1 import json
2 x = "[null,true,false,1]"
3 # print(eval(x))   #用eval会报错
4 print(json.loads(x))  # 用json就不会报错

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 1 json表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象，json和python内置的书v类型如下：
 2
 3 JSON                              PYTHON类型
 4 {}                                 dict
 5 []                                 list
 6 "string"                           str
 7 1234.56                            int或float
 8 true/false                         Ture/False
 9 null                               None                                        

1 dic={'name':'alex'}#---->{"name":"alex"}----->'{"name":"alex"}'
2 i=8                 #---->'8'
3 s='hello'          #---->"hello"------>'"hello"'
4 l=[11,22]           #---->"[11,22]"

1 import json
2 x = "[null,true,false,1]"
3 # print(eval(x))   #用eval会报错
4 print(json.loads(x))  # 用json就不会报错，即eval有局限性

 1 dic = '{"name":"老王","age":18}'
 2 f = open("hello","w",encoding="utf-8")
 3 f.write(dic)
 4 f.close()      #  注意，写完文件后要记得关闭文件
 5 f_read = open("hello","r",encoding="utf-8")
 6 data = f_read.read()
 7 # print(data)
 8 print(type(data))
 9 dat = eval(data)
10 print(dat)
11 print(dat["name"])

 1 import json
 2 dic = {'name':'老王','age':19}
 3 f = open("new_hello","w",encoding="utf-8")
 4 dic_str = json.dumps(dic)     #将字典编译成json格式的字符串，因为json格式的可以进行多种数据传输。即序列化的过程
 5 f.write(dic_str)     #写入文件，最后存在文件中的形式都是字符串格式的，已经不是字典了。
 6 f.close()
 7 #json.dump(dic,f)    #该句相当于以上两句的效果，平时用上面的比较好。
 8
 9 f_read = open("new_hello","r",encoding="utf-8")
10 data = json.loads(f_read.read())       #进行反序列化，将json格式的字符串转成普通的字符串
11 #data = json.load(f_read)  #该句相当于以上一句。可以简单化，但是平时用上面的比较多。
12 print(data)
13 print(type(data))     #由此可见，反序列化后，又转成了字典形式。
14 print(data["name"])   #由上一部可以得知，这里可以进行由键取值

1 {'name': '老王', 'age': 19}
2 <class 'dict'>
3 老王

1 import json
2 with open("new_hello1","r")  as  f:  #这种读取方式可以命名，如别名 "f"，也要有打开方式
3     data = f.read()
4     data = json.loads(data)
5     print(data["name"])

 1 dic = {"name":"老王","age":18,"gender":"male"}
 2 import pickle
 3 print(type(dic))  #<class 'dict'>
 4
 5 j = pickle.dumps(dic)
 6 print(type(j))        #<class 'bytes'>
 7
 8 f = open("序列化_str","wb")  #"w"是写入str; "wb"是写入bytes.注意这个细节
 9 f.write(j)
10 f.close()
11 #j = picklr.dumps(dic)  和f.write(j)  这两句等价于  pickle.dump(f)
12 ####----->  以上pickle.dumps() 的过程就相当于   【序列化】  的过程
13
14 ####----->  以下pickle.loads()  就是反序列化的过程
15 f_read = open("序列化_str","rb")
16 data = pickle.loads(f_read.read())  #相当于  data = pickle.load(f.read)
17 print(data["name"])
18 print(data["age"])

1 <class 'dict'>
2 <class 'bytes'>
3 老王
4 18

 1 import shelve
 2 f = shelve.open(r"shelve1.txt")   # 此处是将一个字典放入文本 f = {}
 3 f['info1'] = {"name":"老王","age":18,"gender":"male"}
 4 f['info2'] = {"name":"老李","age":20,"gender":"male"}
 5 f['school_info'] = {'website':'www.baidu.com','city':'beijing'}
 6 ##--------->  以上这些是写入内容
 7 f.close()
 8 ####运行会生成三个文件
 9 f = shelve.open(r"shelve1.txt")
10 print(f.get('info1')['name'])           #读取方法用f.get，读取前要打开文件。打开方式如上

 1 <data>
 2     <country name="Liechtenstein">
 3         <rank updated="yes">2</rank>
 4         <year updated="yes">2010</year>
 5         <gdppc>141100</gdppc>
 6         <neighbor direction="E" name="Austria" />
 7         <neighbor direction="W" name="Switzerland" />
 8     </country>
 9     <country name="Singapore">
10         <rank updated="yes">5</rank>
11         <year updated="yes">2013</year>
12         <gdppc>59900</gdppc>
13         <neighbor direction="N" name="Malaysia" />
14     </country>
15     <country name="Panama">
16         <rank updated="yes">69</rank>
17         <year updated="yes">2013</year>
18         <gdppc>13600</gdppc>
19         <neighbor direction="W" name="Costa Rica" />
20         <neighbor direction="E" name="Colombia" />
21     </country>
22 </data>

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 1 #####--------------------------> XML
 2 import  xml.etree.ElementTree as ET   # 原名太长，可以起别名，方便下面引用
 3
 4 tree = ET.parse('xml_lesson1')   #？？
 5 root = tree.getroot()       #？？
 6 print(root.tag)     #打印根节点
 7
 8 for i in root:
 9     # print(i.tag)   #打印data下的第一层节点，即三个country
10     # print(i.attrib)     # 打印每个节点的属性，即country，<>内部紧跟country的部分
11     for j in i:
12         # print(j.tag)    #打印data下的第二层节点，即country下的节点，
13         # print(j.attrib)  # 打印该层每个节点的属性
14         print(j.text)     #打印 每两个<>之间包括的值
15
16 ##------->  遍历xml文档
17
18 for child in root:
19     print(child.tag,child.attrib)
20     for n in child:
21         print(n.tag,n.text)
22
23 ##------> 只遍历year节点
24 for code in root.iter('year'):
25     print(code.tag,code.text)
26
27
28 ###------------->  修改
29 import  xml.etree.ElementTree as ET   # 原名太长，可以起别名，方便下面引用
30
31 tree = ET.parse('xml_lesson1')
32 root = tree.getroot()
33
34 ###------------->  修改
35 for code in root.iter('year'):
36     new_year = int(code.text) + 1
37     code.text = str(new_year)
38     code.set("updated","yes")
39 tree.write('xml_lesson')
40
41 ##--------------> 删除节点
42 for node in root.findall('country'):
43     rank = int(node.find('rank').text)
44     if rank > 5:
45         root.remove(node)
46 tree.write('output.xml')

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1 import  xml.etree.ElementTree as ET   # 原名太长，可以起别名，方便下面引用
2
3 tree = ET.parse('xml_lesson1')   #解析xml,读取数据，摄取数据赋给变量tree,tree即成对象，
4                                    # 且是一个实体对象，可以调用一系类方法
5         #'xml_lesson1 里面存的都是文档树
6         #data是根对象，下面的country都是节点对象
7 root = tree.getroot()       #获取tree的根节点
8 print(root.tag)     #打印根节点

 1 ####--------------------------> 自己创建标签语言
 2 import xml.etree.ElementTree as ET
 3 new_xml = ET.Element('namelist')
 4 name = ET.SubElement(new_xml,'name',attrib={'enrolled':'yes'})
 5 age = ET.SubElement(name,'age',attrib={'checked':'no'})
 6 sex = ET.SubElement(name, "sex")
 7 sex.text = '33'
 8 name2 = ET.SubElement(new_xml, 'name', attrib={"enrolled": "no"})
 9 age = ET.SubElement(name2, 'age')
10 age.text = '19'
11
12 et = ET.ElementTree('newx_xml')  #生成文档对象
13 et.write('test.xml',encoding='utf-8',xml_declaration=True)
14 #ET.dump(new_xml)  # 打印生成的格式

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