模块二之序列化模块以及collections模块

一、序列化模块

• json模块

'''
序列化：将python或其他语言的数据类型转换成字符串类型
json模块: 是一个序列化模块。
    json:
        是一个 “第三方” 的特殊数据格式。

        可以将python数据类型 ----》 json数据格式 ----》 字符串 ----》 文件中

        其他语言要想使用python的数据:
            文件中 ----》 字符串 ----》 json数据格式 ----》 其他语言的数据类型。

        注意: 在json中，所有的字符串都是双引号

        # 元组比较特殊:
        python中的元组，若将其转换成json数据，内部会将元组 ---> 列表(变成可变类型)

        # set是不能转换成json数据

为什么要使用json:
    - 为了让不同的语言之间数据可以共享。

    PS: 由于各种语言的数据类型不一，但长相可以一样，
    比如python不能直接使用其他语言的数据类型，
    必须将其他语言的数据类型转换成json数据格式，
    python获取到json数据后可以将json转换成pyton的数据类型。

如何使用:
    import json

    - json.dumps：
    json.dumps(), f = open() --> f.write()
        # 序列化: python数据类型 ---》 json ---》 字符串 ---》 json文件中

    - json.loads:
    f = open(), str = f.read(),  json.loads(str)
        # 反序列化: json文件中 --》  字符串 ---》 json ---》 python或其他语言数据类型

    - json.dump()：  # 序列化: python数据类型 ---》 json ---》 字符串 ---》 json文件中
        - 内部实现 f.write()

    - json.load()：  # 反序列化: json文件中 --》  字符串 ---》 json ---》 python或其他语言数据类型
        - 内部实现 f.read()

    - dump, load: 使用更方便

注意: 保存json数据时，用.json作为文件的后缀名
'''

import json

#列表
list = ['亚峰', '小明', '热巴']
#dumps是序列化:将python数据（或其他语言）---->json数据格式------>字符串
#ensure_ascii默认是True
json_str = json.dumps(list)
print(json_str)
>>>["\u4e9a\u5cf0", "\u5c0f\u660e", "\u70ed\u5df4"]
#
#
#ensure_ascii=Falise可通过这种方式实现原有的样子
json_str = json.dumps(list, ensure_ascii=False)
print(json_str)
>>>["亚峰", "小明", "热巴"]
print(type(json_str))
>>><class 'str'>
#
#
#loads是反序列化：字符串----->json数据格式------->python数据（其他语言）
python_data = json.loads(json_str)
print(python_data)
>>>['亚峰', '小明', '热巴']
print(type(python_data))
>>><class 'list'>


#元祖
tuple1 = ('亚峰', '小明', '热巴')
json_str = json.dumps(tuple1)
print(json_str)
>>>["\u4e9a\u5cf0", "\u5c0f\u660e", "\u70ed\u5df4"]
json_str = json.dumps(tuple1, ensure_ascii=False)
print(json_str)
>>>["亚峰", "小明", "热巴"]在json中""代表字符串
print(type(json_str))
>>><class 'str'>
#
python_data = json.loads(json_str)
print(python_data)
>>>['亚峰', '小明', '热巴']
print(type(python_data))
>>><class 'list'>
#
#
#字典
dic = {
     'name': 'yafeng',
     'age': '18'
 }
json_str = json.dumps(dic)
print(json_str)
>>>{"name": "yafeng", "age": "18"}
print(type(json_str))
>>><class 'str'>
json_str = json.dumps(dic, ensure_ascii=False)
print(json_str)
>>>{"name": "yafeng", "age": "18"}
#
#
python_obj = json.loads(json_str)
print(python_data)
>>>['亚峰', '小明', '热巴']
print(type(python_data))
>>>['亚峰', '小明', '热巴']
#
#
# #****注意集合是不能被序列化成json****
set1 = {1, 2, 3, 4}
json_str = json.dumps(set1)
print(json_str)
>>>TypeError: Object of type set is not JSON
>>>serializable(序列化)


#注册功能
# def register():
#     username = input('请输入您的姓名：').strip()
#     password = input('请输入您的密码：').strip()
#     re_password = input('请确认您的密码：').strip()
#     if password == re_password:
#         user_dic = {
#             'name': 'username',
#             'pwd': 'password'
#         }
#         json_str = json.dumps(user_dic, ensure_ascii=False)
#
#         #开始写入文件
#         #保存json数据时，用.json做后缀
#         with open('user.json','w',encoding='utf-8')as f:
#             f.write(json_str)
#
# register()


#dump,load的用法
import json

user_dic = {
    'name': 'yafeng',
    'age': 18
}
with open('user1.json', 'w', encoding='utf-8')as f:
    json.dump(user_dic, f)#先open，在write

with open('user2.json', 'w', encoding='utf-8')as f:
    json.dump(user_dic, f)

with open('user2.json', 'r', encoding='utf-8')as f:
    user_dic = json.load(f)
    print(user_dic)
    print(type(user_dic))
    #>>>{'name': 'yafeng', 'age': 18}
    #>>><class 'dict'>

• pickle模块

'''
pickle模块:
    pickle是一个python自带的序列化模块。

    优点:
        - 可以支持python中所有的数据类型(集合也行)
        - 可以直接存 "bytes类型" 的数据，pickle存取速度更快

    缺点: （致命的缺点）
        - 只能支持python去使用，不能跨平台
'''
import pickle

dic = {
    'name': 'yafeng',
    'age': '18',
    'love': '热巴'
}

#转换成序列化dump(bytes)
with open('yafeng.pickle', 'wb')as f:
    pickle.dump(dic, f)

#读换成原来的
with open('yafeng.pickle', 'rb')as f:
    python_dic = pickle.load(f)#注意load只能加载一个对象
    print(python_dic)
    #>>>{'name': 'yafeng', 'age': '18', 'love': '热巴'}
    print(type(python_dic))
    #>>><class 'dict'>


set1 = {'yafeng', '18', '热巴'}
with open('1.pickle', 'wb')as f:
    pickle.dump(set1, f)

with open('1.pickle', 'rb')as f:
    python_set = pickle.load(f)
    print(python_set)
    #>>>{'18', '热巴', 'yafeng'}
    print(type(python_set))
    #>>><class 'set'>

二、collections 模块

• 具名元组

'''
- python默认八大数据:
            - 整型
            - 浮点型
            - 字符串
            - 字典
            - 元组
            - 列表
            - 集合
            - 布尔
collections模块:
    - 提供一些python八大数据类型 “以外的数据类型” 。


    - 具名元组:
        具名元组 只是一个名字。
        应用场景:
            - 坐标
            -

        from collections import namedtuple

    - 有序字典:
        - python中字典默认是无序

        - collections中提供了有序的字典

        from collections import OrderedDict

'''

#具名元组

from collections import namedtuple

#传入的可迭代对象是有序的即可索引取值（比如列表，元组,字符串）

#应用1：坐标
#将‘坐标’变成‘对象’的名字
point = namedtuple('坐标', ['x', 'y'])#此时的第二个参数既可以传可迭代对象
point = namedtuple('坐标', ('x', 'y'))#此时的第二个参数既可以传可迭代对象
point = namedtuple('坐标', 'x y')#此时的第二个参数既可以传可迭代对象，注意字符串中的每个元素之间必须以空格隔开

#传参的个数要与第二个参数的个数一致
p = point(1, 2)
print(p)
#坐标(x=1, y=2)
print(type(p))
#<class '__main__.坐标'>


#应用2、扑克牌
#获取扑克牌对象
card = namedtuple('扑克牌', ['color', 'number'])#此时就是扑克牌对象

#由扑克牌对象产生一张 扑克牌
red_A = card('❤', 'A')
print(red_A)
#>>>扑克牌(color='❤', number='A')
print(type(red_A))
#>>><class '__main__.扑克牌'>

black_k = card('♠', 'K')
print(black_k)
#>>>扑克牌(color='♠', number='K')
print(type(black_k))
#>>><class '__main__.扑克牌'>

#应用3、影片的信息
p = namedtuple('岛国', ['city', 'movie_type', 'name'])
movie_info = p('东京', '爱情动作片', 'cang老师')
print(movie_info)
#>>>岛国(city='东京', movie_type='爱情动作片', name='cang老师')
print(type(movie_info))
#>>><class '__main__.岛国'>


#2、有序字典
#python中默认字典是无序的*****很重要******

dic = {
    'name': 'yafeng',
    'age': 18,
    'love': '热巴'
}
print(dic)
#>>>{'name': 'yafeng', 'age': 18, 'love': '热巴'}
print(type(dic))
#>>><class 'dict'>
for i in dic:
    print(i)
    #>>>name
    #>>>age
    #>>>love


#有序字典
from collections import OrderedDict

order_dic = OrderedDict(dic)
print(order_dic)
#>>>OrderedDict([('name', 'yafeng'), ('age', 18), ('love', '热巴')])
print(type(order_dic))
#>>><class 'collections.OrderedDict'>

print(order_dic.get('love'))
#>>>热巴
print(order_dic['love'])
#>>>热巴

for i in order_dic:
    print(i)
    #name
    #age
    #love

三、openpyxl模块

• openpyxl(可对ecxel表格进行操作的模块)

# '''
# openpyxl模块：第三方模块
#     - 可以对Excle表格进行操作的模块
#
#     - 下载:
#         pip install openpyxl
#
#     - Excel版本:
#         2003之前:
#             excle名字.xls
#
#         2003以后:
#             excle名字.xlsx
#
#     - 清华源: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
#
#     - 配置永久第三方源:
#         D:C:\Users\占亚峰\AppData\Local\Programs\Python\Python37\Lib\site-packages\pip\_internal\models\index.py
# '''

# #写入数据
# from openpyxl import Workbook
#
# #获取Excel文件对象
# wb_obj = Workbook()
#
# wb1 = wb_obj.create_sheet('亚峰牛皮1', 1)
# wb2 = wb_obj.create_sheet('亚峰牛皮2', 2)
#
# #修改工作表名字，将'亚峰牛皮2'修改成---->'亚峰666'
# print(wb2.title)
# wb2.title = '亚峰666'
# print(wb2.title)
#
#
# #为第一张工作表中添加值
# #wb1['工作簿中的表格位置']
# wb1['A10'] = 123
# wb1['B10'] = 666
# wb1['C10'] = '=SUM(A10:B10)'
#
# #生成Excel表格
# wb_obj.save('亚峰牛皮1.xlsx')
# print('excel表格生成成功')


# #读取数据
# from openpyxl import load_workbook
# wb_obj = load_workbook('亚峰1.xlsx')
# print(wb_obj)
#
# #wb_obj['表名']
# wb1 = wb_obj['亚峰牛皮1']
# print(wb1['A10'].value)
# wb1['A10'] = 666
# print(wb1['A10'].value)


#批量写入100条数据
from openpyxl import Workbook

wb_obj = Workbook()

wb1 = wb_obj.create_sheet('工作表1')

#wb1['表的位置'] = '对应的值'
# n = 1
# for line in range(100):
#     wb1['A%s' %n] = line + 1
#     n += 1


#假设：一万条数据的字典
dic = {
    'name': '亚峰',
    'age': 18,
    'love': '热巴'
}

n = 1
for key, value in dic.items():
    wb1['A%s' %n] = key
    wb1['B%s' %n] = value
    n += 1

wb_obj.save('批量插入的数据.xlsx')