Python自动化开发学习4-3

三月阳光

　　JSON 和 pickle
　　序列化：把数据对象变成字符串的形式，这样可以保存在文件中。反之就是反序列化
　　python自带的str()可以完成序列化，然后eval()可以反序列化，但是我们先把他们忘记。不知道适用范围是多大。
　　我们用json的规范来做序列化和反序列化。
import json　　
dica = {'name':'Alice',
　　
        'age':18,
　　
        'from':'ShangHai'
　　
        }
　　
stra = json.dumps(dica)  # 序列化
　　
print(type(stra),stra)
　　
dica2 = json.loads(stra)  # 反序列化
　　
print(type(dica2),dica2)
　　
strb = '{"name":"Jack","age":22,"from":"BeiJing"}'  # JSON只认双引号，所以字符串内部要双引号
　　
print(type(strb),strb)
　　
dicb = json.loads(strb)  # 反序列化
　　
print(type(dicb),dicb)
　　一种需求是序列化成字符串之后存入文件保存起来。下次要用的时候再读取文件，反序列化生成之前的数据。对于这种情况，对应有两个便捷的方法可以直接完成。
import json　　
dica = {'name':'Alice',
　　
        'age':18,
　　
        'from':'ShangHai'
　　
        }
　　
with open("testjson.txt",'w',encoding='utf-8') as file:
　　
    json.dump(dica,file)
　　可以去查看一下，运行目录下是否生成了一个文件。然后再来反序列化
import json　　
with open("testjson.txt",'r',encoding='utf-8') as file:
　　
    data = json.load(file)
　　
print(type(data),data)
　　上面的JSON的序列化并不支持python所有的数据类型。但是JSON是通用的规范，也就是JSON序列化之后的数据到其他语言环境也能识别。
　　对于不支持的数据类型，应该可以加一步编解码，但是如果别的语言环境也不支持这个数据类型，那么即使能序列化也没有用。
　　不过python序列化保存之后再给python反序列化使用，就没有数据类型的问题，那么可以使用pickle。
　　python的pickle模块实现了python的所有数据序列和反序列化。基本上功能使用和JSON模块没有太大区别，方法也同样是dumps/dump和loads/load
import pickle　　
dica = {'name':'Alice',
　　
        'age':18,
　　
        'from':'ShangHai'
　　
        }
　　
stra = pickle.dumps(dica)  # 序列化
　　
print(type(stra),stra)  # 这里bytes类型了，只有二进制类型才有可能把所有的数据类型都序列化
　　
dica2 = pickle.loads(stra)  # 反序列化
　　
print(type(dica2),dica2)
　　软件目录开发规范
　　假设项目名称是Foo，项目名称的首字母大写。下面是一个简单的目录结构：
　　Foo/
　　|-- bin/
　　|   |-- foo
　　|
　　|-- foo/
　　|   |-- tests/
　　|   |   |-- __init__.py
　　|   |   |-- test_main.py
　　|   |
　　|   |-- __init__.py
　　|   |-- main.py
　　|
　　|-- docs/
　　|   |-- conf.py
　　|   |-- abc.rst
　　|
　　|-- setup.py
　　|-- requirements.txt
　　|-- README

• 　　bin/: 存放项目的一些可执行文件，当然你可以起名script/之类的也行。
  
• 　　foo/: 存放项目的所有源代码。(1) 源代码中的所有模块、包都应该放在此目录。不要置于顶层目录。(2) 其子目录tests/存放单元测试代码； (3) 程序的入口最好命名为main.py。
  
• 　　docs/: 存放一些文档。
  
• 　　setup.py: 安装、部署、打包的脚本。
  
• 　　requirements.txt: 存放软件依赖的外部Python包列表。
  
• 　　README: 项目说明文件。
  

　　不同目录间进行模块调用
　　python里一个文件夹下如果有一个__init__.py的空文件，这就不是一个普通的文件夹了，这是一个包。
　　要调用包里的模块，可以使用：from 包名 import 模块名
　　要能够调用，还要先保证包的上级目录在环境变量里。要动态的获取到程序的目录和上级目录，并且导入环境变量，看下面的例子：
import os,sys　　
print(__file__)  # 打印相对路径
　　
print(os.path.abspath(__file__))  # 打印绝对路径
　　
print(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))  # 打印上一级目录，这里是去掉了文件名
　　
print(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))  # 打印再上一级目录
　　
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))  # 只要这句，上面都不要
　　
print(sys.path)  # 打印当前的环境变量
　　
sys.path.append(BASE_DIR)  # 添加环境变量，这句也要。
　　
print(sys.path)  # 看看现在的环境变量是否有增加
　　实际使用时，我们只需要上面的2句就可以了。
　　作业
　　员工信息表：
staff_idnameagephonedeptenroll_date1Adam Liu2513562984561IT2013-04-012Barry Allen2213659874522HR2015-05-033Clark Kent3013156998456Sales2016-04-224Eddie Thawne4013566942130HR2009-03-01　　不过这个表可能是这样存在你的文件里的：
　　1,Adam Liu,25,13562984561,IT,2013-04-01
　　现需要对这个员工信息文件，实现增删改查操作
　　一、可进行模糊查询，语法至少支持下面3种:

• 　　select name,age from staff_table where age > 22
  
• 　　select  * from staff_table where dept = "IT"
  
• 　　select  * from staff_table where enroll_date like "2013"
  
• 　　查到的信息，打印后，最后面还要显示查到的条数
  

　　二、可创建新员工纪录，以phone做唯一键，staff_id需自增
　　三、可删除指定员工信息纪录，输入员工id，即可删除
　　四、可修改员工信息，语法如下:
　　update staff_table set dept="Market" where dept = "IT"
　　注意：以上内容要充分使用函数，最大限度减少重复代码。