python中IO流和对象序列化实例分析

这篇文章主要介绍了python中IO流和对象序列化实例分析的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇python中IO流和对象序列化实例分析文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。

一.IO流的操作

(1).什么是IO流(Input Output Stream)？
IO流说的主要是计算机的输入和输出操作。常见的IO操作，一般说的是内存。
IO流是一种常见的持久化(永久保存)技术：将数据从内存输出到磁盘保存下来。
(2).IO流的分类
根据数据流动（站在内存的角度上来说）：输入流、输出流
根据数据的类型：字符流、字节流
注：
字符流：字符只能操作有字符的数据（读到末尾是’’）
字节流：字节是可以操作一切数据的(读到末尾是b’’)，字节流操作大数据，不建议一次性读取
(3).python怎么操作IO流？使用open()全局函数，用于打开本地文件，返回值是一个IO流对象

#open()函数的格式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编码使用:默认为none,使用的时候要用，encoding="utf-8"

通常open()函数要与read()函数一起使用，read()函数用于读取IO流对象的值，除了read()函数还有以下这些：

1.read(size=-1) #读取,参数可以有也可以没有  readline() #按行读  readlines() #按多行读        #1.没有参数时，表示一次性读完        >>> f=open("G:\Python\python练习\day09\a.txt",encoding="utf-8")        >>> f.read()  #第一次读全部读完                '我爱我的祖国'        >>> f.read() #第二次读为空                ''        >>> f.close() #自动执行一次flush        #2.有参数时，通常用于读字节数据。           表示按照参数读，这样若是读字节数据时，对内存有利，且读取速度快，不会让电脑出现死机情况        >>> f=open("G:\Python\python练习\day09\a.txt",encoding="utf-8")        >>> f.read(2)  #第一次读                '我爱'        >>> f.read(2)  #第二次读                '我的'        >>> f.read(2) #第三次读                '祖国'        >>> f.close() #自动执行一次flush2.write(data)   #将内容写入到文件        >>> f=open("a.txt","rb")         >>> data=f.read(4)        >>> data                b'\xba\x8c\xe7\x8b'        >>> f1=open("b.txt","wb")         >>> f1.write(data) #将f的字节数据写入f1                4        >>> f1.close()        >>> f.close()        >>> f1=open("b.txt","rb") #验证b.txt文件写的是否是data        >>> f1.read()                b'\xba\x8c\xe7\x8b'        >>> f1.close()3.writelines()#将多个数据写入4.flush()       #刷新缓存区5.close()       #关闭file对象，注意close自动的调用flush进行最后的文件刷新

(4).with 语句块(与IO流搭配，可以自己去关IO流(close()))

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

二.对象序列化

(1).什么是对象序列化？
将对象(容器、对象等)这种抽象的概念转化成真正存储字符或字节数据的过程
(2).对象序列化怎么实现？两个模块：pickle模块、json模块
json模块：可以将对象转换为字符数据
pickle模块：可以将对象转换成字节数据
(3).两个模块详情：

一.pickle模块：将对象序列化成字节数据        >>> import pickle        >>> dir(pickle)                'dump', 'dumps' ,'load', 'loads'1.dumps() #将对象序列化成字节数据,一个参数，用于放对象        >>> ls=[1,2,3,4]        >>> import pickle        >>> data=pickle.dumps(ls) #将ls序列化成字节数据存到data        >>> data                b'\x80\x03]q\x00(K\x01K\x02K\x03K\x04e.'        >>> f=open("b.txt","wb")         >>> f.write(data) #将序列化的字节数据写入b.txt文件                16        >>> f.close()        >>> f=open("b.txt","rb") #验证b.txt文件写的是否是data        >>> f.read()                b'\x80\x03]q\x00(K\x01K\x02K\x03K\x04e.'        >>> f.close()dump() #将对象序列化成字节数据，并且保存到file，两个参数，用于一个放对象，一个放存的文件        >>>pickle.dump(ls,open("a.txt","wb"))2.loads() #将一个字节数据对象反序列化成本身对象        >>> f=open("b.txt","rb")        >>> data=f.read()        >>> pickle.loads(data)                ['a', 1, 2]load() #将一个文件的字节数据对象反序列化成本身对象        >>> pickle.load(open("b.txt","rb"))                ['a', 1, 2]二.json模块：可以将对象序列化成字符数据        >>> import json        >>> dir(json)                'dump', 'dumps', 'load', 'loads'1.dumps() #将对象序列化成字符数据,一个参数，用于放对象        >>> 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() #将对象序列化成字符数据，并且保存到file，两个参数，用于一个放对象，一个放存的文件        >>> 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() #将一个字符数据对象反序列化成本身对象        >>> f=open("b.txt")        >>> data=f.read()        >>> json.loads(data)                ['a', 'b', 1, 2]load() #将一个文件的字符数据对象反序列化成本身对象        >>> json.load(open("b.txt"))                ['a', 'b', 1, 2]

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