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python序列化函数 python 序列函数

PythonIT技术

请教python3.1版本下pickle类的dump函数用法#encoding:UTF-8
import pickle
#序列化
def dump_pickle():
user={}
user['id']=1
user['name']='tanweijie'
user['email']='tanweijie@outlook.com'
user['sex']='boy'
#with保证自动关闭文件
#设置文件模式为'wb'来以二进制写模式打开文件
with open('C:/Users/Mr_Tank_/Desktop/user.pickle','wb') as f:
#dump()函数接受一个可序列化的Python数据结构
pickle.dump(user,f)
print('success')
#反序列化
def load_pickle():
with open('C:/Users/Mr_Tank_/Desktop/user.pickle','rb') as f:
user=pickle.load(f)
#user变量是一个字典
print(user)
python常用函数包有哪些？一些python常用函数包：
1、Urllib3
Urllib3是一个 Python 的 HTTP 客户端，它拥有 Python 标准库中缺少的许多功能：
线程安全
连接池
客户端 SSL/TLS 验证
使用分段编码上传文件
用来重试请求和处理 HTTP 重定向的助手
支持 gzip 和 deflate 编码
HTTP 和 SOCKS 的代理支持
2、Six
six 是一个是 Python 2 和 3 的兼容性库 。这个项目旨在支持可同时运行在 Python 2 和 3 上的代码库 。它提供了许多可简化 Python 2 和 3 之间语法差异的函数 。
3、botocore、boto3、s3transfer、awscli
Botocore是 AWS 的底层接口 。Botocore是 Boto3 库（#22）的基础，后者让你可以使用 Amazon S3 和 Amazon EC2 一类的服务 。Botocore 还是 AWS-CLI 的基?。笳呶?AWS 提供统一的命令行界面 。
S3transfer（#7）是用于管理 Amazon S3 传输的 Python 库 。它正在积极开发中，其介绍页面不推荐人们现在使用，或者至少等版本固定下来再用，因为其 API 可能发生变化，在次要版本之间都可能更改 。Boto3、AWS-CLI和其他许多项目都依赖s3transfer 。
4、Pip
pip是“Pip Installs Packages”的首字母递归缩写 。
pip很容易使用 。要安装一个包只需pip install package name即可，而删除包只需pip uninstall package name即可 。
最大优点之一是它可以获取包列表 ， 通常以requirements.txt文件的形式获取 。该文件能选择包含所需版本的详细规范 。大多数 Python 项目都包含这样的文件 。
如果结合使用pip与virtualenv（列表中的 #57），就可以创建可预测的隔离环境，同时不会干扰底层系统 ， 反之亦然 。
5、Python-dateutil
python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展 。我的经验是，常规的Python datetime缺少哪些功能，python-dateutil就能补足那一块 。
6、Requests
Requests建立在我们的 #1 库——urllib3基础上 。它让 Web 请求变得非常简单 。相比urllib3来说 ， 很多人更喜欢这个包 。而且使用它的最终用户可能也比urllib3更多 。后者更偏底层，并且考虑到它对内部的控制级别，它一般是作为其他项目的依赖项 。
7、Certifi
近年来，几乎所有网站都转向 SSL，你可以通过地址栏中的小锁符号来识别它 。加了小锁意味着与该站点的通信是安全和加密的 ， 能防止窃听行为 。
8、Idna
根据其 PyPI 页面，idna提供了“对 RFC5891 中指定的应用程序中国际化域名（IDNA）协议的支持 。”
IDNA的核心是两个函数：ToASCII和ToUnicode 。ToASCII会将国际 Unicode 域转换为 ASCII 字符串 。ToUnicode则逆转该过程 。在IDNA包中，这些函数称为idna.encode()和idna.decode()
9、PyYAML
YAML是一种数据序列化格式 。它的设计宗旨是让人类和计算机都能很容易地阅读代码——人类很容易读写它的内容，计算机也可以解析它 。
PyYAML是 Python 的YAML解析器和发射器，这意味着它可以读写YAML 。它会把任何 Python 对象写成YAML：列表、字典，甚至是类实例都包括在内 。
10、Pyasn1
像上面的IDNA一样，这个项目也非常有用：
ASN.1 类型和 DER/BER/CER 编码（X.208）的纯 Python 实现
所幸这个已有数十年历史的标准有很多信息可用 。ASN.1是 Abstract Syntax Notation One 的缩写，它就像是数据序列化的教父 。它来自电信行业 。也许你知道协议缓冲区或 Apache Thrift？这就是它们的 1984 年版本 。
11、Docutils
Docutils是一个模块化系统，用来将纯文本文档处理为很多有用的格式，例如 HTML、XML 和 LaTeX 等 。Docutils能读取reStructuredText格式的纯文本文档，这种格式是类似于 MarkDown 的易读标记语法 。
12、Chardet
你可以用chardet模块来检测文件或数据流的字符集 。比如说，需要分析大量随机文本时，这会很有用 。但你也可以在处理远程下载的数据，但不知道用的是什么字符集时使用它 。
13、RSA
rsa包是一个纯 Python 的 RSA 实现 。它支持：
加密和解密
签名和验证签名
根据 PKCS#1 1.5 版生成密钥
它既可以用作 Python 库，也能在命令行中使用 。
14、Jmespath
JMESPath，发音为“James path”，使 Python 中的 JSON 更容易使用 。它允许你声明性地指定如何从 JSON 文档中提取元素 。
15、Setuptools
它是用于创建 Python 包的工具 。不过 ， 其文档很糟糕 。它没有清晰描述它的用途，并且文档中包含无效链接 。最好的信息源是这个站点，特别是这个创建 Python 包的指南 。
16、Pytz
像dateutils一样，这个库可帮助你处理日期和时间 。有时候，时区处理起来可能很麻烦 。幸好有这样的包，可以让事情变得简单些 。
17、Futures
从 Python 3.2 开始，python 提供current.futures模块，可帮助你实现异步执行 。futures 包是该库适用于 Python 2 的 backport 。它不适用于 Python3 用户，因为 Python 3 原生提供了该模块 。
18、Colorama
使用 Colorama ， 你可以为终端添加一些颜色：
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python 哪些类型不能被序列化下面是可以被序列化的，反之则是不可序列化的
可以被序列化的类型有：
* None,True 和 False;
* 整数，浮点数 ， 复数;
* 字符串，字节流，字节数组;
* 包含可pickle对象的tuples，lists，sets和dictionaries；
* 定义在module顶层的函数：
* 定义在module顶层的内置函数；
* 定义在module顶层的类；
* 拥有__dict__()或__setstate__()的自定义类型；
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