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【python】-- json & pickle、xml、requests、hashlib、shelve、shutil、configparser、subprocess

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了【python】-- json & pickle、xml、requests、hashlib、shelve、shutil、configparser、subprocess，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含10847字，纯文字阅读大概需要16分钟。

内容图文

json & pickle

Python中用于序列化的两个模块

json 用于【字符串】和【python基本数据类型】间进行转换
pickle 用于【python特有的类型】和【python基本数据类型】间进行转换

Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

1、dumps序列化和loads反序列化

                dumps()序列化


                import  json   #导入json模块 
info = {
    ‘name‘:"zhangqigao",
    "age":22
}
 
with open("test.txt","w") as f:  #以普通模式写入
    data = json.dumps(info) #把内存对象转为字符串
    f.write(data)   #写到文件中#text.txt文件中的内容
{"name": "zhangqigao", "age": 22}






#########################################loads()反序列化

import json
 
with open("test.txt","r") as f:  #以普通模式读
    data = json.loads(f.read())   #用loads反序列化print(data.get("age"))
 
#输出
22

View Code

2、dump序列化和load反序列化

                dump()序列化


                import
                  json
 
info = {
    ‘name‘:"zhangqigao",
    "age":22
}
 
with open("test.txt","w") as f:   #文件以写的方式打开
    json.dump(info,f)    #第1个参数是内存的数据对象 ，第2个参数是文件句柄#text.txt文件中的内容
{"name": "zhangqigao", "age": 22}





######################################### load()反序列化

import json
 
with open("test.txt","r") as f:   #以读的方式打开文件
    data = json.load(f)  #输入文件对象print(data.get("age"))
 
#输出
22

View Code

小结：

dumps和loads是成对使用的，dump和load是成对使用的。
dumps和loads由于序列化的是内容，所以后面要加s，但是dump和load序列化的内容是对象，所以单数。
json只能处理简单的数据类型，例如：字典、列表、字符串等，不能处理函数等复杂的数据类型。
json是所有语言通用的，所有语言都支持json，如果我们需要python跟其他语言进行数据交互，那么就用json格式。

pickle模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

1、dumps序列化和loads反序列化

                dumps()序列化


                import
                 pickle
 
info = {
    ‘name‘:"zhangqigao",
    "age":22,
}
 
with open("test.txt","wb") as f:   #以二进制的形式写入
    data = pickle.dumps(info)   #序列化成字符串
    f.write(data)   #写入test.txt 文件中#输出到test.txt文件中的内容?}q (X   ageqKX   nameqX
   zhangqigaoqu.




#########################################loads()反序列化

import pickle
 
with open("test.txt","rb") as f: #以二进制的模式读
    data = pickle.loads(f.read())   #反序列化操作print(data.get("age"))
 
#输出
22

View Code

2、dump序列化和load反序列化

                dump()序列化


                import
                 pickle
 
info = {
    ‘name‘:"zhangqigao",
    "age":22,
}
 
with open("test.txt","wb") as f:
    pickle.dump(info,f)  #序列化#输出?}q (X   ageqKX   nameqX
   zhangqigaoqu.




#########################################load()反序列化

import pickle
 
with open("test.txt","rb") as f:
    data = pickle.load(f)  #反序列化成内存对象print(data.get("age"))
 
#输出
22

View Code

小结：

json值支持简单的数据类型，pickle支持所有的数据类型。
pickle只能支持python本身的序列化和反序列化，不能用作和其他语言做数据交互，而json可以。
pickle序列化的是字节，而json序列化的是字符
pickle序列化的是整个的数据对象，所以反序列化函数时，函数体中的逻辑变了，是跟着心的函数体走的。
pickle和json在3.0中只能dump一次和load一次，在2.7里面可以dump多次，load多次，以后只记住，只需要dump一次，load一次就可以了。

XML

XML是实现不同语言或者程序之间进行数据交换的协议，跟json差不多，但是json使用起来更简单，不过现在仍然有很多传统的公司，像金融行业的很多系统的接口还是XML

1、XML实例

                <?
                xml version="1.0"
                ?>
                <
                data
                >
                <
                country 
                name
                ="Liechtenstein"
                >
                <
                rank 
                updated
                ="yes"
                >2</rank><year>2008</year><gdppc>141100</gdppc><neighbor name="Austria" direction="E"/><neighbor name="Switzerland" direction="W"/></country><country name="Singapore"><rank updated="yes">5</rank><year>2011</year><gdppc>59900</gdppc><neighbor name="Malaysia" direction="N"/></country><country name="Panama"><rank updated="yes">69</rank><year>2011</year><gdppc>13600</gdppc><neighbor name="Costa Rica" direction="W"/><neighbor name="Colombia" direction="E"/></country></data>

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2、查询xml文档内容

                import
                 xml.etree.ElementTree as et
 
tree = et.parse("xmltest.xml")
root = tree.getroot()   #获取根节点print(root.tag)   #打印节点名称#遍历xml文档for child in root:
    print(child.tag,child.attrib) #分别打印子节点名称和子节点属性#遍历子节点下的所有节点for i in child:
        print(i.tag,i.text)   #打印子节点下节点的节点名和节点值#只遍历year节点for i in child.iter("year"):
        print("\t",i.tag,i.attrib,i.text)
 
#只遍历year节点for node in root.iter("year"):
    print(node.tag,node.text)  #打印year的节点名和节点值

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注：

tag是返回节点名，attrib返回节点属性，text返回节点值
返回根节点用getroot()方法
只遍历某个节点，只需要用iter(节点名)方法

3、修改xml文档内容

                import
                 xml.etree.ElementTree as et
 
tree = et.parse("xmltest.xml")
root = tree.getroot()
 
#修改year节点的值for node in root.iter("year"):
    new_year = int(node.text) + 1   #修改节点值
    node.text = str(new_year)    #修改后强制转换成字符串类型
    node.tag = "myyear"#修改节点名
    node.set("zhangqigao",‘handsome‘)   #修改节点属性 
tree.write("xmltest1.xml")   #修改完成后，重新写入xml文件(可以是任何文件，包括原来的)

View Code

注：可以修改xml文件中的任何内容，包括本身的节点名，修改后一定要有写入xml文件的操作。

4、删除node节点

                import
                 xml.etree.ElementTree as et
 
tree = et.parse("xmltest.xml")
root = tree.getroot()
 
#删除for country in root.findall("country"):  #找到第一层子节点
    rank = int(country.find("rank").text)   #找到子节点下的‘rank‘节点的节点值if rank > 50:
        root.remove(country)    #删除子节点 
tree.write("xmltest1.xml")    #重新写入xml文件

View Code

注：

findall()从根节点只能根据第一层的子节点名查找，并且返回第一层子节点的内存地址
find从根节点查找第一层子节点名，返回第一层子节点下的所有节点的内存地址
删除子节点用remove()方法
删除以后，一定要做重新写入新的xml文件操作

5、手动创建xml文件

                import
                 xml.etree.ElementTree as et
 
new_xml = et.Element("namelist")   #创建根节点#创建第一层子节点，后面参数依次是：父节点，子节点，子节点属性
name = et.SubElement(new_xml,"name",attrib={"zhangqigao":"handsome"})
#创建第二层子节点
age = et.SubElement(name,"age",attrib={"check":"yes"})
#设置第二层节点值
age.text = ‘22‘
sex = et.SubElement(name,"sex")
sex.text = "man"#创建另外一个第一层子节点
name2 = et.SubElement(new_xml,"name",attrib={"zhangqigao":"haoshuai"})
#创建其第二层子节点
age = et.SubElement(name2,"age")
age.text = ‘19‘
 
ET = et.ElementTree(new_xml)  #生成新的xml文档
ET.write("test.xml",encoding="utf-8",xml_declaration=True)  #在新xml文件的开头自动添加:<?xml version=‘1.0‘ encoding=‘utf-8‘?> 
et.dump(new_xml)  #在屏幕上打印生成的格式

View Code

注：et.dump(new_xml)这个有什么作用呢？当你需要直接把字符串传过去，不需要传文件时，用这个就ok了。

requests

Python标准库中提供了：urllib等模块以供Http请求，但是，它的 API 太渣了。它是为另一个时代、另一个互联网所创建的。它需要巨量的工作，甚至包括各种方法覆盖，来完成最简单的任务。

发送get请求：

                import
                 urllib.request


f = urllib.request.urlopen(‘http://www.webxml.com.cn//webservices/qqOnlineWebService.asmx/qqCheckOnline?qqCode=424662508‘)
result = f.read().decode(‘utf-8‘)

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发送带有请求头的get请求：

                import
                 urllib.request

req = urllib.request.Request(‘http://www.example.com/‘)
req.add_header(‘Referer‘, ‘http://www.python.org/‘)
r = urllib.request.urlopen(req)

result = f.read().decode(‘utf-8‘)

View Code

Requests 是使用 Apache2 Licensed 许可证的基于Python开发的HTTP 库，其在Python内置模块的基础上进行了高度的封装，从而使得Pythoner进行网络请求时，变得美好了许多，使用Requests可以轻而易举的完成浏览器可有的任何操作。

安装模块：

pip3 install requests

使用模块：

get请求：

                #
                 1、无参数实例
                import
                 requests
 
ret = requests.get(‘https://github.com/timeline.json‘)
 
print(ret.url)
print(ret.text)
 
 
 
# 2、有参数实例import requests
 
payload = {‘key1‘: ‘value1‘, ‘key2‘: ‘value2‘}
ret = requests.get("http://httpbin.org/get", params=payload)
 
print(ret.url)
print(ret.text)

View Code

post请求：

                #
                 1、基本POST实例
                import
                 requests
 
payload = {‘key1‘: ‘value1‘, ‘key2‘: ‘value2‘}
ret = requests.post("http://httpbin.org/post", data=payload)
 
print(ret.text)
 
 
# 2、发送请求头和数据实例import requests
import json
 
url = ‘https://api.github.com/some/endpoint‘
payload = {‘some‘: ‘data‘}
headers = {‘content-type‘: ‘application/json‘}
 
ret = requests.post(url, data=json.dumps(payload), headers=headers)
 
print(ret.text)
print(ret.cookies)

View Code

其他请求：

requests.get(url, params=None, **kwargs)
requests.post(url, data=None, json=None, **kwargs)
requests.put(url, data=None, **kwargs)
requests.head(url, **kwargs)
requests.delete(url, **kwargs)
requests.patch(url, data=None, **kwargs)
requests.options(url, **kwargs)
 
# 以上方法均是在此方法的基础上构建
requests.request(method, url, **kwargs)

View Code

Http请求和XML实例：

实例：检测QQ账号是否在线

                import
                 urllib

                import
                 requests

                from xml.etree import ElementTree as ET

# 使用内置模块urllib发送HTTP请求，或者XML格式内容"""
f = urllib.request.urlopen(‘http://www.webxml.com.cn//webservices/qqOnlineWebService.asmx/qqCheckOnline?qqCode=424662508‘)
result = f.read().decode(‘utf-8‘)
"""# 使用第三方模块requests发送HTTP请求，或者XML格式内容
r = requests.get(‘http://www.webxml.com.cn//webservices/qqOnlineWebService.asmx/qqCheckOnline?qqCode=424662508‘)
result = r.text

# 解析XML格式内容
node = ET.XML(result)

# 获取内容if node.text == "Y":
    print("在线")
else:
    print("离线")

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实例：查看火车停靠信息

                import
                 urllib

                import
                 requests

                from xml.etree import ElementTree as ET

# 使用内置模块urllib发送HTTP请求，或者XML格式内容"""
f = urllib.request.urlopen(‘http://www.webxml.com.cn/WebServices/TrainTimeWebService.asmx/getDetailInfoByTrainCode?TrainCode=G666&UserID=‘)
result = f.read().decode(‘utf-8‘)
"""# 使用第三方模块requests发送HTTP请求，或者XML格式内容
r = requests.get(‘http://www.webxml.com.cn/WebServices/TrainTimeWebService.asmx/getDetailInfoByTrainCode?TrainCode=G666&UserID=‘)
result = r.text

# 解析XML格式内容
root = ET.XML(result)
for node in root.iter(‘TrainDetailInfo‘):
    print(node.find(‘TrainStation‘).text,node.find(‘StartTime‘).text,node.tag,node.attrib)

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hashlib

写程序中，经常需要对字符串进行MD5加密，python中也支持这种加密

1、MD5加密

原则：只要你的输入是固定的，你的输出也一定是固定的。MD5是在hash上更改的，主要做文件的一致性

                import
                 hashlib
 
m = hashlib.md5()  #创建一个MD5对象
m.update(b"zhang")   #在python3中需要是2进制的值，所以字符串前加bprint(m.hexdigest())  #以16进制打印MD5值
#输出d0cd2693b3506677e4c55e91d6365bff
 
m.update(b"qigao")
print(m.hexdigest())
#输出
0bfca190ecc60e44cbc739ca9c252133

View Code

文件MD5加密：

说明：如果我们想得到一个文件所有内容的MD5值，我们所做的方法是循环这个文件，获取每行的MD5值，但是这样生成的MD5值的效率会变慢，因为每一行都需要计算。这样我们还不如直接把文件的所有内容加载出来，直接计算它的MD5值，这样反而快些。

                import
                 hashlib
 
m = hashlib.md5()  #创建MD5对象m
m.update(b"zhang")
print(m.hexdigest())
#输出d0cd2693b3506677e4c55e91d6365bff
 
m.update(b"qigao")
print(m.hexdigest())
#输出0bfca190ecc60e44cbc739ca9c252133
 
m2 = hashlib.md5()    #创建MD5对象m2
m2.update(b"zhangqigao")
print(m2.hexdigest())
#输出
0bfca190ecc60e44cbc739ca9c252133

View Code

注：由上面的代码可以看出，你读到最后一行的字符串的MD5值跟一下子读取所有内容的MD5值是一样的,这是为什么呢？其实这边update做了一个拼接功能，m.update(b"zhang")是返回的字符串"zhang"的MD5值，但是到了第二个m.update("qigao")的值并不是"qigao"的字符串的MD5值，它需要拼接前面的字符串，应该是m.update(b"zhangqigao")的MD5值，所以相当于m.update(b"zhang"),m.update(b"qigao") = m.update(b"zhang"+b"qigao")。

2、sha1加密

                import
                 hashlib
 
hash = hashlib.sha1()
hash.update(b"zhangqigao")
print(hash.hexdigest())
 
#输出
c8b2a6571067f92133b5b43a085f1ddd36e8c3fb

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3、sha256加密

说明：sha256用的比较多，相比MD5要更加的安全

                import
                 hashlib
 
hash = hashlib.sha256()
hash.update(b"zhangqigao")
print(hash.hexdigest())
 
#输出
0634de5fe3d009fd0ec76ab3d97ab0fe37969b696e8d6550797cf3b446dd78ba

View Code

4、sha384加密

                import
                 hashlib
 
hash = hashlib.sha384()
hash.update(b"zhangqigao")
print(hash.hexdigest())
 
#输出
3489c64e31671094ca1afde35fd31ee9b09cdb90c3728f31696829e8a56be311e1405d537179e62d236e6d70a4f13ff4

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5、sha512加密

                import
                 hashlib
 
hash = hashlib.sha512()
hash.update(b"zhangqigao")
print(hash.hexdigest())
 
#输出
cb09fd5a519b2b075f4aa5965a39657df900fff832b73d161a426512b6023ab8c1c0872a7b2d50055cbd75c4b6f374cda0615be9530f7f4b7dc08ab3f266325d

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注意：

以上这几种，其实都是对MD5加密的不同算法
其中sha256用的最多，比MD5要安全的多
有些公司会用加密方式加密，比如：把字符串"zhangqigao"，通过一定的算法变成"zhang.qi.gao"，当然这种算法自己肯定要知道，然后MD5加密，当然每个公司的加密方式是不一样的。

6、hmac加密

其实以上还不是最牛的，最牛的是下面这种，叫hmac加密，它内部是对我们创建key和内容进行处理再进行加密。

散列消息鉴别码，简称HMAC，是一种基于消息鉴别码MAC（Message Authentication Code）的鉴别机制。使用HMAC时,消息通讯的双方，通过验证消息中加入的鉴别密钥K来鉴别消息的真伪；

一般用于网络通信中消息加密，前提是双方先要约定好key,就像接头暗号一样，然后消息发送把用key把消息加密，接收方用key ＋消息明文再加密，拿加密后的值跟发送者的相对比是否相等，这样就能验证消息的真实性，及发送者的合法性了。

                import hmac #导入hmac模块 
hash = hmac.new(b"zhang",b"qigao") #zhang是key，qigao是内容print(hash.hexdigest())
 
#输出
2f124c86aeb5142246198f77a142e855

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更多加密：点击

原文：http://www.cnblogs.com/Keep-Ambition/p/7281446.html

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的【python】-- json & pickle、xml、requests、hashlib、shelve、shutil、configparser、subprocess全部内容，希望文章能够帮你解决【python】-- json & pickle、xml、requests、hashlib、shelve、shutil、configparser、subprocess所遇到的程序开发问题。如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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The JSON request was too large to be deserialized这个问题出现的场景并不是很多，当你向服务端异步（ajax）post数据非常大的情况下（比如做权限管理的时候给某个角色分配权限那么就可能会出现，我所遇到的就是该角色大概200个模块每个模块平均2个功能----那么发送到服务端action的将是一个有着400个对象的数组）之前我们向服务端异步post数组可能需要使用 1 $.ajax({2 type: ‘POST‘,3 ...

Python jsonpath，requests 实战：保存qq 群所有人的头像照片【代码】

import osimport jsonpathimport requestsdef save_jpg(qun): qun_url = "https://qun.qq.com/cgi-bin/qun_mgr/search_group_members" # 群管理URL qun_data = {"gc": qun, "st": 0, "end": 40, "sort": 0, "bkn": "1491271352"} # 群管理入参 qun_cookie = "pgv_pvid=6781060641; pgv_pvi=4527042560; tvfe_boss_uuid=bb0dca750dec4f2a; XWINDEXGREY=0; mobileUV=1_170385b99a4_66029; RK=KaTcs5izUF; ptcz=2f3ee47046...

gin采坑用post application/json 请求将requestBody绑定对象【代码】

1// 结构体字段名字和 json字段名不能一致 2 3type Test struct {4 Name string `form:"name" json:"name"`5 Age int `form:"age" json:"age"`6}7 8//新增文章标签 9 func AddTag(c *gin.Context) { 10 var t Test 1112if c.Bind(&t) == nil { 13 log.Println("====== Bind By Query String ======") 14 log.Println(t.Name) 15 log.Println(t.Age) 16 } 1718if err := c.BindJSON(&t); e...

使用XMLHttpRequest解析json【代码】

不适用内函数或者promise的方式，可以在外部提取到json数据<!DOCTYPE html><html lang="en"><head><meta charset="UTF-8"><title>Document</title><script>function createXHR(){var xhr =null;if(window.XMLHttpRequest){xhr =new XMLHttpRequest();}elseif(window.ActiveXObject){xhr =new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP");}return xhr;}function test1(){var xhr = createXHR();xhr.open(‘GET‘,‘http://localhost/firstp...

phpRequest请求json数据包被转义【图】

POST请求接口，发送数据包如下图Header如下图然后我在接口$request = file_get_contents("php://input"); 并var_dump($request)的时候，打印出的内容如图一Body显示的内容，最初我以为是环境原因，php://input需要在php.ini中将always_populate_raw_post_data = -1。最终，打印出还是同样的内容。我期望的是打印出希望大神能给我一些解决这个问题的意见。回复内容： POST请求接口，发送数据包如下图Header如下图然后我在接口$re...

ajax-xmlhttprequestsendjson在php端接受数据的问题

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demjsonpython如何安装？简介dem指标的...基于JSON格式数据的简单jQuery幻灯片插...如何处理JSON中的特殊字符 node将geojson转shp返回给前端的实现方...nodejs更新package.json中的dependenci...怎样使用js实现前后台传输Json JavaScript使用两种方法实现url解析为j...php获取通过url的json数据，返回的是空...php判断json格式是否正确的方法 python 正则表达式与JSON-JSON

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【python】-- json & pickle、xml、requests、hashlib、shelve、shutil、configparser、subprocess

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json & pickle

1、dumps序列化和loads反序列化

2、dump序列化和load反序列化

XML

requests

hashlib

1、MD5加密

2、sha1加密

3、sha256加密

4、sha384加密

5、sha512加密

6、hmac加密

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