python shelve模块-优快云博客

import shelve
import datetime

d = shelve.open('shelve_test')
'''写入文件'''
info = {'age': 22, 'job': 'IT'}
name = ['Jack', 'Rose']
d['name'] = name
d['info'] = info
d['data'] = datetime.datetime.now()
d.close()
'''读取文件'''
d = shelve.open('shelve_test')
print(d.get('name'))
print(d.get('info'))
print(d.get('date'))
d.close()

　shelve类似于一个key-value数据库，可以很方便的用来保存Python的内存对象，其内部使用pickle来序列化数据，简单来说，使用者可以将一个列表、字典、或者用户自定义的类实例保存到shelve中，下次需要用的时候直接取出来，就是一个Python内存对象，不需要像传统数据库一样，先取出数据，然后用这些数据重新构造一遍所需要的对象。

　可以看出shelve模块和json对文件的操作是很像的，但是保存文件时有三个文件，如图：

具体不用管这三个文件的格式，正常的读写就行了。

模块名称	描述	提供的api
json	用于实现Python数据类型与通用（json）字符串之间的转换	dumps()、dump()、loads()、load()
pickle	用于实现Python数据类型与Python特定二进制格式之间的转换	dumps()、dump()、loads()、load()
shelve	专门用于将Python数据类型的持久化到磁盘，shelf是一个类似dict的对象，操作十分便捷	open()



json模块：
下面通过一些示例来学习：
首先我们来看json的dumps和loads方法

 
         s1={"k1":"v1"} 
        
         st=json.dumps(s1) 
        
         print(st,type(st)) 
        
         s='{"k1":"v1"}' 
        
         dic=json.loads(s) 
        
         print(dic,type(dic))

输出结果为：

 
         {"k1": "v1"} <class 'str'> 
        
         {'k1': 'v1'} <class 'dict'>

可以看出json的dumps方法处理数据时会将数据转换为字符类型，loads则会重新还原它的类型。

再来看json的dump和load方法，通过示例来了解：

 
         li=[11,22,33] 
        
         li=json.dump(li,open('db','w')) 
        
         li=json.load(open('db','r')) 
        
         print(li,type(li))

即Json的load要接open的文件对象，dump同理。

Json模块dumps、loads、load、dump的区别：

load,dump可加载外部文件,处理文件的数据，dumps,loads主要处理内存中的数据

pickle模块：

下面我们来看pickle的dumps和loads方法，通过示例我们来了解：

 
         import pickle 
        
         i=[11,22,33] 
        
         r=pickle.dumps(li) 
        
         print(r) 
        
         result=pickle.loads(r) 
        
         print(result)

　结果为：

 
         b'\x80\x03]q\x00(K\x0bK\x16K!e.' 
        
         [11, 22, 33]

pickle的dupms方法会将数据存为pickle特有的数据类型　

再看pickle的dump和load方法，通过示例我们来了解：

 
         import pickle 
        
         i=[11,22,33] 
        
         pickle.dump(i,open('db','wb')) 
        
         result=pickle.load(open('db','rb')) 
        
         print(result)