# 模塊: 一個py文件就是一個模塊.
‘‘‘
    python開發效率之高:Python的模塊非常多,第三方庫.
    模塊分類:
        1,內置模塊:登錄模塊,時間模塊,sys模塊,os模塊 等等.
        2,擴展模塊. itchat 微信有關.爬蟲: beautifulsoup
            所有的擴展模塊:https://pypi.org/
        3,自定義模塊.自己寫的py文件.

‘‘‘
# 序列化模塊.
#序列化:創造一個序列.
#實例化:創造一個實例(對象).
# 將一個字典通過網絡傳輸給另一個人.
‘‘‘
文件中可以存儲:字符串,和bytes.
數據的傳輸:bytes類型.
 
‘‘‘

#  序列化: 創造一個序列, ---> 特殊處理(序列化的)字符串.

#序列化:
        # json：
        #         適用於不同語言之間的，
        #         但是可支持的數據類型：字符串，數字，列表，字典  bool待定。
        # pickle:
            # 只用於python語言之間的.
            #可支持python所有的數據類型.
        # shelve(了解):只是python,小工具(文件方面).

#序列化過程: 一個數據類型 ---> 序列化的字符串
 

#反序列化過程: 序列化的字符串  --->  它所對應的數據類型

# dumps  loads 網絡的傳輸
# dic = {"alex": [‘women‘,‘women‘,‘老女人‘],‘p1‘:True}
# dic = {"alex": (‘women‘,‘women‘,‘老女人‘)}
# print(str(dic))  # 基礎數據類型str  裏面如果有引號就是單引號
# ret = json.dumps(dic,ensure_ascii=False) # 序列化過程:數據類型dic---> 序列化的字符串
# print(ret,type(ret))
# 被json序列化的字符串:
 

#1,可以直接通過網絡互相傳輸.
#2,可以在各個語言中通用.
# dic1 = json.loads(ret)  # 反序列化過程.:將序列化的字符串---> 原有的數據類型.
# print(dic1,type(dic1))


#dump  load 有關文件存儲
# import json
# l1 = [‘張三‘,‘歷史‘,‘王五‘,‘alex‘,‘老土‘,‘旭哥‘]
# f = open(‘json_file‘,encoding=‘utf-8‘,mode=‘w‘)
# json.dump(l1,f,ensure_ascii=False)  # 將序列化的字符串存儲到文件中
# f.close()

# f = open(‘json_file‘,encoding=‘utf-8‘)
# ret = json.load(f)
# print(ret,type(ret))
# f.close()

# 有關文件存儲的問題?
# dic = {"alex": (‘women‘,‘women‘,‘老女人‘)}
# dic2 = {"alex1": (‘women‘,‘women‘,‘老女人‘)}
# dic3 = {"alex2": (‘women‘,‘women‘,‘老女人‘)}

# f = open(‘json_files‘,encoding=‘utf-8‘,mode=‘w‘)
# json.dump(dic,f,ensure_ascii=False)
# json.dump(dic2,f,ensure_ascii=False)
# json.dump(dic3,f,ensure_ascii=False)
# f.close()
# f = open(‘json_files‘, encoding=‘utf-8‘,)
# print(json.load(f))
# print(json.load(f))
# print(json.load(f))
# f.close()

# 將多個序列化的字符串寫入文件,然後反序列化,就會出錯
# 用 dump load 只能寫入和讀取文件 一個序列化的字符串

# 用dumps和loads操作
# dic = {"alex": (‘women‘,‘women‘,‘老女人‘)}
# dic2 = {"alex1": (‘women‘,‘women‘,‘老女人‘)}
# dic3 = {"alex2": (‘women‘,‘women‘,‘老女人‘)}

# with open(‘json_files‘,encoding=‘utf-8‘,mode=‘a‘) as f1:
#     s1 = json.dumps(dic,ensure_ascii=False)
#     f1.write(s1+‘\n‘)
#     s2 = json.dumps(dic2,ensure_ascii=False)
#     f1.write(s2+‘\n‘)
#     s3 = json.dumps(dic3,ensure_ascii=False)
#     f1.write(s3+‘\n‘)
#
# with open(‘json_files‘,encoding=‘utf-8‘) as f2:
#     for line in f2:
#         dic = json.loads(line)
#         print(dic,type(dic))

# 其他參數
# import json
# data = {‘username‘:[‘李華‘,‘二楞子‘],‘sex‘:‘male‘,‘age‘:16,‘A‘:666}
# json_dic2 = json.dumps(data,sort_keys=True,indent=2,separators=(‘|‘,‘*‘),ensure_ascii=False)
# print(json_dic2)
#
# print(json.loads(json_dic2)) # 如果改了:separators=(‘|‘,‘*‘)反序列化不行了
# sort_keys=True 字典鍵的首字母的ascii碼排序
# ensure_ascii=False 顯示中文
# indent=2 key 縮進

# dic = {(1,2,3):‘alex‘,1:[1,2,3]}
# ret = json.dumps(dic)
# print(ret)  # TypeError: keys must be a string

# dumps  loads  網絡傳輸
# dic = {1:True,(2,3):[1,2,3,4],False:{1,2,3}}
# import pickle
# ret = pickle.dumps(dic)  # bytes類型無法識別內容
#
# dic1 = pickle.loads(ret)
# print(dic1,type(dic1))

# dump  load 文件操作
# dic = {1:True,(2,3):[1,2,3,4],False:{1,2,3}}

# import pickle
# with open(‘pickle_file‘,mode=‘wb‘) as f1:
#     pickle.dump(dic,f1)

# with open(‘pickle_file‘,mode=‘rb‘) as f2:
#     print(pickle.load(f2))

# 多個數據存儲到一個文件 （dump.load）
# dic = {"alex": (‘women‘,‘women‘,‘老女人‘)}
# dic2 = {"alex1": (‘women‘,‘women‘,‘老女人‘)}
# dic3 = {"alex2": (‘women‘,‘women‘,‘老女人‘)}

# import pickle
# with open(‘pickle_files‘,mode=‘wb‘) as f1:
#     pickle.dump(dic,f1)
#     pickle.dump(dic2,f1)
#     pickle.dump(dic3,f1)
#     pickle.dump(dic3,f1)


# with open(‘pickle_files‘,mode=‘rb‘) as f1:
#     while True:
#         try:
#             print(pickle.load(f1))
#         except EOFError:
#             break

shelve 與文件相關
# import shelve
# f = shelve.open(‘shelve_file‘)
# f[‘key‘] = {‘int‘:10, ‘float‘:9.5, ‘string‘:‘Sample data‘}  #直接對文件句柄操作，就可以存入數據
# f.close()

# import shelve
# f1 = shelve.open(‘shelve_file‘)
# existing = f1[‘key‘]  #取出數據的時候也只需要直接用key獲取即可，但是如果key不存在會報錯
# f1.close()
# print(existing)

day_24（序列化模塊）