Python包和模块
当使用Python编程时，包（Packages）和模块（Modules）是两个关键的概念，它们有助于组织、管理和复用代码。
1. 模块（Modules）
1.1 什么是模块
一个.py 文件就是一个模块
模块是含有一系列数据，函数，类等的程序
-
作用
把相关功能的函数等放在一起有利于管理，有利于多人合作开发
-
模块的分类
- 内置模块（在python3 程序内部，可以直接使用）
- 标准库模块(在python3 安装完后就可以使用的 )
- 第三方模块（需要下载安装后才能使用）
- 自定义模块(用户自己编写)
模块名如果要给别的程序导入，则模块名必须是 标识符
-
实例
## file: mymod.py
'''
小张写了一个模块，内部有两个函数，两个字符串
... 此处省略 200字
'''
name1 = 'audi'
name2 = 'tesla'
def mysum(n):
'''
此函数用来求和
by weimingze
'''
print("正在计算， 1 + 2 + 3 + .... + n的和 ")
def get_name():
return "tarena"
调用模块
## file: test_mod.py
## 小李写的程序，小李想调用 小张写的 mymod.py 里的两个函数和两个字符串
## 用import 语句导入模块
import mymod
print(mymod.name1) # Audi
print(mymod.name2) # tesla
mymod.mysum(100) # 调用 mymod 模块里的 mysum 函数
print(mymod.get_name()) # 'tarena'
1.2 导入模块
- 语法
-
import 模块名 [as 模块新名字1]导入一个模块到当前程序
-
from 模块名 import 模块属性名 [as 属性新名]导入一个模块内部的部分属性到当前程序
-
from 模块名 import *导入一个模块内部的全部属性到当前程序
-
示例
import mymod mymod.mysum(10) # 要加模块名 from mymod import get_name print(get_name()) # 调用get_name 时不需要加 "模块名." from mymod import * print(get_name()) print(name2) -
模块的内部属性
__file__ 绑定模块的路径 __name__ 绑定模块的名称 如果是主模块（首先启动的模块）则绑定 '__main__' 如果不是主模块则 绑定 xxx.py 中的 xxx 这个模块名 -
示例
见： test_mymod.py 和 mymod.py -
模块的
__name__属性每个.py 模块文件都会有
__name__属性-
当一个模块是最先运行的模块，则这个模块是主模块, 主模块的
__name__属性绑定'__main__'字符串 -
如果一个模块是用 三种 import 语句中的一个导入的模块，则此模块不是主模块。
不是主模块的模块的
__name__绑定的 模块名
-
-
主模块 (
__name__=='__main__')： 当一个模块是直接运行的，即不是通过import语句导入的，那么它的__name__属性会被赋值为'__main__'。例如：
# main_module.py
if __name__ == "__main__":
print("This is the main module.")
如果运行 python main_module.py，输出将是：
This is the main module.
- 被导入的模块 (
__name__== 模块名)： 当一个模块被导入到另一个模块中时，它的__name__属性会被赋值为它的模块名。例如：
# imported_module.py
print(f"This module's name is {__name__}") # 被其他模块导入时会自动运行
# main_module.py
import imported_module
if __name__ == "__main__":
print("This is the main module.")
如果运行 python main_module.py，输出将是：
This module's name is imported_module
This is the main module.
这里 imported_module.py 被导入到 main_module.py 中，所以它的 __name__ 是 'imported_module'，而 main_module.py 是直接运行的，所以它的 __name__ 是 '__main__'。
python 的第三方模块
https://pypi.org/
- 使用导入的模块中的函数、变量等，可以通过模块名或从语句中导入的名称来访问。
1.3 Python 常用的内建模块
1.3.1 random 模块
先引入random库基础库:
import random
| 函数 | 描述 |
|---|---|
| random.choice(seq) | 从序列的元素中随机挑选一个元素，比如random.choice(range(10))，从0到9中随机挑选一个整数。 |
| random.randrange (start, stop,step) | 从指定范围内，按指定基数递增的集合中获取一个随机数，基数默认值为 1 |
| random.random() | 随机生成下一个实数，它在[0,1)范围内。 |
| random.shuffle(list) | 将序列的所有元素随机排序,修改原list |
| uniform(x, y) | 随机生成实数，它在[x,y]范围内. |
生成随机数
文档位置: https://docs.python.org/zh-cn/3/library/random.html
>>> import random
>>> random.randint(1, 6) # random.randint(a,b) 生产 a~b的随机整数
3
>>> random.randint(1, 6)
4
>>> random.random() # random.random 生成包含0 但不包含1 的浮点数
0.5884109388439075
>>> random.choice("ABCD") # 从一个序列中，随机返回一个元素
'C'
>>> random.choice("ABCD")
'B'
>>> L = [1, 2, 3, 6, 9]
>>> random.choice(L)
6
>>> random.shuffle(L) # random.shuffer(x) # 把列表X 打乱
>>> L
[1, 6, 2, 9, 3]
# 生成1到10之间的随机奇数
random.randrange(1, 11, 2)
1.3.2 time 模块
https://docs.python.org/zh-cn/3/library/time.html
时间戳:从 1970年1月1日 0:0:0 UTC 时间 开始计时到现在的秒数
UTC 时间 : 世界协调时间
struct_time 用 含有9个元素的元组来表示时间
>>> import time
>>> time.time() # 返回当前时间的时间戳
1617117219.0382686
>>> time.ctime() #返回当前的UTC 时间的字符串
'Tue Mar 30 23:14:48 2021'
>>> t1 = time.localtime() # 返回当前的本地时间元组
>>> t1
time.struct_time(tm_year=2021, tm_mon=3, tm_mday=30, tm_hour=23, tm_min=18, tm_sec=22, tm_wday=1, tm_yday=89, tm_isdst=0)
>>> t1.tm_year
2021
>>> t1.tm_yday
89
>>> time.sleep(3) # time.sleep(n) # 让程序睡眠 n 秒
>>> time.strftime("%Y-%m-%d", t1) # 格式化时间
'2021-03-30'
>>> time.strftime("%y-%m-%d", t1)
'21-03-30'
>>> time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', t1)
'2021-07-21 17:37:41'
# 用时间元组来创建一个自定义的时间
>>> t2 = time.struct_time ( (2021,1, 1, 10, 11, 20, 0, 0, 0) )
1.3.3 datetime 模块
https://docs.python.org/zh-cn/3/library/datetime.html
>>> import datetime
>>> d1 = datetime.datetime.now() # 返回当前的时间
>>> d1
datetime.datetime(2021, 3, 30, 23, 32, 7, 342559)
>>> d1.year
2021
>>> d1.year, d1.month, d1.day, d1.hour, d1.minute, d1.second, d1.microsecond # 用 datetime 的各个属性可以得到 具体的信息
(2021, 3, 30, 23, 32, 44, 757673)
>>> d1.strftime("%Y-%m-%d")
'2021-03-30'
## 计算时间差
>>> delta_time = datetime.timedelta(days=2, hours=1) # 生成 2天1小时后的时间差
>>> delta_time
datetime.timedelta(2, 3600)
>>> t1 = datetime.datetime.now() # 得到当前时间
>>> t1
datetime.datetime(2021, 3, 30, 23, 39, 26, 863109)
>>> t1 + delta_time # 计算 未来时间
datetime.datetime(2021, 4, 2, 0, 39, 26, 863109)
1.3.4 os 模块
os 模块
os模块是Python标准库中的一部分，提供了一种与操作系统进行交互的方法。主要功能包括文件和目录的操作、路径处理、进程管理等。在使用os模块之前，我们需要先导入它：
import os
举例
#1. os.getcwd(): 获取当前工作目录
import os
current_directory = os.getcwd()
print("当前工作目录:", current_directory)
#2. os.chdir(path): 改变当前工作目录
import os
new_directory = "/path/to/new/directory"
os.chdir(new_directory)
print("工作目录已更改为:", os.getcwd())
#3. os.listdir(path='.'): 返回指定目录下的所有文件和目录列表
import os
directory_path = "."
files_and_dirs = os.listdir(directory_path)
print("指定目录下的文件和目录列表:", files_and_dirs)
#4. os.mkdir(path): 创建目录
import os
new_directory = "new_folder"
os.mkdir(new_directory)
print(f"目录 '{new_directory}' 已创建")
#5. os.rmdir(path): 删除目录
import os
directory_to_remove = "new_folder"
os.rmdir(directory_to_remove)
print(f"目录 '{directory_to_remove}' 已删除")
#6. os.remove(path): 删除文件
import os
file_to_remove = "example.txt"
os.remove(file_to_remove)
print(f"文件 '{file_to_remove}' 已删除")
os.path 模块
os.path 模块是 Python 标准库的一部分，专门用于处理文件和目录路径的操作。它提供了一系列函数，用于操作和处理文件路径，使得路径操作更加方便和跨平台。
#1.os.path.basename(path): 返回路径中最后的文件名或目录名
import os
path = "/path/to/some/file.txt"
print(os.path.basename(path)) # 输出: file.txt
#2.os.path.dirname(path): 返回路径中的目录部分
import os
path = "/path/to/some/file.txt"
print(os.path.dirname(path)) # 输出: /path/to/some
#3.os.path.join(*paths): 将多个路径合并成一个路径
import os
path1 = "/path/to"
path2 = "some/file.txt"
full_path = os.path.join(path1, path2)
print(full_path) # 输出: /path/to/some/file.txt
#4.os.path.split(path): 将路径分割成目录和文件名
import os
path = "/path/to/some/file.txt"
print(os.path.split(path)) # 输出: ('/path/to/some', 'file.txt')
#5.os.path.splitext(path): 将路径分割成文件名和扩展名
import os
path = "/path/to/some/file.txt"
print(os.path.splitext(path)) # 输出: ('/path/to/some/file', '.txt')
#6.os.path.exists(path): 检查路径是否存在
import os
path = "/path/to/some/file.txt"
print(os.path.exists(path)) # 输出: True 或 False
#7.os.path.isfile(path): 检查路径是否是文件
import os
path = "/path/to/some/file.txt"
print(os.path.isfile(path)) # 输出: True 或 False
#8.os.path.isdir(path): 检查路径是否是目录
import os
path = "/path/to/some/directory"
print(os.path.isdir(path)) # 输出: True 或 False
2. 包（Packages）
2.1 包的定义和作用
定义
- 包是将模块以文件夹的组织形式进行分组管理的方法，以便更好地组织和管理相关模块。
- 包是一个包含一个特殊的
__init__.py文件的目录，这个文件可以为空，但必须存在，以标识目录为Python包。 - 包可以包含子包（子目录）和模块，可以使用点表示法来导入。
作用
- 将一系列模块进行分类管理,有利于防止命名冲突
- 可以在需要时加载一个或部分模块而不是全部模块
包示例:
mypack/
__init__.py
menu.py # 菜单管理模块
games/
__init__.py
contra.py # 魂斗罗
supermario.py # 超级玛丽 mario
tanks.py # 坦克大作战
office/
__init__.py
excel.py
word.py
powerpoint.py
2.2 导入包和子包
- 使用
import关键字可以导入包和子包，以访问其中的模块和内容。
# 同模块的导入规则
import 包名 [as 包别名]
import 包名.模块名 [as 模块新名]
import 包名.子包名.模块名 [as 模块新名]
from 包名 import 模块名 [as 模块新名]
from 包名.子包名 import 模块名 [as 模块新名]
from 包名.子包名.模块名 import 属性名 [as 属性新名]
# 导入包内的所有子包和模块
from 包名 import *
from 包名.模块名 import *
参考案例：
# 导入包中的模块
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入子包中的模块
from sklearn.linear_model import LinearRegression
2.3 使用包和子包
- 使用导入的包和模块的内容，可以通过包名和点表示法来访问。
参考案例：
# 使用包中的模块
import pandas as pd
data_frame = pd.DataFrame()
# 使用子包中的模块
from tensorflow.keras.layers import Dense
2.4 init.py文件
init.py 文件的主要作用是用于初始化Python包（package）或模块（module），它可以实现以下功能：
- 标识包目录： 告诉Python解释器所在的目录应被视为一个包或包含模块的包。没有这个文件，目录可能不会被正确识别为包，导致无法导入包内的模块。
- 执行初始化代码： 可以包含任何Python代码，通常用于执行包的初始化操作，如变量初始化、导入模块、设定包的属性等。这些代码在包被导入时会被执行。
- 控制包的导入行为： 通过定义 all 变量，可以明确指定哪些模块可以被从包中导入，从而限制包的公开接口，防止不需要的模块被导入。
- 提供包级别的命名空间： init.py 中定义的变量和函数可以在包的其他模块中共享，提供了一个包级别的命名空间，允许模块之间共享数据和功能。
- 批量导入模块： 可以在 init.py 文件中批量导入系统模块或其他模块，以便在包被导入时，这些模块可以更方便地使用。
以下是一个简单的 init.py 文件的代码示例，演示了上述功能的使用：
# __init__.py 文件示例
# 1. 批量导入系统模块
import os
import sys
import datetime
# 2. 定义包级别的变量
package_variable = "This is a package variable"
# 3. 控制包的导入行为
__all__ = ['module1', 'module2']
# 4. 执行初始化代码
print("Initializing mypackage")
# 注意：这个代码会在包被导入时执行
# 5. 导入包内的模块
from . import module1
from . import module2
在这个示例中，init.py 文件用于批量导入系统模块、定义包级别的变量、控制包的导入行为、执行初始化代码，以及导入包内的模块。这有助于包的组织、初始化和导入管理。
3. 第三方包
Python第三方包是由Python社区开发的，可用于扩展Python功能和解决各种问题的软件包。这些包提供了各种各样的功能，包括数据分析、机器学习、网络编程、Web开发、图形处理、自然语言处理等。
3.1 安装和使用
-
使用pip：pip是Python的包管理工具，用于安装、升级和管理第三方包。确保你的Python安装中包含了pip。
-
安装第三方包：
-
使用pip安装包：在命令行中运行以下命令来安装包，将"package-name"替换为要安装的包的名称。
pip install package-name -
安装特定版本的包：如果你需要安装特定版本的包，可以使用以下命令：
pip install package-name==version -
通过镜像安装，可以使用以下命令：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple package1 package2 package3 ... -
从requirements文件安装：你可以将要安装的包及其版本记录在一个文本文件中，通常命名为requirements.txt，然后运行以下命令安装其中列出的所有包：
pip install -r requirements.txt
-
-
导入包：在Python脚本或交互式环境中，使用
import语句导入已安装的包，以便在代码中使用它们。import package_name -
使用包：每个第三方包都有不同的用法和功能，通常伴随着官方文档和示例代码。你可以查阅官方文档，或者使用
help()函数来了解包的功能和方法。示例：import package_name help(package_name) -
更新和卸载包：
-
更新包：使用以下命令来更新已安装的包：
pip install --upgrade package-name -
卸载包：如果你想卸载包，可以使用以下命令：
pip uninstall package-name
-
3.2 依赖清单
可以使用pipreqs来维护requirements.txt文件，以便轻松地重建环境。
pipreqs是一个用于管理Python项目依赖清单的工具，它会自动分析项目代码，并生成requirements.txt文件，列出项目所需的所有依赖包及其版本。以下是使用pipreqs管理依赖清单的步骤：
安装pipreqs：
如果你还没有安装pipreqs，可以使用pip安装它(比较慢,可能会丢包)：
pip install pipreqs
在项目目录中运行pipreqs：
进入你的项目目录，然后运行以下命令：
pipreqs .
这会分析项目代码，并在当前目录下生成一个名为requirements.txt的文件，其中包含了项目所需的所有依赖包及其版本。
如果遇到编码错误UnicodeDecodeError，则将指定编码为utf8：
pipreqs ./ --encoding=utf8
pipreqs ./ --encoding=gbk
pipreqs ./ --encoding='iso-8859-1'
查看生成的requirements.txt文件：
打开requirements.txt文件，你将看到列出的依赖包及其版本，类似于以下内容：
package1==1.0.0
package2==2.1.3
...
选择是否要修改requirements.txt文件：
pipreqs生成的requirements.txt文件可能包含一些不必要的依赖，或者可能需要手动指定特定版本。
你可以编辑requirements.txt文件，根据项目的需要添加、删除或修改依赖项。
-
安装依赖：
一旦你准备好了
requirements.txt文件，你可以使用pip来安装项目的依赖：pip install -r requirements.txt -
定期更新依赖：
定期使用
pipreqs重新生成requirements.txt文件，以确保依赖清单保持最新。你可以使用以下命令：pipreqs .
pipreqs是一个方便的工具，它可以帮助你自动创建和维护项目的依赖清单。不过，需要记住，生成的依赖清单可能包含一些不必要的依赖，因此你应该仔细检查和编辑requirements.txt文件以确保它反映了项目的真实需求。
Python的包和模块是组织、管理和重用代码的重要工具。它们有助于将代码划分为可管理的单元，提高了代码的可读性和可维护性。通过模块和包，你可以更有效地组织项目，减少命名冲突，以及在不同项目之间重用代码，从而更轻松地进行Python编程。通过上述参考案例，你可以更好地理解如何在实际项目中应用这些概念。
Python异常
-
作用
用作信号通知，通知上层调用者有错误产生需要处理
1. try 语句
- 语法
try:
可能发生异常的语句块
except 错误类型1 [as 变量名1]:
异常处理语句块1
except 错误类型2 [as 变量名2]:
异常处理语句块2
...
except 错误类型n [as 变量名n]:
异常处理语句块n
except:
异常处理语句块other
else:
未发生异常的语句
finally:
最终的处理语句
-
作用
尝试捕获异常，得到异常通知，将程序由异常状态变为正常状态
-
说明
except 子句可以有 1个或多个
except: 不给错误类型，可以匹配全部的错误类型
else 子句里的语句会在 没有错误发生时执行，当处于异常时不执行
finally 子句里的语句，无论何时都执行
-
示例
try:
x = int(input("请输入一个整数："))
print('x=', x)
except ValueError:
print('您的输入不能转成整数')
print("程序结束")
2. raise 语句
-
问题
# 写一个函数, get_score 函数，读取用户输入的整数成绩, # 成绩的正常值是0~100 之间， 要求, 如果不在0~100 之间 # 报 ValueError类型的错误 def get_score(): x = int(input('请输入成绩:')) if 0 <= x <= 100: return x raise ValueError -
语法
raise 异常类型 或 raise 异常对象 -
作用
- 抛出一个错误，让程序进入异常状态
- 发送错误通知给调用者
-
示例:
## 写一个函数, get_score 函数，读取用户输入的整数成绩,
## 成绩的正常值是0~100 之间， 要求, 如果不在0~100 之间
## 报 ValueError类型的错误
def get_score():
x = int(input('请输入成绩:'))
if 0 <= x <= 100:
return x
# raise ValueError
raise ValueError('用户输入的成绩不在 0～100 之间')
try:
score = get_score()
print(score)
except ValueError as err:
print("成绩输入有误 err=", err)
err的作用就是接收raise ValueError(‘用户输入的成绩不在 0～100 之间’)给出的提示信息
-
异常类型的可选种类
详见：
>>> help(__builtins__)
3.Python全部的错误类型
| 错误类型 | 说明 |
|---|---|
| ZeroDivisionError | 除(或取模)零 (所有数据类型) |
| ValueError | 传入无效的参数 |
| AssertionError | 断言语句失败 |
| StopIteration | 迭代器没有更多的值 |
| IndexError | 序列中没有此索引(index) |
| IndentationError | 缩进错误 |
| OSError | 输入/输出操作失败 |
| ImportError | 导入模块/对象失败 |
| NameError | 未声明/初始化对象 (没有属性) |
| AttributeError | 对象没有这个属性 |
| GeneratorExit | 生成器(generator)发生异常来通知退出 |
| TypeError | 对类型无效的操作 |
| KeyboardInterrupt | 用户中断执行(通常是输入^C) |
| OverflowError | 数值运算超出最大限制 |
| FloatingPointError | 浮点计算错误 |
| BaseException | 所有异常的基类 |
| SystemExit | 解释器请求退出 |
| Exception | 常规错误的基类 |
| StandardError | 所有的内建标准异常的基类 |
| ArithmeticError | 所有数值计算错误的基类 |
| EOFError | 没有内建输入,到达EOF 标记 |
| EnvironmentError | 操作系统错误的基类 |
| WindowsError | 系统调用失败 |
| LookupError | 无效数据查询的基类 |
| KeyError | 映射中没有这个键 |
| MemoryError | 内存溢出错误(对于Python 解释器不是致命的) |
| UnboundLocalError | 访问未初始化的本地变量 |
| ReferenceError | 弱引用(Weak reference)试图访问已经垃圾回收了的对象 |
| RuntimeError | 一般的运行时错误 |
| NotImplementedError | 尚未实现的方法 |
| SyntaxError Python | 语法错误 |
| TabError | Tab 和空格混用 |
| SystemError | 一般的解释器系统错误 |
| UnicodeError | Unicode 相关的错误 |
| UnicodeDecodeError | Unicode 解码时的错误 |
| UnicodeEncodeError | Unicode 编码时错误 |
| UnicodeTranslateError | Unicode 转换时错误 |
| 以下为警告类型 | |
| Warning | 警告的基类 |
| DeprecationWarning | 关于被弃用的特征的警告 |
| FutureWarning | 关于构造将来语义会有改变的警告 |
| OverflowWarning | 旧的关于自动提升为长整型(long)的警告 |
| PendingDeprecationWarning | 关于特性将会被废弃的警告 |
| RuntimeWarning | 可疑的运行时行为(runtime behavior)的警告 |
| SyntaxWarning | 可疑的语法的警告 |
| UserWarning | 用户代码生成的警告 |
详见：help(builtins)
Python文件操作
文件操作是Python中常见的任务之一，用于创建、读取、写入和管理文件。以下是一些常见的文件操作任务的思路、总结和示例代码：
1. 打开文件
要执行文件操作，首先需要打开文件。使用open()函数可以打开文件，指定文件名以及打开模式（读取、写入、追加等）。
# 打开一个文本文件以读取内容
file = open("example.txt", "r")
2. 读取文件
一旦文件被打开，可以使用不同的方法来读取文件内容。
# 读取整个文件内容
content = file.read()
# 逐行读取文件内容
for line in file: #直接遍历文件对象，每次读取一行。这种方式更内存友好，因为不需要将所有行读入内存。
print(line)
with open('example.txt', 'r') as file:
lines = file.readlines() # 读取文件的所有行，并将其作为一个列表返回。
for line in lines:
print(line, end='') 代码和file = open("example.txt", "r")for line in file:
print(line) 代码的区别
3. 写入文件
要写入文件，需要打开文件以写入模式（‘w’），然后使用write()方法。
# 打开文件以写入内容
file = open("example.txt", "w")
# 写入内容
file.write("这是一个示例文本。")
4. 关闭文件
完成文件操作后，应该关闭文件，以释放资源和确保文件的完整性。
file.close()
5. 使用with
更安全的方法是使用with语句，它会自动关闭文件。
with open("example.txt", "r") as file:
content = file.read()
# 文件自动关闭
6. 检查是否存在
可以使用os.path.exists()来检查文件是否存在。
import os
if os.path.exists("example.txt"):
print("文件存在")
7. 处理异常
在文件操作中，可能会出现各种异常情况，例如文件不存在或没有权限。在文件操作中捕获这些异常是个好习惯。
try:
with open("example.txt", "r") as file:
content = file.read()
except FileNotFoundError:
print("文件不存在")
except Exception as e:
print(f"发生错误：{e}")
这些是文件操作的一些常见思路和示例代码。请根据你的具体需求和场景来调整代码。在进行文件操作时，要确保小心处理文件，以避免意外数据损坏或文件损坏。
除了打开、读取和写入文件之外，还有一些其他常见的文件操作，如复制、删除和改变文件名。以下是这些操作的思路和示例代码：
8. 复制文件
要复制文件，你可以使用shutil模块的copy方法。
import shutil
source_file = "source.txt"
destination_file = "destination.txt"
shutil.copy(source_file, destination_file)
9. 删除文件
要删除文件，可以使用os模块的remove方法。
import os
file_to_delete = "file_to_delete.txt"
if os.path.exists(file_to_delete):
os.remove(file_to_delete)
print(f"{file_to_delete} 已删除")
else:
print(f"{file_to_delete} 不存在")
10. 修改名称
要改变文件名，可以使用os模块的rename方法。
import os
old_name = "old_name.txt"
new_name = "new_name.txt"
if os.path.exists(old_name):
os.rename(old_name, new_name)
print(f"文件名已更改为 {new_name}")
else:
print(f"{old_name} 不存在")
Python JSON 数据解析
JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级数据交换格式，它易于阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。Python提供了内置的JSON模块，用于处理JSON数据。
1. 导入模块
import json
2. 序列化
import json
data = {
"name": "John",
"age": 30,
"city": "New York"
}
json_str = json.dumps(data) # json.dumps() 是 Python 的 json 模块中的一个函数，它的作用是将 Python 对象转换为 JSON 格式的字符串。
print(json_str)
3. 反序列化
json_str = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'
data = json.loads(json_str) # json.loads() 是 Python json 模块中的一个函数，它的作用是将 JSON 格式的字符串转换为 Python 对象。
print(data)
4. 对象存文件
data = {
"name": "John",
"age": 30,
"city": "New York"
}
with open('data.json', 'w') as json_file:
json.dump(data, json_file)
5. 从文件加载
with open('data.json', 'r') as json_file:
data = json.load(json_file)
print(data)
6. 嵌套JSON数据
如果JSON数据包含嵌套结构，您可以使用递归来访问和修改其中的值。
json_data = {
"name": "Alice",
"info": {
"age": 25,
"location": "Paris"
}
}
# 获取嵌套的值
age = json_data["info"]["age"]
# 修改嵌套的值
json_data["info"]["location"] = "New York"
# 将更改后的数据转换为JSON字符串
new_json_str = json.dumps(json_data)
7. JSON中列表
JSON可以包含列表，可以使用索引来访问列表元素。
json_data = {
"fruits": ["apple", "banana", "cherry"]
}
# 获取列表中的第一个水果
first_fruit = json_data["fruits"][0]
# 添加一个新水果到列表
json_data["fruits"].append("orange")
8. JSON中空值
JSON允许表示空值（null），在Python中，它通常转换为None。
# 在定义json空值时需要指定为None
json_data = {
"value": None
}
# 转换为json对象后，空值自动转换为null
print(json.dumps(json_data))
# 输出：
# {"value": null}
字典和JSON格式不同之处
- 数据类型限制：
- JSON：支持的数据类型包括对象（类似于字典）、数组（类似于列表）、字符串、数字、布尔值和 null。JSON 不支持 Python 特有的数据类型如 tuple、set、bytes 等。
- Python 字典：可以包含多种 Python 特有的数据类型，比如 tuple、set、bytes 等。
- 格式要求：
- JSON：数据必须以字符串的形式表示，键必须是双引号括起来的字符串，值可以是字符串、数字、布尔值、数组、对象或 null。
- Python 字典：键可以是任意不可变的类型（如字符串、数字、元组），值可以是任意类型。键通常用单引号或双引号括起来，但 Python 允许在字典中使用不加引号的键。
25,
“location”: “Paris”
}
}
获取嵌套的值
age = json_data[“info”][“age”]
修改嵌套的值
json_data[“info”][“location”] = “New York”
将更改后的数据转换为JSON字符串
new_json_str = json.dumps(json_data)
## 7. JSON中列表
JSON可以包含列表，可以使用索引来访问列表元素。
```python
json_data = {
"fruits": ["apple", "banana", "cherry"]
}
# 获取列表中的第一个水果
first_fruit = json_data["fruits"][0]
# 添加一个新水果到列表
json_data["fruits"].append("orange")
8. JSON中空值
JSON允许表示空值（null），在Python中，它通常转换为None。
# 在定义json空值时需要指定为None
json_data = {
"value": None
}
# 转换为json对象后，空值自动转换为null
print(json.dumps(json_data))
# 输出：
# {"value": null}
字典和JSON格式不同之处
- 数据类型限制：
- JSON：支持的数据类型包括对象（类似于字典）、数组（类似于列表）、字符串、数字、布尔值和 null。JSON 不支持 Python 特有的数据类型如 tuple、set、bytes 等。
- Python 字典：可以包含多种 Python 特有的数据类型，比如 tuple、set、bytes 等。
- 格式要求：
- JSON：数据必须以字符串的形式表示，键必须是双引号括起来的字符串，值可以是字符串、数字、布尔值、数组、对象或 null。
- Python 字典：键可以是任意不可变的类型（如字符串、数字、元组），值可以是任意类型。键通常用单引号或双引号括起来，但 Python 允许在字典中使用不加引号的键。