列化后的数据
40 
41 with open('序列化.json','r',encoding='utf-8') as f:
42     x=json.load(f)#反序列化数据
43     print(x)
44 
45 '''json这么使用还是有点繁琐，现在介绍一种简洁的操作方式'''
46 
47 
48 with open('序列化1.json','w',encoding='utf-8') as f:
49     json.dump(list1,f)#这样就可以啦
50 
51 with open('序列化.json','r',encoding='utf-8') as f:
52     print(json.loads(f.read()))
53 
54 '''所以总结一下 最好用的序列化操作莫过于dump配合loads'''

pickle序列化和反序列化程序

1 import pickle
 2 class Student:
 3     def __init__(self,name,age):
 4         self.name=name,
 5         self.sge=age
 6 stu_obj=Student('alex',18)
 7 
 8 with open('PICKLE.txt','wb') as f:
 9 
10     pickle.dump(stu_obj,f)
11 
12 with open('PICKLE.txt','rb') as f:
13     x =pickle.loads(f.read())
14 print(x.name)#('alex',)

补充内容

文件操作、序列化反序列化_序列化