python-模块系列

模块，用一砣代码实现了某个功能的代码集合。

类似于函数式编程和面向过程编程，函数式编程则完成一个功能，其他代码用来调用即可，提供了代码的重用性和代码间的耦合。而对于一个复杂的功能来，可能需要多个函数才能完成（函数又可以在不同的.py文件中），n个 .py 文件组成的代码集合就称为模块。

如：os 是系统相关的模块；file是文件操作相关的模块

模块分为三种：

自定义模块

第三方模块

内置模块

自定义模块

自定义模块很好理解了，就是自己写的模块，它可以是一个.py的文件，也可以是一个文件夹（如果是文件夹必须有__int__的目录才是模块，否则就是一个普通目录）

1.定义模块

#!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-
__author__ = 'wyf'

import hashlib

def md5(passwd):
hash = hashlib.md5('admin')
hash.update(passwd)
return hash.hexdigest()

def registered (user,passwd):#注册用户函数
with open('db.conf','a') as f:
temp = user +'|'+ md5(passwd)
f.write(temp+'\n')

def login(user,passwd):
with open('db.conf','r') as f1:
for i in f1:
u,p = i.strip().split('|')
if u == user and p == md5(passwd):
return  True
def main():
print u'1、登录；2、注册；3.退出'
chooseNum = raw_input('请输入选择的操作》》》:')
if chooseNum == '1':
user = raw_input('请输入用户名》》》:')
passwd = raw_input('请输入密码》》》:')
if login(user,passwd):
print '登录成功'
else:
print '登录失败'

elif chooseNum =='2':
user = raw_input('请输入用户名》》》:')
passwd = raw_input('请输入密码》》》:')
registered(user,passwd)

if __name__ == '__main__':
main()

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4.json和pickle

用于序列化的两个模块

pickle，用户python特有的类型和python的数据类型间进行转换。

json，用于字符串和python的数据类型间进行转换。

pickle模块：

pickle模块使用的数据格式是python专用的，并且不同版本不向后兼容，同时也不能被其他语言识别。要和其他语言交互，可以使用内置的json包，使用pickle模块你可以把python对象直接保存到文件，而不需要把他们转化为字符串，也不用底层的文件访问操作把它们写入到一个二进制文件里。 pickle模块会创建一个python语言专用的二进制格式，你基本上不用考虑任何文件细节，它会帮你干净利落地完成读写独享操作，唯一需要的只是一个合法的文件句柄。

pickle模块中的两个主要函数是dump()和load()。dump()函数接受一个文件句柄和一个数据对象作为参数，把数据对象以特定的格式保存到给定的文件中。当我们使用load()函数从文件中取出已保存的对象时，pickle知道如何恢复这些对象到它们本来的格式。
dumps()函数执行和dump() 函数相同的序列化。取代接受流对象并将序列化后的数据保存到磁盘文件，这个函数简单的返回序列化的数据。
loads()函数执行和load() 函数一样的反序列化。取代接受一个流对象并去文件读取序列化后的数据，它接受包含序列化后的数据的str对象, 直接返回的对象。

dumps和dump区别展示：

#!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-
import pickle

s = '{"desc":"ininia","status":200,"aaa":[11,22,33,44,55,66]}'

f = open('abc.txt','r+')
a = pickle.dump(s,f) #dump除了传存储对象还有 打开的文件句柄
f.close()

f1 = open('abc1.txt','r+')
a1 = pickle.dumps(s) # dumps 直接传存储对象
f.write(a1)
f.close()

loads和load是dumps和dump的反操作因此都一样。

json模块：

似乎pickle已经和吊了，能满足几乎所有的序列化和反序列话，但是不要忘记前面提到的pickle只是python特有的操作，只能python才能操作，如果这样的话是不是太局限了？这时候json就有存在的意义了，它可以跨语言进行数据交换，基本上大多数语言都支持json，如果是两个跨语言的数据交换，json是最好的选择，你只要说哥们json吧。但是有一点必须注意，json是很多语言都支持，这也导致了一些局限性，有些python支持的数据类型，json不支持，因此json序列化一般为字典和列表。

json的用法和pickle一样，提供了四个功能：dumps、dump、loads、load。

实例：

s = '{"desc":"ininia","status":200,"aaa":[11,22,33,44,55,66]}'
s1 = {"desc":"ininia","status":200,"aaa":[11,22,33,44,55,66]}
import json
result = json.loads(s)#将字符串转换成对象
print result,type(result)
#{u'status': 200, u'aaa': [11, 22, 33, 44, 55, 66], u'desc': u'ininia'} <type 'dict'>

result1 = json.dumps(s1)#将对象转换成字符串
print result1,type(result1)
#{"status": 200, "aaa": [11, 22, 33, 44, 55, 66], "desc": "ininia"} <type 'str'>