Python的小数据存储,用什么格式更有逼格?

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小数据存储

我们在编写代码的时候,经常会涉及到数据存储的情况,如果是爬虫得到的大数据,我们会选择使用数据库,或者excel存储。但如果只是一些小数据,或者说关联性较强且存在存储后复用的数据,我们该如何存储呢?

使用open保存文本

最简单、粗暴+无脑的存储方式就是保存成一个文本文档了。
使用open函数,将结果一行行的保存成文本,这里涉及的知识点只有简单的几条:

  • 文件读写模式,r 、w、a、b、+ ,掌握这几种即可。

  • 使用单独的open打开文件时,需要注意结尾时的调用close()函数关闭文档

  • 推荐使用上下文管理器的with open操作

csv文件

之所以将csv与excel分开说,首先需要扫盲下,csv属于特定格式的文本文件(使用逗号分隔),而excel是二进制文件。

csv可以直接使用文本编辑器打开,excel不行…

其实csv文件,完全可以使用open函数进行保存,只要你将每行数据都使用,分隔开即可。
另外,python自带csv库,可以很方便的操作与保存该数据

xml文件

xml文件的方式,已经逐渐被淘汰了,为什么这么说?因为它繁琐的树形结构,导致了在传输过程中,占用了更多的内存。所以,除非必要,真的不推荐以xml的形式存储你的数据…

configparser

python模块中configparser是一个专门用来保存配置文件的模块库,它非常适合保存一些具有关联性的数据内容,尤其是配置文件。通过定义section的方式,在section中添加key:value的方式,可以直观明了的数据内容。我之前专门写了一篇关于它的文章,会附在公众号的字文章中,喜欢的朋友可以去看看。

pyyaml

yaml类型的文件已经成为很多Linux下的主流配置文件类型,比如Docker、Ansible等等都在使用yaml,但它依然不是一个主流的数据存储方式,因为yaml本身的格式要求太过严苛,比结构化的Python格式更为严格,喜欢的朋友可以去研究下…

pickle

pickle模块的使用面很窄,但不得不说还是有些人会使用,所以简单说些它的优劣:
优势:接口简单(与json相似);存储格式通用型,及在Windows、Linux等平台下通用;二进制存储,效率高
劣势:pickle是python特定的协议,其他语言无法使用;pickle存在安全性,这个要着重说下,看下图

pickle安全性

Json文件

说了上面那么多,压轴的还是Json!

首先相对于xml,现在更多的网站在数据传输中使用json格式,因为同等的字节下,json传输数据的效率要更高于xml。

json与xml对比

对于configparser,configparser有一个巨大的劣势,在于配置文件只能支持二维,section下定义option(key:value),如果想在option的value中再次定义列表、字典等数据类型,它只能识别为字符串,你需要将str手动再转化为对应的数据类型

而针对ymal,json没有那么严格的格式要求,写做一行还是换行展示都随你,没有那么严苛的要求。
最后对比pickle,json格式是各种编程语言通用的数据格式,由于是key value的键值对,不存在loads之后的安全问题。而且你学会了json,也就学会了pickle,因为二者的使用方式一毛一样啊!

三分钟学会Json

1.简介

JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象简谱) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于 ECMAScript (欧洲计算机协会制定的js规范)的一个子集,采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言。易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成,并有效地提升网络传输效率。

至于推荐使用Json的理由:

  1. Json格式是一种通用的数据类型

  2. Python内置json模块,便于操作

  3. json格式类似于python的dict

  4. json的保存与读取极为方便

  5. 学习成本低,3分钟包教包会

2.类型、语法说明
在这里插入图片描述

看到上图的Python与json对比关系,其实差异并不大,我们只需要注意几点即可:

  • json的数据为key:value,且以逗号分隔,但注意json使用双引号包裹键值对
  • 花括号中保存为对象,而方括号保存的是数组,不论python是list还是tuple,最终都会转化为数组
  • json由于是js引申的数据类型,所以在布尔表达式与空值上,使用与python不同,需要注意

3.json的方法

  • dump():将python对象序列化到一个文件,是文本文件,相当于将序列化后的json字符写到一个文件
  • load():从文件反序列表出python对象
  • json和pickle相同,都只有四个方法:
  • dumps():将python对象编码为json的字符串
  • loads():将字符串编码为一个python对象

即:带s的方法是数据类型间的转化str <–> dict,不带s的都是数据与文件的转化

4.实例说明

在演示前,我们需要先定义一个初始化数据:

data = {
    "in_use": True,
    "info": {
        "name_cn": 'Python',
        "name_en": "BreezePython",
    },
    "contents": ["Python", "Java", "Linux"]
}

5.dumps() .loads()

import json
json.dumps(data)
>>> '{"in_use": true, "info": {"name_cn": "\\u6e05\\u98cePython", "name_en": "BreezePython"}, "contents": ["Python", "Java", "Linux"]}'
#这里大家看到一个问题,中文异常,此时我们需要添加参数ensure_ascii=False
json.dumps(data,ensure_ascii=False)
>>> '{"in_use": true, "info": {"name_cn": "Python", "name_en": "BreezePython"}, "contents": ["Python", "Java", "Linux"]}'
# 当然我们可以美观的打印它
json_data = json.dumps(data, sort_keys=True, indent=4, separators=(',', ': '),ensure_ascii=False)
print(json_data)
>>> {
    "contents": [
        "Python",
        "Java",
        "Linux"
    ],
    "in_use": true,
    "info": {
        "name_cn": "Python",
        "name_en": "BreezePython"
    }
}
# 了解了dumps,loads就比较简单了...
json.loads(json_data)
{'contents': ['Python', 'Java', 'Linux'], 'in_use': True, 'info': {'name_cn': 'Python', 'name_en': 'BreezePython'}}

6.dump() .load()

import json
# 先来看看dump将数据保存至文本
with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(data, f, indent=4)
    # 同理我们还可以使用dumps完成写入操作
    # f.write(json.dumps(data, indent=4))
# 保存了文本,我们在通过load读取出来
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = json.load(f)
    # 同理我们还可以使用loads完成读取操作
    # data = json.loads(f.read())
print(data)
>>> {'in_use': True, 'info': {'name_cn': 'Python', 'name_en': 'BreezePython'}, 'contents': ['Python', 'Java', 'Linux']}

看到这里,你是否发现,即便不会dump和load我们一样可以使用dumps和loads替换前两者,完成读写操作。三分钟学会了json的操作,并且买一送一附带学会了pickle的操作。你是否get到?

https://www.cnblogs.com/xxpythonxx/p/11953852.html

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