什么是json

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。简单地说，JSON 可以将 JavaScript 对象中表示的一组数据转换为字符串，然后就可以在函数之间轻松地传递这个字符串，或者在异步应用程序中将字符串从 Web 客户机传递给服务器端程序。这个字符串看起来有点儿古怪，但是JavaScript很容易解释它，而且 JSON 可以表示比"名称 / 值对"更复杂的结构。

json模块

主要功能

把数据进行序列化与反序列化的操作

序列化

把一个数据，转化为一个字符串。字符串是json规范的字符串。

res = json.dupms(数据)

ensure_ascii=False
可以让保存的中文不被编码为我们看懂的样子

返回值res，它是一个字符串.

把字符串转为双引号的字符串

import json

m = 'hello'
r = json.dumps(m)
print(r)

列表成员分别是单引，双引，三引符号，均转为双引号字符串

import json

m = ['hello', "你好", """在不在"""]
r = json.dumps(m)
print(r)

["hello", "\u4f60\u597d", "\u5728\u4e0d\u5728"]

dumps 英 [dʌmps] 美 [dʌmps] v. (尤指在不合适的地方)丢弃，扔掉，倾倒;丢下;抛弃;推卸;(向国外)倾销，抛售 dump的第三人称单数

反序列化

json.loads（str数据）

把一个字符串，还原为它原有的数据类型

import json

f = open('b.txt', 'r', encoding='utf8')
content_str = f.read()
f.close()

print(content_str, type(content_str))
c = json.loads(content_str)
print(c, type(c))

小结

json模块的主要两个方法

1，json.dumps(数据)

接收一个数据，把它进行处理，最终得到一个字符串。

字符串，它是一个json类型的字符串

2，json.loads（str数据）

还原str数据中包裹的内容

获得真正的对象

dump与dumps

dumps方法

接收一个数据，把数据进行序列化，得到一个序列化后的结果

dump方法

接收一个数据，接收一个文件对象

把数据序列化，并保存到文件对象中

两者区别

使用dumps保存

import json

name_list = ["张三333","李四222"]
f = open("a.txt", "w", encoding="utf8")
name_str = json.dumps(name_list, ensure_ascii=False)
f.write(name_str)
f.close()

使用dump保存

import json

name_list = ["张三333","李四222"]
f = open("a.txt", "w", encoding="utf8")
json.dump(name_list,f,ensure_ascii=False)
f.close()

记忆dumps与dump的方法

英语中，对于复数形式，都会在单词的未位，加上s

一个苹果 apple

两个苹果 two apples

我们的dumps一般处理了数据后，都会获得一堆数据

理解为复数

dump它自动帮我们做了文件的处理

会获得数据 = json.loads（json字符串）

load与loads

import json
#
f = open("a.txt", "r", encoding="utf8")
c = json.load(f)  # 1，读取文件 f.read()  2，把文件的内容进行反序列化 json.loads(内容)
f.close()

print(c, type(c))

第四十二次总结：json模块与pickle模块

pickel模块

用法

导入模块

import pickle

import pickle

age_list = [11,34]

age_bytes = pickle.dumps(age_list)
print(age_bytes, type(age_bytes))

序列化，反序列化，用法同json

import pickle

age_list = [11,34]

# 序列化
age_bytes = pickle.dumps(age_list)
print(age_bytes, type(age_bytes))

# age_bytes  ---- > 列表
age_li = pickle.loads(age_bytes)
print(age_li, type(age_li))

正则表达式

正则表达式的功能就是进行匹配

类似于字符串的find方法

但是比find方法更强大

正确

则，那么

如果匹配成功，那么。。。要做什么呢

re模块

python中使用正则表达式的模块

import re

match函数

r = match（正则式，字符串）

如果正式式对字符串进行匹配结果是有值的

那么r就是一个匹配成功的对象

该对象有一个group()方法

调用group()方法，可以得到匹配成功的准确数据

pattern 英 [ˈpætn] 美 [ˈpætərn] n. 模式;方式;范例;典范;榜样;样板;图案;花样;式样 v. 构成图案(或花样);使形成，促成(某行为模式) 第三人称单数： patterns 复数： patterns 现在分词： patterning 过去式： patterned 过去分词： patterned

match 英 [mætʃ] 美 [mætʃ] n. 火柴;比赛;竞赛;敌手;旗鼓相当的人 v. 般配;相配;相同;相似;相一致;找相称(或相关)的人(或物);配对第三人称单数： matches 复数： matches 现在分词： matching 过去式： matched 过去分词： matched

group 英 [ɡruːp] 美 [ɡruːp] n. 组;群;批;类;簇;集团;(尤指流行音乐的)演奏组，乐团，乐队 v. (使)成群，成组，聚集;将…分类;把…分组第三人称单数： groups 复数： groups 现在分词： grouping 过去式： grouped 过去分词： grouped

例子：

import re

ret = re.match("....","流浪地球第6季")
print(ret)
print(ret.group())

匹配单个字符

.

正则式中的.符号，代表1个任意的符号，除了\n

[] 有或的意思

中括号中写入多个元素

正则进行匹配的时候只要有一个是里面的

那么就匹配成功

匹配中括号中任意一个

import re

p = "[ab]"
s = "bb"
ret = re.match(p,s)
print(ret)
# print(ret.group())

import re

p = "[ab][ab]"
s = "bb"
ret = re.match(p,s)
print(ret)
# print(ret.group())