json、pickle、collections、openpyxl模块

一、json模块

json模块：是一个序列化模块

序列化：将Python或其他语言的数据类型转换成字符串类型

json是一个第三方的特殊数据模式，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。

ps:在json中，所有的字符串都是双引号

　 python中的元组，若将其转换成json数据，内部会将元组 ---> 列表

    set集合不能转成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。

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

列表

 1 import json
 2 # 列表
 3 list1 = ['大', '小', 'c']
 4 # dumps: 将python数据 ---》 json数据格式 ---》 字符串
 5 # ensure_ascii将默认的ascii取消设置为False，可以在控制台看到中文，否则看到的是bytes类型数据
 6 json_str_b = json.dumps(list1)
 7 json_str = json.dumps(list1, ensure_ascii=False)
 8 print(json_str_b, json_str)
 9 print(type(json_str_b))
10
11 # json.loads()字符串 ----> json数据格式 ---》将python数据
12 python_data = json.loads(json_str)
13 python_data_b = json.loads(json_str_b)
14 print(python_data, python_data_b)
15 print(type(python_data))

元组

 1 # 元组
 2 tuple1 = ('大', '小', 'c')
 3 # dumps: 将python数据 ---》 json数据格式 ---》 字符串
 4 # ensure_ascii将默认的ascii取消设置为False，可以在控制台看到中文，否则看到的是bytes类型数据
 5 json_str = json.dumps(tuple1, ensure_ascii=False)
 6 print( json_str)
 7 print(type(json_str))
 8
 9 # json.loads()字符串 ----> json数据格式 ---》将python数据
10 python_data = json.loads(json_str)
11 print(python_data)
12 print(type(python_data))

字典

 1 # 字典
 2 dict1 = {
 3     'name': '张三',
 4     'age': 18
 5 }
 6 # # dumps: 将python数据 ---》 json数据格式 ---》 字符串
 7 # # ensure_ascii将默认的ascii取消设置为False，可以在控制台看到中文，否则看到的是bytes类型数据
 8 json_str = json.dumps(dict1, ensure_ascii=False)
 9 print(json_str)
10 print(type(json_str))
11 #
12 # # json.loads()字符串 ----> json数据格式 ---》将python数据
13 python_date = json.loads(json_str)
14 print(python_date)
15 print(type(python_date))

注意: 集合是不能被序列化成json

 1 # 使用dump、load操作简易注册登录
 2
 3 username = input('请输入用户名：').strip()
 4 password = input('请输入密码：').strip()
 5 re_pasword = input('再输入一次密码：').strip()
 6 if password == re_pasword:
 7     dict1 = {
 8         'name': username, 'pwd': password
 9     }
10     with open('user.json', 'w', encoding='utf-8')as wf:
11         json.dump(dict1, wf)
12 print('注册成功...\n', '请继续登录')
13 name = input('输入用户名：').strip()
14 pwd = input('密码：').strip()
15 with open('user.json', 'r', encoding='utf-8')as rf:
16     user_dict = json.load(rf)
17 if name == user_dict.get('name') and pwd == user_dict.get('pwd'):
18     print('登录成功...')
19 else:
20     print('登录失败')

二、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
　　- 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

 1 import pickle
 2
 3 set1 = {
 4     'a', 'b', '大'
 5 }
 6
 7 # 写dump
 8 with open('user1.pickle','wb')as f:
 9     pickle.dump(set1, f)
10
11 # 读load
12 with open('user1.pickle','rb')as f:
13     pickle_str = pickle.load(f)
14     print(pickle_str)

三、collections，模块

1、 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

 1 # 具名元组
 2 from collections import namedtuple
 3
 4 # 传入可迭代对象是有序的
 5 # 应用:坐标
 6 # 将'坐标'变成 “对象” 的名字
 7 point = namedtuple('坐标', ['x', 'y'])    # 第二个参数既可以传可迭代对象
 8 point = namedtuple('坐标', ('x', 'y'))
 9 point = namedtuple('坐标', 'x y')
10
11 # 会将 1 ---> x,   2 ---> y
12 # 传参的个数，要与namedtuple第二个参数的个数一一对应
13 p = point(1, 2)
14 print(p)
15 print(type(p))

1 # 扑克牌:
2 # 获取扑克牌对象
3 card = namedtuple('扑克牌', 'color number')
4 black_A = card('♠', 'A')
5 red_K = card('♥', 'K')
6
7 print(black_A)
8 print(red_K)

- 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

 1 # 无序字典
 2 dic = dict({'a':1, 'b':2})
 3 print(dic)
 4 print(type(dic))
 5 for line in dic:
 6     print(line)
 7
 8 # 有序字典，但是不能用索引取值
 9 from collections import OrderedDict
10 order_dict = OrderedDict(dic)
11 print(order_dict, '打印有序的字典')
12 print(type(order_dict))
13 print(order_dict.get('a'))
14 print(order_dict['a'])
15
16 for line in order_dict:
17     print(line)

四、openpyxl模块

openpyxl模块：第三方模块
- 可以对Excle表格进行操作的模块

写入数据

 1 # 写入数据
 2 from openpyxl import Workbook
 3 # 获取Excel文件对象
 4 wb_obj = Workbook()
 5 #
 6 wb1 = wb_obj.create_sheet('第1个工作表', 0)  # 第一个参数是表名，第二个是表示第几个工作簿
 7 wb2 = wb_obj.create_sheet('第2个工作表', 1)
 8
 9 # 修改工作表名字: 为第1个工作表标题修改名字
10 print(wb1.title)
11 wb1.title = 'aa'
12 print(wb1.title)
13
14 # 为第一张工作表添加值
15 # wb1['工作簿中的表格位置']
16 wb1['A10'] = 200
17 wb1['B10'] = 1000
18 wb1['C10'] = '=SUM(A10:B10)'
19
20 wb2['A1'] = 100
21
22 # 生成Excel表格
23 wb_obj.save('python.xlsx')

读取数据

 1 # 读取数据
 2 from openpyxl import load_workbook
 3 wb_obj = load_workbook('python.xlsx')
 4 print(wb_obj)
 5
 6 # wb_obj['表名']
 7 wb1 = wb_obj['第1个工作表']
 8 print(wb1['A10'].value)
 9 wb1['A10'] = 20
10 print(wb1['A10'].value)
11 wb_obj.save('python.xlsx')

 1 # 批量写入100条数据
 2 from openpyxl import Workbook
 3 wb_obj = Workbook()
 4 wb1 = wb_obj.create_sheet('工作表1', 0)
 5 # wb1['表格位置'] = 对应的值
 6 # n = 1
 7 # for line in range(10):
 8 #     wb1['A%s' % n] = line
 9 #     n += 1
10
11 # 插入字典数据
12 dict1 = {
13     'name': 'abc',
14     'age': 18
15 }
16
17 n = 1
18 for key, value in dict1.items():
19     wb1['A%s' % n] = key
20     wb1['B%s' % n] = value
21     n += 1
22 wb_obj.save('批量插入数据2.xlsx')