20/01/26 Python基础知识学习（10）

对象持久化

• 应用场景
  序列化与反序列化：将当前正在计算的某个数据结果、进度或状态存储到某些物理没接上；未来在某一特定情境下将存储的数据还原到内存里去。
• 技术

1. 扁平文件

• 文本文件

  scores=[99,88,77,66]
  def write_score():
  	with open('datalist.txt','w',ecoding='utf8') as f:
  		f.write(string(scores))
  	print('文件写入完成...')
  def read_score:
  	with open('datalist.txt','r',ecoding='utf8') as f:
  		lst=eval(f.read())  #将传递的字符串转换为python表达式 
  	```
  	
  

2. pickle
   封装了一系列的方法接口，可以将python中原有的类型对象序列化为字符串或本地的文件

• 序列化为字符串

  import pickle
  person={'name':'Tom','age':20}
  s=pickle.dumps(person) #将python类型序列化为字节字符串
  p=picle.loads(s) #从字符串反序列化对象（保留类型特征）
  

• 序列化对象到文件

  pickle.dump(person,open('pickle_db','wb'))   #.dump(obj,file)
  p=pickle.load(open('pickle_db','rb'))  #.load(file)
  

3. shelve - 特征：将多个对象存储到一个文件中，用类似字典表的形式用键值来访问不同的对象

   import shelve
   scores=[99,88,77]
   student={'name':'Tom','age':20}
   db=shelve.open('shelve_student')
   db['s']=student
   db['scores']=scores
   # 调用
   db['s']
   # 删除文件
   del db['scores']
   

4. 数据库

5. ORM

字符串

• 概述
  • 类型
    • str 字符串
    • bytes 字节
    • bytearray 字节数组
  • 字符编码架构
    • 字符集：赋值一个编码到某个字符，以便在内存中表示
    • 编码 Encoding: 转换字符到原始字节形式
    • 解码 Decoding: 依据编码名称转换原始字节到字符的过程
  • 字符串存储
    • 编码只作用于存储或中间媒介转换时
    • 内存中总是存储解码以后的文本
• 字符编码
  • ASCII码 美国标准信息交换代码（数字/字母/标点/换行…）
    存储在一个byte 0-127
  • Latin-1
    存储在一个byte 128-255
  • UTF-8 保证兼容性的同时最大程度减小存储体积
    可变字节：0-127使用单字节，128-2047 双字节存储，>2047 3-4byte
  • UTF-16
    2 byte 存储字符（另加2byte作为标识）
  • UTF-32
    4 byte
• 内置函数
  • ord(‘A’) > 65 获取字符代码点
  • chr(104) > h 获取当前代码点对应的字符
  • str.encode(‘编码’) 将特定字符编码
  • bytes.decode(‘编码’) 将字符编码解码为字符文本
  • sys.getdefaultencoding() 查看系统默认编码格式
• 类型转换
  • bytes
    手动声明 b’ ’
    字符串编码 str.encode()
    构造函数 bytes(str,‘编码’) 将字符串转换为编码（不能超过256，默认情况下只处理一个字节）
  • bytearray - 可以运用list的类似性质
    bytearray(‘字节’，‘编码’)
    .decode() 解码为字符串
• BOM处理 字节顺序标记
  open(‘data.txt’,‘r|w’,encoding=‘utf-8-sig’)