小數據存儲
我們在編寫代碼的時候，經常會涉及到數據存儲的情況，如果是爬蟲得到的大數據，我們會選擇使用數據庫，或者excel存儲。但如果只是一些小數據，或者說關聯性較強且存在存儲後複用的數據，我們該如何存儲呢？
使用open保存文本
最簡單、粗暴+無腦的存儲方式就是保存成一個文本文檔了。
使用open函數，將結果一行行的保存成文本,這裏涉及的知識點只有簡單的幾條：
-
文件讀寫模式，r 、w、a、b、+ ,掌握這幾種即可。
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使用單獨的open打開文件時，需要注意結尾時的調用close()函數關閉文檔
- 推薦使用上下文管理器的with open操作
csv文件
之所以將csv與excel分開說，首先需要掃盲下，csv屬於特定格式的文本文件(使用逗號分隔)，而excel是二進制文件。
csv可以直接使用文本編輯器打開，excel不行…
其實csv文件，完全可以使用open函數進行保存，只要你將每行數據都使用,分隔開即可。
另外，python自帶csv庫，可以很方便的操作與保存該數據
xml文件
xml文件的方式，已經逐漸被淘汰了，爲什麼這麼說？因爲它繁瑣的樹形結構，導致了在傳輸過程中，佔用了更多的內存。所以，除非必要，真的不推薦以xml的形式存儲你的數據…
configparser
python模塊中configparser是一個專門用來保存配置文件的模塊庫，它非常適合保存一些具有關聯性的數據內容，尤其是配置文件。通過定義section的方式，在section中添加key:value的方式，可以直觀明瞭的數據內容。我之前專門寫了一篇關於它的文章，會附在公衆號的字文章中，喜歡的朋友可以去看看。
pyyaml
yaml類型的文件已經成爲很多Linux下的主流配置文件類型，比如Docker、Ansible等等都在使用yaml，但它依然不是一個主流的數據存儲方式，因爲yaml本身的格式要求太過嚴苛，比結構化的Python格式更爲嚴格，喜歡的朋友可以去研究下…
pickle
pickle模塊的使用面很窄，但不得不說還是有些人會使用，所以簡單說些它的優劣:
優勢：接口簡單(與json相似)；存儲格式通用型，及在Windows、Linux等平臺下通用；二進制存儲，效率高
劣勢：pickle是python特定的協議，其他語言無法使用；pickle存在安全性，這個要着重說下，看下圖
Json文件
說了上面那麼多，壓軸的還是Json！
首先相對於xml，現在更多的網站在數據傳輸中使用json格式，因爲同等的字節下，json傳輸數據的效率要更高於xml。
對於configparser，configparser有一個巨大的劣勢，在於配置文件只能支持二維，section下定義option(key:value)，如果想在option的value中再次定義列表、字典等數據類型，它只能識別爲字符串，你需要將str手動再轉化爲對應的數據類型
而針對ymal，json沒有那麼嚴格的格式要求，寫做一行還是換行展示都隨你，沒有那麼嚴苛的要求。
最後對比pickle，json格式是各種編程語言通用的數據格式，由於是key value的鍵值對，不存在loads之後的安全問題。而且你學會了json，也就學會了pickle，因爲二者的使用方式一毛一樣啊！
三分鐘學會Json
1.簡介
JSON(JavaScript Object Notation, JS 對象簡譜) 是一種輕量級的數據交換格式。它基於 ECMAScript (歐洲計算機協會制定的js規範)的一個子集，採用完全獨立於編程語言的文本格式來存儲和表示數據。簡潔和清晰的層次結構使得 JSON 成爲理想的數據交換語言。易於人閱讀和編寫，同時也易於機器解析和生成，並有效地提升網絡傳輸效率。
至於推薦使用Json的理由：
-
Json格式是一種通用的數據類型
-
Python內置json模塊，便於操作
-
json格式類似於python的dict
-
json的保存與讀取極爲方便
- 學習成本低，3分鐘包教包會
2.類型、語法說明
看到上圖的Python與json對比關係，其實差異並不大，我們只需要注意幾點即可：
- json的數據爲key：value，且以逗號分隔，但注意json使用雙引號包裹鍵值對
- 花括號中保存爲對象，而方括號保存的是數組，不論python是list還是tuple，最終都會轉化爲數組
- json由於是js引申的數據類型，所以在布爾表達式與空值上，使用與python不同，需要注意
3.json的方法
- dump():將python對象序列化到一個文件，是文本文件，相當於將序列化後的json字符寫到一個文件
- load():從文件反序列表出python對象
- json和pickle相同，都只有四個方法：
- dumps()：將python對象編碼爲json的字符串
- loads():將字符串編碼爲一個python對象
即：帶s的方法是數據類型間的轉化str <--> dict，不帶s的都是數據與文件的轉化
4.實例說明
在演示前，我們需要先定義一個初始化數據：
data = {
"in_use": True,
"info": {
"name_cn": 'Python',
"name_en": "BreezePython",
},
"contents": ["Python", "Java", "Linux"]
}5.dumps() .loads()
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import json
json.dumps(data)
>>> '{"in_use": true, "info": {"name_cn": "\\u6e05\\u98cePython", "name_en": "BreezePython"}, "contents": ["Python", "Java", "Linux"]}'
#這裏大家看到一個問題，中文異常，此時我們需要添加參數ensure_ascii=False
json.dumps(data,ensure_ascii=False)
>>> '{"in_use": true, "info": {"name_cn": "Python", "name_en": "BreezePython"}, "contents": ["Python", "Java", "Linux"]}'
# 當然我們可以美觀的打印它
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"
}
}
# 瞭解了dumps，loads就比較簡單了...
json.loads(json_data)
{'contents': ['Python', 'Java', 'Linux'], 'in_use': True, 'info': {'name_cn': 'Python', 'name_en': 'BreezePython'}}6.dump() .load()
import json
# 先來看看dump將數據保存至文本
with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(data, f, indent=4)
# 同理我們還可以使用dumps完成寫入操作
# f.write(json.dumps(data, indent=4))
# 保存了文本，我們在通過load讀取出來
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
data = json.load(f)
# 同理我們還可以使用loads完成讀取操作
# data = json.loads(f.read())
print(data)
>>> {'in_use': True, 'info': {'name_cn': 'Python', 'name_en': 'BreezePython'}, 'contents': ['Python', 'Java', 'Linux']}看到這裏，你是否發現，即便不會dump和load我們一樣可以使用dumps和loads替換前兩者，完成讀寫操作。三分鐘學會了json的操作，並且買一送一附帶學會了pickle的操作。你是否get到？