python保存對象

Ⅰ 如何用python把網頁上的文本內容保存下來

1、了解Python如何獲取網頁內容。

Ⅱ python 在命令窗口中輸入沒問題，在腳本中出錯

shelve是一個對象持久化保存方法，將對象保存到文件裡面，一般來說對象的保存和恢復都是通過shelve來進行的。 你的問題是test.txt已經存在，並且格式與shelve不符，所以提示 "db type could not be determined" 解決方法: 刪除/home/luo/python/test.txt文件，首次運行後會自動生成該文件。 另外，預設方式數據文件是二進制的，最好不要用txt結尾來誤導別人。 下面是運行結果 [zx@zx-linux test]$ ./test.py Ener command (? for help): store Enter unique ID number: 1 Enter name: 2 Enter age: 3 Enter phone number: 4 Ener command (? for help): quit

Ⅲ Python多進程運行——Multiprocessing基礎教程2

上篇文章簡單介紹了multiprocessing模塊，本文將要介紹進程之間的數據共享和信息傳遞的概念。

在多進程處理中，所有新創建的進程都會有這兩個特點：獨立運行，有自己的內存空間。

我們來舉個例子展示一下：

這個程序的輸出結果是：

在上面的程序中我們嘗試在兩個地方列印全局列表result的內容：

我們再用一張圖來幫助理解記憶不同進程間的數據關系：

如果程序需要在不同的進程之間共享一些數據的話，該怎麼做呢？不用擔心，multiprocessing模塊提供了Array對象和Value對象，用來在進程之間共享數據。

所謂Array對象和Value對象分別是指從共享內存中分配的ctypes數組和對象。我們直接來看一個例子，展示如何用Array對象和Value對象在進程之間共享數據：

程序輸出的結果如下：

成功了！主程序和p1進程輸出了同樣的結果，說明程序中確實完成了不同進程間的數據共享。那麼我們來詳細看一下上面的程序做了什麼：

在主程序中我們首先創建了一個Array對象：

向這個對象輸入的第一個參數是數據類型：i表示整數，d代表浮點數。第二個參數是數組的大小，在這個例子中我們創建了包含4個元素的數組。

類似的，我們創建了一個Value對象：

我們只對Value對象輸入了一個參數，那就是數據類型，與上述的方法一致。當然，我們還可以對其指定一個初始值（比如10），就像這樣：

隨後，我們在創建進程對象時，將剛創建好的兩個對象：result和square_sum作為參數輸入給進程：

在函數中result元素通過索引進行數組賦值，square_sum通過 value 屬性進行賦值。

注意：為了完整列印result數組的結果，需要使用 result[:] 進行列印，而square_sum也需要使用 value 屬性進行列印：

每當python程序啟動時，同時也會啟動一個伺服器進程。隨後，只要我們需要生成一個新進程，父進程就會連接到伺服器並請求它派生一個新進程。這個伺服器進程可以保存Python對象，並允許其他進程使用代理來操作它們。

multiprocessing模塊提供了能夠控制伺服器進程的Manager類。所以，Manager類也提供了一種創建可以在不同流程之間共享的數據的方法。

伺服器進程管理器比使用共享內存對象更靈活，因為它們可以支持任意對象類型，如列表、字典、隊列、值、數組等。此外，單個管理器可以由網路上不同計算機上的進程共享。

但是，伺服器進程管理器的速度比使用共享內存要慢。

讓我們來看一個例子：

這個程序的輸出結果是：

我們來理解一下這個程序做了什麼：首先我們創建了一個manager對象

在with語句下的所有行，都是在manager對象的范圍內的。接下來我們使用這個manager對象創建了列表（類似的，我們還可以用 manager.dict() 創建字典）。

最後我們創建了進程p1（用於在records列表中插入一條新的record）和p2（將records列印出來），並將records作為參數進行傳遞。

伺服器進程的概念再次用下圖總結一下：

為了能使多個流程能夠正常工作，常常需要在它們之間進行一些通信，以便能夠劃分工作並匯總最後的結果。multiprocessing模塊支持進程之間的兩種通信通道：Queue和Pipe。

使用隊列來回處理多進程之間的通信是一種比較簡單的方法。任何Python對象都可以使用隊列進行傳遞。我們來看一個例子：

上面這個程序的輸出結果是：

我們來看一下上面這個程序到底做了什麼。首先我們創建了一個Queue對象：

然後，將這個空的Queue對象輸入square_list函數。該函數會將列表中的數平方，再使用 put() 方法放入隊列中：

隨後使用 get() 方法，將q列印出來，直至q重新稱為一個空的Queue對象：

我們還是用一張圖來幫助理解記憶：

一個Pipe對象只能有兩個端點。因此，當進程只需要雙向通信時，它會比Queue對象更好用。

multiprocessing模塊提供了 Pipe() 函數，該函數返回由管道連接的一對連接對象。 Pipe() 返回的兩個連接對象分別表示管道的兩端。每個連接對象都有 send() 和 recv() 方法。

我們來看一個例子：

上面這個程序的輸出結果是：

我們還是來看一下這個程序到底做了什麼。首先創建了一個Pipe對象：

與上文說的一樣，該對象返回了一對管道兩端的兩個連接對象。然後使用 send() 方法和 recv() 方法進行信息的傳遞。就這么簡單。在上面的程序中，我們從一端向另一端發送一串消息。在另一端，我們收到消息，並在收到END消息時退出。

要注意的是，如果兩個進程(或線程)同時嘗試從管道的同一端讀取或寫入管道中的數據，則管道中的數據可能會損壞。不過不同的進程同時使用管道的兩端是沒有問題的。還要注意，Queue對象在進程之間進行了適當的同步，但代價是增加了計算復雜度。因此，Queue對象對於線程和進程是相對安全的。

最後我們還是用一張圖來示意：

Python的multiprocessing模塊還剩最後一篇文章：多進程的同步與池化

敬請期待啦！

Ⅳ python保存圖層設置

先使用PIL庫打開需要保存的文件，再使用PIL的.save()方法來進行保存圖片，可以在其中設置保存的位置和圖片格式。
python中對象之間的賦值是按引用傳遞的，如果需要拷貝對象，需要用到標准庫中的模塊。
利用PIL中的Image函數，這個函數讀取出來不是array格式，這時候需要用np.asarray(im)或者np.array（）函數。np.array()是深拷貝，np.asarray()是淺拷貝，.淺拷貝，只拷貝父對象，不會拷貝對象的內部的子對象。.deep深拷貝，拷貝對象及其子對象。

Ⅳ Python 使用對象模型來存儲數據

Python使用對象模型來存儲數據。構造任何類型的值都是一個對象。盡管Python通常被當成一種「面向對象的編程語言」，但你完全能夠寫出不使用任何類和實例的實用腳本。不過Python的對象語法和架構鼓勵我們使用這些特性，下面讓我們仔細研究一下Python對象。所有的Python對像都擁有三個特性:身份，類型和值。
身份:每一個對象都有一個唯一的身份標識自己，任何對象的身份可以使用內建函數id()來得到。這個值可以被認為是該對象的內存地址。你極少會用到這個值，也不用太關心它究竟是什麼。
類型對象的類型決定了該對象可以保存什麼類型的值，可以進行什麼樣的操作，以及遵循什麼樣的規則。你可以用內建函數type0查看Python對象的類型。因為在Python中類型也是對象(還記得我們提到Python是面向對象的這句話嗎?)，所以type0返回的是對象而不是簡單的字元串。
值:對象表示的數據項。
上面三個特性在對象創建的時候就被賦值，除了值之外，其他兩個特性都是只讀的。對於新式類型和類，對象的類型也是可以改變的，不過並不推薦初學者這樣做。如果對象支持更新操作，那麼它的值就可以改變，否則它的值也是只讀的。對象的值是否可以更改被稱為對象的可改變性(mutability)，我們會在後面的4.7小節中討論這個問題。只要一個對象還沒有被銷毀，這些特性就一直存在。Python有一系列的基本(內建)數據類型，必要時也可以創建自定義類型來滿足你對應用程序的需求。絕大多數應用程序通常使用標准類型，對特定的數據存儲則通過創建和實例化類來實現。

Ⅵ python如何把一個序列化的自定義類對象存到文件

Python有專門的序列化模塊pickle用來序列化/反序列化對象，可以查一下它的使用。

pickle是純Python寫的，它還有個替代模塊cPickle，是C語言寫的，速度快很多。

Ⅶ python哪些標准庫

標准庫比較多 功能也不同：
標准庫
sys
系統相關的參數和函數。 sys 庫一般用來訪問和修改系統相關信息，比如查看 python 版本、系統環境變數、模塊信息和 python 解釋器相關信息等等。
os
操作系統介面模塊。這個庫提供了訪問操作系統相關依賴的方式，比如輸入輸出操作、讀寫操作、操作系統異常錯誤信息、進程線程管理、文件管理、調度程序等等。
re
正則表達式操作。這個庫是我喜歡並且經常會用到的庫，在對大量字元串進行處理的時候用正則表達式是最快速有效的方式，但是正則表達式的學習曲線較高，有興趣的朋友可以訪問這個網站學習。
math
數學函數庫。 math 庫提供了對 C 語言標準定義的數學函數訪問，比如數論（Number-theoretic）的各種表示方法、冪和對數函數（Power and logarithmic functions）、三角函數（Trigonometric functions）、常量圓周率（π）和自然常數（e）等等。
random
生成偽隨機數。
偽隨機數與隨機數（真隨機數）不同的是執行環境，隨機數是真實世界中通過物理過程實踐得出結論，而偽隨機數是通過計算機的特定演算法生成的數，所以這個過程是可預測的、有規律的，只是循環周期較長，並不能與現實場景相切合。
random庫提供生成隨機數，可以模擬現實世界中隨機取數、隨機抽獎等等。
logging
日誌記錄工具。這個庫提供了對應用程序和庫函數的日誌記錄，日常開發中我們經常需要通過日誌列印出當前程序的運行狀態，實時查看可能出現的堆棧異常和錯誤信息。
json
Json 編碼和解碼器。 json 庫提供了對 json 數據的支持，日常開發中我們做前後端分離需要對傳輸數據 json 進行序列化和反序列化操作，以保證對數據的完整性和有效性，而序列化和反序列化其實就是編碼和解碼的過程。
pickle
Python 對象序列化庫。 pickle 庫支持對 python 對象進行序列化和反序列化操作，當我們需要將處理好的對象保存到文件或資料庫中時，就可以將其序列化成二進制數據，從而更好的保存起來。
shelve
Python 對象持久化。簡單的數據存儲方案。
socket
底層網路介面。 socket（套接字） 庫提供了標準的BSD（伯克利套接字） Socket API，可以通過訪問底層操作系統 Socket 的相關介面進行網路通訊。
datetime
基本日期和時間類型庫。該庫提供了各種簡單和復雜的方式處理日期和時間，日常我們會用時間測算時間消耗、復雜度，對存儲的創建時間和修改時間也需要進一步說明，對計時器的描述和控制也需要用到該庫。
hashlib
安全哈希和消息摘要。摘要演算法 其實就是對某些數據進行加密（不可逆的加密演算法），因為被加密的數據無法破解，所以就能防止被篡改。常見的摘要演算法有 MD5、SHA1，一般我們會用 MD5 對用戶口令進行加密，防止盜用後被輕易破解；而 SHA1 與 MD5 類似，但是 SHA1 會產生更長的長度，也更安全，但是演算法的復雜性通常伴隨著存儲空間和時間的消耗。要說比SHA1更長的字元長度，還有 SHA224、SHA256、SHA384 和 SHA512，看名字就能知道。
大家都知道無論演算法生成的字元長度如何都有可能發生碰撞（被破解），這是不可避免的，所以具體場景具體情況而定。
configparser
配置文件解析器。 configparser 庫可以輕松定製配置文件，通過解析配置文件的信息我們就可以全局訪問相關配置。
urllib
URL 處理模塊。 urllib 庫集成了處理 URLs（統一資源定位符）的各種模塊：
URL urllib.request URL robots.txt urllib 庫對訪問網路有很好的支持，提供了對數據的訪問和處理、文件的上傳和下載、記錄 cookie 和 session 等等。
itertools
為高效循環而創建迭代器的函數。 itertools 庫也是經常需要用到，當我們要對某些數進行 for-in 時就需要先將其處理成一個可迭代對象，之後我們才能進行遍歷操作。
collections
容器數據類型庫。 collections 庫提供了對所有容器數據類型的支持，包括 dict, list, set 和 tuple。我們可以用此庫對不同數據類型進行操作，常有的函數方法有這些：
namedtuple() 創建命名元組子類的工廠函數 deque 類似列表(list)的容器，實現了在兩端快速添加(append)和彈出(pop) ChainMap 類似字典(dict)的容器類，將多個映射集合到一個視圖裡面 Counter 字典的子類，提供了可哈希對象的計數功能 OrderedDict 字典的子類，保存了他們被添加的順序 defaultdict 字典的子類，提供了一個工廠函數，為字典查詢提供一個默認值 UserDict 封裝了字典對象，簡化了字典子類化 UserList 封裝了列表對象，簡化了列表子類化 UserString 封裝了列表對象，簡化了字元串子類化 functools
高階函數和可調用對象上的操作。該庫主要調用高階函數，是常規函數的一種補充。目前庫中包含以下幾種函數：
cmp_to_key lru_cache total_ordering partial partialmethod rece singledispatch update_wrapper wraps threading
線程並行庫。 threading 庫支持線程和多線程的操作，針對多線程並發的問題可以給數據加同步鎖，一次只能讓一個線程處理數據，從而避免出現數據讀寫混亂。
在 CPython 解釋器上，因為GIL（全局解釋器鎖）鎖機制的存在的，被設計成線程安全，所以同一時間只能執行一個線程，這就導致了多線程不能發揮出計算機的多核特性。
multiprocessing
進程並行庫。 multiprocessing 庫與 threading 庫很類似，不同的是進程庫可以創建子進程避開 GIL，從而彌補線程庫存在的劣勢和發揮計算機的多核特性。
timeit
測量小代碼片段的執行時間。此庫主要用來計算運行代碼的時間消耗，支持多種方式傳入參數。
atexit
退出處理器。當處理一個函數需要立馬退出時可以使用該庫。
abc
抽象基類。 abc 庫定義抽象基類，以便其他類派生出新類。比如 collections 容器庫中就有此派生出的 collections.abc 類，派生出來的類可以進一步實現。
asyncio
非同步IO庫。 asyncio 庫是一個用 async/await 關鍵字編寫並發的庫，為多個非同步框架提供基礎功能，能夠實現高性能的網路、Web伺服器、資料庫連接和分布式任務隊列等。

淺層和深層復制操作。 庫提供對對象的拷貝，我們都知道要製作對象副本，是無法通過簡單值傳遞創建新變數的方式做到，因為新變數所指向的內存空間依舊是原對象本身，所以對新變數進行任何操作都會改變原對象。那麼， 庫就提供了製作對象副本的各種方法，會開辟一個新的內存空間存放副本對象，修改操作不會對原對象有任何干預。
csv
csv（Comma Separated Values）文件讀寫庫。此庫支持以純文本的形式存儲表格數據（數字和文本）。
operator
標准運算符替代函數庫。此庫是將 python 自有的運算符作為有效函數，比如表達式 x+y 可以用函數 operator.add(x, y) 表示；比如表達式 a*b 可以用函數 operator.mul(a, b) 表示，等等。
enum
枚舉庫。 enum 庫支持創建枚舉類來存儲大量同類型的不可變常量，以便其他函數調用。創建出來的枚舉類是可迭代對象，所以可以用 for-in 枚舉出所有常量。
heapq
堆隊列演算法。這個模塊提供了堆隊列演算法的實現，也稱為優先隊列演算法。優先隊列中的每個元素都有各自的優先順序，優先順序最高的元素最先得到服務。所以當我們要求前n最大/最小值的時候就可以用此演算法來實現， heapq 庫中也提供了相應函數實現。
http
HTTP 模塊。 http 模塊是一個包，收集了多個處理超文本傳輸協議的模塊：
urllib.request http 模塊通過 http.HTTPStatus 枚舉定義了HTTP狀態碼 以及相關聯消息。
profile、pstats
性能分析工具。 profile 模塊提供了 profile 和 cProfile 兩種不同實現的性能分析工具，可用來描述程序各個部分的執行時間和頻率，統計後的信息可以通過 pstats 模塊保存並使用。
ssl
TLS/SSL（傳輸安全協議）。此模塊提供對安全協議的支持，通過應用上下文，可將 TLS（傳輸層安全性協議）或其前身 SSL（安全套接層）支持安全協議，能為互聯網通信提供安全和數據完整性保障。一般 HTTPS 協議都支持 TLS/SSL 加密。
unitest
單元測試框架。 unitest 庫常用於單元測試，受到 JUnit 和其他主流測試庫的啟發， unitest 庫的功能和函數與它們有著相似的風格。
uuid
UUID庫。 uuid 庫主要用途是生成隨機字元串，庫中有多個版本的 UUID 對象方法，比如版本 1、3、4 和 5 的 uuid1() 、 uuid3() 、 uuid4() 和 uuid5() 。需要注意的是，如果要生成隨機字元串，可以使用 uuid1() 和 uuid4() ，但是 uuid1() 會存在隱私風險，因為生成的原理里邊包含用戶訪問計算機的網路地址，而 uuid4() 是通過隨機字元生成。
希望可以幫助到你。

Ⅷ Python入門教程

Python支持五種基本數字類型，其中有三種整形類型。有符號整型 - 長整型、布爾值 浮點值 復數。

Python中字元串被定義為引號之間的字元集合。支持使用成對的單引號或雙引號，三引號（三個連續的單引號或雙引號）可以用來包含特殊字元。使用索引操作符（[]）和切片操作符（[:]）可以得到子字元串。索引規則：第一個字元的索引是0，最後一個字元的索引是-1。

加號（+）用於字元串連接運算，星號（*）則用於字元串重復。可以將列表和元組當成普通的「數組」，可以保存任意數量任意類型的Python對象。通過從0開始的數字索引訪問元素。

列表和元組有幾處重要的區別。列表元素用中括弧（[]）包裹，元素的個數及元素值可以改變。元組用小括弧（()）包裹，不可以更改。通過切片元素（[]和[:]）可以得到子集，這點與字元串使用方法一致。

Ⅸ python中怎麼保存到add變數

將變數存儲到目標文件中區pickle.mp(shoplist，f)#關閉文件f.close()#刪除變數。
在python中，變數保存的是對象（值）的引用，我們稱為引用語義，只是把數據保存到了資料庫里。
python中的add（)函數可將對象作為一個整體加入字典中。

Ⅹ python中pickle模塊的作用是什麼為什麼不直接把數據存到文件中

Pickle模塊中最常用的函數為：

（1）pickle.mp(obj, file, [,protocol])

函數的功能：將obj對象序列化存入已經打開的file中。

參數講解：

• obj：想要序列化的obj對象。

• file:文件名稱。

• protocol：序列化使用的協議。如果該項省略，則默認為0。如果為負值或HIGHEST_PROTOCOL，則使用最高的協議版本。

（2）pickle.load(file)

函數的功能：將file中的對象序列化讀出。

參數講解：

• file：文件名稱。

（3）pickle.mps(obj[, protocol])

函數的功能：將obj對象序列化為string形式，而不是存入文件中。

參數講解：

• obj：想要序列化的obj對象。

• protocal：如果該項省略，則默認為0。如果為負值或HIGHEST_PROTOCOL，則使用最高的協議版本。

（4）pickle.loads(string)

函數的功能：從string中讀出序列化前的obj對象。