下面小编就为大家带来一篇python模块之sys模块和序列化模块(实例讲解)。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
sys模块
sys模块是与python解释器交互的一个接口
sys.argv 命令行参数List，第一个元素是程序本身路径sys.exit(n) 退出程序，正常退出时exit(0),错误退出sys.exit(1)sys.version 获取Python解释程序的版本信息sys.path 返回模块的搜索路径，初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值sys.platform 返回操作系统平台名称
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序列化模块
序列化的目的：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
以某种存储形式使自定义对象持久化
将对象从一个地方传递到另一个地方
使程序更具维护性
json
# Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、loadimport jsondic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}str_dic = json.dumps(dic) #序列化：将一个字典转换成一个字符串print(type(str_dic),str_dic) # {"k3": "v3", "k1": "v1", "k2": "v2"}#注意，json转换完的字符串类型的字典中的字符串是由""表示的dic2 = json.loads(str_dic) #反序列化：将一个字符串格式的字典转换成一个字典#注意，要用json的loads功能处理的字符串类型的字典中的字符串必须由""表示print(type(dic2),dic2) # {'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'}list_dic = [1,['a','b','c'],3,{'k1':'v1','k2':'v2'}]str_dic = json.dumps(list_dic) #也可以处理嵌套的数据类型 print(type(str_dic),str_dic) # [1, ["a", "b", "c"], 3, {"k1": "v1", "k2": "v2"}]list_dic2 = json.loads(str_dic)print(type(list_dic2),list_dic2) # [1, ['a', 'b', 'c'], 3, {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}]
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import jsonf = open('json_file','w')dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}json.dump(dic,f) #dump方法接收一个文件句柄，直接将字典转换成json字符串写入文件f.close()f = open('json_file')dic2 = json.load(f) #load方法接收一个文件句柄，直接将文件中的json字符串转换成数据结构返回f.close()print(type(dic2),dic2)
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import jsonf = open('file','w')json.dump({'国籍':'中国'},f)ret = json.dumps({'国籍':'中国'})f.write(ret+'')json.dump({'国籍':'美国'},f,ensure_ascii=False)ret = json.dumps({'国籍':'美国'},ensure_ascii=False)f.write(ret+'')f.close()ensure_ascii关键字参数
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pickle
json & pickle
json，用于字符串 和 python数据类型间进行转换
pickle，用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换
# pickle模块提供了四个功能：dumps、dump(序列化，存）、loads（反序列化，读）、load （不仅可以序列化字典，列表...可以把python中任意的数据类型序列化import pickledic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}str_dic = pickle.dumps(dic)print(str_dic) #一串二进制内容dic2 = pickle.loads(str_dic)print(dic2) #字典import timestruct_time = time.localtime(1000000000)print(struct_time)f = open('pickle_file','wb')pickle.dump(struct_time,f)f.close()f = open('pickle_file','rb')struct_time2 = pickle.load(f)print(struct_time2.tm_year)
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shelve
# shelve也是python提供给我们的序列化工具，比pickle用起来更简单一些。# shelve只提供给我们一个open方法，是用key来访问的，使用起来和字典类似。import shelvef = shelve.open('shelve_file')f['key'] = {'int':10, 'float':9.5, 'string':'Sample data'} #直接对文件句柄操作，就可以存入数据f.close()import shelvef1 = shelve.open('shelve_file')existing = f1['key'] #取出数据的时候也只需要直接用key获取即可，但是如果key不存在会报错f1.close()print(existing)
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# 这个模块有个限制，它不支持多个应用同一时间往同一个DB进行写操作。所以当我们知道我们的应用如果只进行读操作，我们可以让shelve通过只读方式打开DBimport shelvef = shelve.open('shelve_file', flag='r')existing = f['key']f.close()print(existing)
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# 由于shelve在默认情况下是不会记录待持久化对象的任何修改的，所以我们在shelve.open()时候需要修改默认参数，否则对象的修改不会保存。import shelvef1 = shelve.open('shelve_file')print(f1['key'])f1['key']['new_value'] = 'this was not here before'f1.close()f2 = shelve.open('shelve_file', writeback=True)print(f2['key'])f2['key']['new_value'] = 'this was not here before'f2.close()"""writeback方式有优点也有缺点。优点是减少了我们出错的概率，并且让对象的持久化对用户更加的透明了；但这种方式并不是所有的情况下都需要，首先，使用writeback以后，shelf在open()的时候会增加额外的内存消耗，并且当DB在close()的时候会将缓存中的每一个对象都写入到DB，这也会带来额外的等待时间。因为shelve没有办法知道缓存中哪些对象修改了，哪些对象没有修改，因此所有的对象都会被写入。"""
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以上就是python模块之sys模块和序列化模块的详细内容，更多请关注【创想鸟】其它相关文章！
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