python保存对象

Ⅰ 如何用python把网页上的文本内容保存下来

1、了解Python如何获取网页内容。

Ⅱ python 在命令窗口中输入没问题，在脚本中出错

shelve是一个对象持久化保存方法，将对象保存到文件里面，一般来说对象的保存和恢复都是通过shelve来进行的。 你的问题是test.txt已经存在，并且格式与shelve不符，所以提示 "db type could not be determined" 解决方法: 删除/home/luo/python/test.txt文件，首次运行后会自动生成该文件。 另外，缺省方式数据文件是二进制的，最好不要用txt结尾来误导别人。 下面是运行结果 [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多进程运行——Multiprocessing基础教程2

上篇文章简单介绍了multiprocessing模块，本文将要介绍进程之间的数据共享和信息传递的概念。

在多进程处理中，所有新创建的进程都会有这两个特点：独立运行，有自己的内存空间。

我们来举个例子展示一下：

这个程序的输出结果是：

在上面的程序中我们尝试在两个地方打印全局列表result的内容：

我们再用一张图来帮助理解记忆不同进程间的数据关系：

如果程序需要在不同的进程之间共享一些数据的话，该怎么做呢？不用担心，multiprocessing模块提供了Array对象和Value对象，用来在进程之间共享数据。

所谓Array对象和Value对象分别是指从共享内存中分配的ctypes数组和对象。我们直接来看一个例子，展示如何用Array对象和Value对象在进程之间共享数据：

程序输出的结果如下：

成功了！主程序和p1进程输出了同样的结果，说明程序中确实完成了不同进程间的数据共享。那么我们来详细看一下上面的程序做了什么：

在主程序中我们首先创建了一个Array对象：

向这个对象输入的第一个参数是数据类型：i表示整数，d代表浮点数。第二个参数是数组的大小，在这个例子中我们创建了包含4个元素的数组。

类似的，我们创建了一个Value对象：

我们只对Value对象输入了一个参数，那就是数据类型，与上述的方法一致。当然，我们还可以对其指定一个初始值（比如10），就像这样：

随后，我们在创建进程对象时，将刚创建好的两个对象：result和square_sum作为参数输入给进程：

在函数中result元素通过索引进行数组赋值，square_sum通过 value 属性进行赋值。

注意：为了完整打印result数组的结果，需要使用 result[:] 进行打印，而square_sum也需要使用 value 属性进行打印：

每当python程序启动时，同时也会启动一个服务器进程。随后，只要我们需要生成一个新进程，父进程就会连接到服务器并请求它派生一个新进程。这个服务器进程可以保存Python对象，并允许其他进程使用代理来操作它们。

multiprocessing模块提供了能够控制服务器进程的Manager类。所以，Manager类也提供了一种创建可以在不同流程之间共享的数据的方法。

服务器进程管理器比使用共享内存对象更灵活，因为它们可以支持任意对象类型，如列表、字典、队列、值、数组等。此外，单个管理器可以由网络上不同计算机上的进程共享。

但是，服务器进程管理器的速度比使用共享内存要慢。

让我们来看一个例子：

这个程序的输出结果是：

我们来理解一下这个程序做了什么：首先我们创建了一个manager对象

在with语句下的所有行，都是在manager对象的范围内的。接下来我们使用这个manager对象创建了列表（类似的，我们还可以用 manager.dict() 创建字典）。

最后我们创建了进程p1（用于在records列表中插入一条新的record）和p2（将records打印出来），并将records作为参数进行传递。

服务器进程的概念再次用下图总结一下：

为了能使多个流程能够正常工作，常常需要在它们之间进行一些通信，以便能够划分工作并汇总最后的结果。multiprocessing模块支持进程之间的两种通信通道：Queue和Pipe。

使用队列来回处理多进程之间的通信是一种比较简单的方法。任何Python对象都可以使用队列进行传递。我们来看一个例子：

上面这个程序的输出结果是：

我们来看一下上面这个程序到底做了什么。首先我们创建了一个Queue对象：

然后，将这个空的Queue对象输入square_list函数。该函数会将列表中的数平方，再使用 put() 方法放入队列中：

随后使用 get() 方法，将q打印出来，直至q重新称为一个空的Queue对象：

我们还是用一张图来帮助理解记忆：

一个Pipe对象只能有两个端点。因此，当进程只需要双向通信时，它会比Queue对象更好用。

multiprocessing模块提供了 Pipe() 函数，该函数返回由管道连接的一对连接对象。 Pipe() 返回的两个连接对象分别表示管道的两端。每个连接对象都有 send() 和 recv() 方法。

我们来看一个例子：

上面这个程序的输出结果是：

我们还是来看一下这个程序到底做了什么。首先创建了一个Pipe对象：

与上文说的一样，该对象返回了一对管道两端的两个连接对象。然后使用 send() 方法和 recv() 方法进行信息的传递。就这么简单。在上面的程序中，我们从一端向另一端发送一串消息。在另一端，我们收到消息，并在收到END消息时退出。

要注意的是，如果两个进程(或线程)同时尝试从管道的同一端读取或写入管道中的数据，则管道中的数据可能会损坏。不过不同的进程同时使用管道的两端是没有问题的。还要注意，Queue对象在进程之间进行了适当的同步，但代价是增加了计算复杂度。因此，Queue对象对于线程和进程是相对安全的。

最后我们还是用一张图来示意：

Python的multiprocessing模块还剩最后一篇文章：多进程的同步与池化

敬请期待啦！

Ⅳ python保存图层设置

先使用PIL库打开需要保存的文件，再使用PIL的.save()方法来进行保存图片，可以在其中设置保存的位置和图片格式。
python中对象之间的赋值是按引用传递的，如果需要拷贝对象，需要用到标准库中的模块。
利用PIL中的Image函数，这个函数读取出来不是array格式，这时候需要用np.asarray(im)或者np.array（）函数。np.array()是深拷贝，np.asarray()是浅拷贝，.浅拷贝，只拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象。.deep深拷贝，拷贝对象及其子对象。

Ⅳ Python 使用对象模型来存储数据

Python使用对象模型来存储数据。构造任何类型的值都是一个对象。尽管Python通常被当成一种“面向对象的编程语言”，但你完全能够写出不使用任何类和实例的实用脚本。不过Python的对象语法和架构鼓励我们使用这些特性，下面让我们仔细研究一下Python对象。所有的Python对像都拥有三个特性:身份，类型和值。
身份:每一个对象都有一个唯一的身份标识自己，任何对象的身份可以使用内建函数id()来得到。这个值可以被认为是该对象的内存地址。你极少会用到这个值，也不用太关心它究竟是什么。
类型对象的类型决定了该对象可以保存什么类型的值，可以进行什么样的操作，以及遵循什么样的规则。你可以用内建函数type0查看Python对象的类型。因为在Python中类型也是对象(还记得我们提到Python是面向对象的这句话吗?)，所以type0返回的是对象而不是简单的字符串。
值:对象表示的数据项。
上面三个特性在对象创建的时候就被赋值，除了值之外，其他两个特性都是只读的。对于新式类型和类，对象的类型也是可以改变的，不过并不推荐初学者这样做。如果对象支持更新操作，那么它的值就可以改变，否则它的值也是只读的。对象的值是否可以更改被称为对象的可改变性(mutability)，我们会在后面的4.7小节中讨论这个问题。只要一个对象还没有被销毁，这些特性就一直存在。Python有一系列的基本(内建)数据类型，必要时也可以创建自定义类型来满足你对应用程序的需求。绝大多数应用程序通常使用标准类型，对特定的数据存储则通过创建和实例化类来实现。

Ⅵ python如何把一个序列化的自定义类对象存到文件

Python有专门的序列化模块pickle用来序列化/反序列化对象，可以查一下它的使用。

pickle是纯Python写的，它还有个替代模块cPickle，是C语言写的，速度快很多。

Ⅶ python哪些标准库

标准库比较多 功能也不同：
标准库
sys
系统相关的参数和函数。 sys 库一般用来访问和修改系统相关信息，比如查看 python 版本、系统环境变量、模块信息和 python 解释器相关信息等等。
os
操作系统接口模块。这个库提供了访问操作系统相关依赖的方式，比如输入输出操作、读写操作、操作系统异常错误信息、进程线程管理、文件管理、调度程序等等。
re
正则表达式操作。这个库是我喜欢并且经常会用到的库，在对大量字符串进行处理的时候用正则表达式是最快速有效的方式，但是正则表达式的学习曲线较高，有兴趣的朋友可以访问这个网站学习。
math
数学函数库。 math 库提供了对 C 语言标准定义的数学函数访问，比如数论（Number-theoretic）的各种表示方法、幂和对数函数（Power and logarithmic functions）、三角函数（Trigonometric functions）、常量圆周率（π）和自然常数（e）等等。
random
生成伪随机数。
伪随机数与随机数（真随机数）不同的是执行环境，随机数是真实世界中通过物理过程实践得出结论，而伪随机数是通过计算机的特定算法生成的数，所以这个过程是可预测的、有规律的，只是循环周期较长，并不能与现实场景相切合。
random库提供生成随机数，可以模拟现实世界中随机取数、随机抽奖等等。
logging
日志记录工具。这个库提供了对应用程序和库函数的日志记录，日常开发中我们经常需要通过日志打印出当前程序的运行状态，实时查看可能出现的堆栈异常和错误信息。
json
Json 编码和解码器。 json 库提供了对 json 数据的支持，日常开发中我们做前后端分离需要对传输数据 json 进行序列化和反序列化操作，以保证对数据的完整性和有效性，而序列化和反序列化其实就是编码和解码的过程。
pickle
Python 对象序列化库。 pickle 库支持对 python 对象进行序列化和反序列化操作，当我们需要将处理好的对象保存到文件或数据库中时，就可以将其序列化成二进制数据，从而更好的保存起来。
shelve
Python 对象持久化。简单的数据存储方案。
socket
底层网络接口。 socket（套接字） 库提供了标准的BSD（伯克利套接字） Socket API，可以通过访问底层操作系统 Socket 的相关接口进行网络通讯。
datetime
基本日期和时间类型库。该库提供了各种简单和复杂的方式处理日期和时间，日常我们会用时间测算时间消耗、复杂度，对存储的创建时间和修改时间也需要进一步说明，对计时器的描述和控制也需要用到该库。
hashlib
安全哈希和消息摘要。摘要算法 其实就是对某些数据进行加密（不可逆的加密算法），因为被加密的数据无法破解，所以就能防止被篡改。常见的摘要算法有 MD5、SHA1，一般我们会用 MD5 对用户口令进行加密，防止盗用后被轻易破解；而 SHA1 与 MD5 类似，但是 SHA1 会产生更长的长度，也更安全，但是算法的复杂性通常伴随着存储空间和时间的消耗。要说比SHA1更长的字符长度，还有 SHA224、SHA256、SHA384 和 SHA512，看名字就能知道。
大家都知道无论算法生成的字符长度如何都有可能发生碰撞（被破解），这是不可避免的，所以具体场景具体情况而定。
configparser
配置文件解析器。 configparser 库可以轻松定制配置文件，通过解析配置文件的信息我们就可以全局访问相关配置。
urllib
URL 处理模块。 urllib 库集成了处理 URLs（统一资源定位符）的各种模块：
URL urllib.request URL robots.txt urllib 库对访问网络有很好的支持，提供了对数据的访问和处理、文件的上传和下载、记录 cookie 和 session 等等。
itertools
为高效循环而创建迭代器的函数。 itertools 库也是经常需要用到，当我们要对某些数进行 for-in 时就需要先将其处理成一个可迭代对象，之后我们才能进行遍历操作。
collections
容器数据类型库。 collections 库提供了对所有容器数据类型的支持，包括 dict, list, set 和 tuple。我们可以用此库对不同数据类型进行操作，常有的函数方法有这些：
namedtuple() 创建命名元组子类的工厂函数 deque 类似列表(list)的容器，实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop) ChainMap 类似字典(dict)的容器类，将多个映射集合到一个视图里面 Counter 字典的子类，提供了可哈希对象的计数功能 OrderedDict 字典的子类，保存了他们被添加的顺序 defaultdict 字典的子类，提供了一个工厂函数，为字典查询提供一个默认值 UserDict 封装了字典对象，简化了字典子类化 UserList 封装了列表对象，简化了列表子类化 UserString 封装了列表对象，简化了字符串子类化 functools
高阶函数和可调用对象上的操作。该库主要调用高阶函数，是常规函数的一种补充。目前库中包含以下几种函数：
cmp_to_key lru_cache total_ordering partial partialmethod rece singledispatch update_wrapper wraps threading
线程并行库。 threading 库支持线程和多线程的操作，针对多线程并发的问题可以给数据加同步锁，一次只能让一个线程处理数据，从而避免出现数据读写混乱。
在 CPython 解释器上，因为GIL（全局解释器锁）锁机制的存在的，被设计成线程安全，所以同一时间只能执行一个线程，这就导致了多线程不能发挥出计算机的多核特性。
multiprocessing
进程并行库。 multiprocessing 库与 threading 库很类似，不同的是进程库可以创建子进程避开 GIL，从而弥补线程库存在的劣势和发挥计算机的多核特性。
timeit
测量小代码片段的执行时间。此库主要用来计算运行代码的时间消耗，支持多种方式传入参数。
atexit
退出处理器。当处理一个函数需要立马退出时可以使用该库。
abc
抽象基类。 abc 库定义抽象基类，以便其他类派生出新类。比如 collections 容器库中就有此派生出的 collections.abc 类，派生出来的类可以进一步实现。
asyncio
异步IO库。 asyncio 库是一个用 async/await 关键字编写并发的库，为多个异步框架提供基础功能，能够实现高性能的网络、Web服务器、数据库连接和分布式任务队列等。

浅层和深层复制操作。 库提供对对象的拷贝，我们都知道要制作对象副本，是无法通过简单值传递创建新变量的方式做到，因为新变量所指向的内存空间依旧是原对象本身，所以对新变量进行任何操作都会改变原对象。那么， 库就提供了制作对象副本的各种方法，会开辟一个新的内存空间存放副本对象，修改操作不会对原对象有任何干预。
csv
csv（Comma Separated Values）文件读写库。此库支持以纯文本的形式存储表格数据（数字和文本）。
operator
标准运算符替代函数库。此库是将 python 自有的运算符作为有效函数，比如表达式 x+y 可以用函数 operator.add(x, y) 表示；比如表达式 a*b 可以用函数 operator.mul(a, b) 表示，等等。
enum
枚举库。 enum 库支持创建枚举类来存储大量同类型的不可变常量，以便其他函数调用。创建出来的枚举类是可迭代对象，所以可以用 for-in 枚举出所有常量。
heapq
堆队列算法。这个模块提供了堆队列算法的实现，也称为优先队列算法。优先队列中的每个元素都有各自的优先级，优先级最高的元素最先得到服务。所以当我们要求前n最大/最小值的时候就可以用此算法来实现， heapq 库中也提供了相应函数实现。
http
HTTP 模块。 http 模块是一个包，收集了多个处理超文本传输协议的模块：
urllib.request http 模块通过 http.HTTPStatus 枚举定义了HTTP状态码 以及相关联消息。
profile、pstats
性能分析工具。 profile 模块提供了 profile 和 cProfile 两种不同实现的性能分析工具，可用来描述程序各个部分的执行时间和频率，统计后的信息可以通过 pstats 模块保存并使用。
ssl
TLS/SSL（传输安全协议）。此模块提供对安全协议的支持，通过应用上下文，可将 TLS（传输层安全性协议）或其前身 SSL（安全套接层）支持安全协议，能为互联网通信提供安全和数据完整性保障。一般 HTTPS 协议都支持 TLS/SSL 加密。
unitest
单元测试框架。 unitest 库常用于单元测试，受到 JUnit 和其他主流测试库的启发， unitest 库的功能和函数与它们有着相似的风格。
uuid
UUID库。 uuid 库主要用途是生成随机字符串，库中有多个版本的 UUID 对象方法，比如版本 1、3、4 和 5 的 uuid1() 、 uuid3() 、 uuid4() 和 uuid5() 。需要注意的是，如果要生成随机字符串，可以使用 uuid1() 和 uuid4() ，但是 uuid1() 会存在隐私风险，因为生成的原理里边包含用户访问计算机的网络地址，而 uuid4() 是通过随机字符生成。
希望可以帮助到你。

Ⅷ Python入门教程

Python支持五种基本数字类型，其中有三种整形类型。有符号整型 - 长整型、布尔值 浮点值 复数。

Python中字符串被定义为引号之间的字符集合。支持使用成对的单引号或双引号，三引号（三个连续的单引号或双引号）可以用来包含特殊字符。使用索引操作符（[]）和切片操作符（[:]）可以得到子字符串。索引规则：第一个字符的索引是0，最后一个字符的索引是-1。

加号（+）用于字符串连接运算，星号（*）则用于字符串重复。可以将列表和元组当成普通的“数组”，可以保存任意数量任意类型的Python对象。通过从0开始的数字索引访问元素。

列表和元组有几处重要的区别。列表元素用中括号（[]）包裹，元素的个数及元素值可以改变。元组用小括号（()）包裹，不可以更改。通过切片元素（[]和[:]）可以得到子集，这点与字符串使用方法一致。

Ⅸ python中怎么保存到add变量

将变量存储到目标文件中区pickle.mp(shoplist，f)#关闭文件f.close()#删除变量。
在python中，变量保存的是对象（值）的引用，我们称为引用语义，只是把数据保存到了数据库里。
python中的add（)函数可将对象作为一个整体加入字典中。

Ⅹ python中pickle模块的作用是什么为什么不直接把数据存到文件中

Pickle模块中最常用的函数为：

（1）pickle.mp(obj, file, [,protocol])

函数的功能：将obj对象序列化存入已经打开的file中。

参数讲解：

• obj：想要序列化的obj对象。

• file:文件名称。

• protocol：序列化使用的协议。如果该项省略，则默认为0。如果为负值或HIGHEST_PROTOCOL，则使用最高的协议版本。

（2）pickle.load(file)

函数的功能：将file中的对象序列化读出。

参数讲解：

• file：文件名称。

（3）pickle.mps(obj[, protocol])

函数的功能：将obj对象序列化为string形式，而不是存入文件中。

参数讲解：

• obj：想要序列化的obj对象。

• protocal：如果该项省略，则默认为0。如果为负值或HIGHEST_PROTOCOL，则使用最高的协议版本。

（4）pickle.loads(string)

函数的功能：从string中读出序列化前的obj对象。