Python
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Python 3 标准库实例教程
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第一章. 基础信息
1.1. 介绍
1.2. 翻译说明
1.3. 所有参与译者
第二章. 文本处理
2.1. 文本处理
2.2. string — 字符串常量和模板
2.3. textwrap — 文本段落格式化
2.4. re — 正则表达式
2.5. difflib — 字符比较
第三章. 数据结构
3.1. 数据结构
3.2. enum – 枚举类型
3.3. collections — 数据类型容器
3.4. array — 序列化的固定类型结构
3.5. heapq – 堆排序算法
3.6. bisect — 维护有序列表
3.7. queue — 线程安全的 FIFO 队列
3.8. struct — 二进制数据结构
3.9. weakref — 实现对象的弱引用
3.10. copy — 对象复制
3.11. pprint — 格式化输出数据结构
第四章. 算法
4.1. 算法
4.2. functools — 函数操作工具箱
4.3. itertools — 迭代器函数
4.4. operator — 内置操作符接口
4.5. contextlib — 上下文管理器工具
第五章. 日期和时间
5.1. 日期和时间
5.2. time — 时间模块
5.3. datetime — 日期和时间处理
5.4. calendar — 日期操作
第六章. 数学模块
6.1. 数学模块
6.2. decimal — 高精度计算模块
6.3. fractions — 分数运算
6.4. random — 伪随机数生成器
6.5. math — 数学函数
6.6. statistics — 统计学计算
第七章. 文件系统
7.1. 文件系统操作
7.2. os.path — 跨平台的文件名操作
7.3. pathlib — 文件路径对象
7.4. glob — 文件名规则匹配
7.5. fnmatch — Unix 风格的 Glob 文件名规则匹配
7.6. linecache — 高效率文件读取
7.7. tempfile — 临时文件对象
7.8. shutil — 高阶文件操作
7.9. filecmp — 文件对比
7.10. mmap — 内存映射模块
7.11. codecs — 字符编码和解码
7.12. io — 文本、二进制和原生流的 I/O 工具
第八章. 数据持久和数据交换
8.1. 数据持久化和数据交换
8.2. pickle — 对象序列化
8.3. shelve — 实例对象的持久化
8.4. dbm — 键值数据库
8.5. sqlite3 — 嵌入式关系型数据库
8.6. xml.etree.ElementTree — XML 操作接口
8.7. csv — 逗号分隔值文件格式
第九章. 数据压缩和归档
9.1. 数据压缩和归档
9.2. zlib — GNU zlib 压缩
9.3. gzip — GNU zip 文件的读与写
9.4. bz2 — bzip2 压缩
9.5. tarfile — 访问 Tar 压缩文件
9.6. zipfile — 访问 ZIP 压缩文件
第十章. 加密服务
10.1. 加密服务
10.2. hashlib — 加密哈希算法
10.3. hmac — 加密消息签名和验证
第十一章. 并行运算
11.1. 并行运算
11.2. subprocess — 生成多余进程
11.3. signal — 同步系统事件
11.4. threading — 管理单个进程里的并行操作
11.5. multiprocessing — 像管理线程一样管理进程
11.6. asyncio — 异步 I/O，事件循环和并发工具
11.7. concurrent.futures — 管理并发任务池
第十二章. 网络模块
12.1. 网络模块
12.2. ipaddress — 互联网地址
12.3. socket — 互联网通讯
12.4. selectors — I/O 多路复用抽象层
12.5. select — 高效地等待 I/O
12.6. socketserver — 创建网络服务器
第十三章. 互联网数据处理
13.1. 互联网数据处理
13.2. urllib.parse — 将 URL 拆分为各组成部分
13.3. urllib.request — 访问网络资源
13.4. urllib.robotparser — 互联网爬虫访问控制
13.5. base64 — 使用 ASCII 编码二进制数据
13.6. http.server — 实现 Web 服务器的基础类
13.7. http.cookies — HTTP Cookies
13.8. webbrowser — 显示网页
13.9. uuid — 通用唯一识别码
13.10. json — JS 对象简谱
13.11. xmlrpc.client — XML-RPC 客户端类库
13.12. xmlrpc.server — XML-RPC 服务器
第十四章. 邮件模块
14.1. 邮件模块
14.2. smtplib — SMTP 协议客户端
14.3. smtpd — SMTP 服务器
14.4. mailbox — 管理 Email 规定文件
14.5. imaplib — IMAP4 客户端类库
第十五章. 应用程序组成元素
15.1. 应用程序组成元素
15.2. argparse — 解析命令参数和选项
15.3. getopt — 解析命令行参数
15.4. readline — GNU readline 类库
15.5. getpass — 安全的密码输入
15.6. cmd — 命令行处理器
15.7. shlex — 解析 Shell 风格语法
15.8. configparser — 配置文件操作
15.9. logging — 记录状态、错误和提醒消息
15.10. fileinput — 命令行过滤器框架
15.11. atexit — 程序关闭时回调
15.12. sched — 时间事件调度器
第十六章. 国际化和本地化
16.1. 国际化和本地化
16.2. locale — 本地人文接口
16.3. gettext — 翻译消息
第十七章. 开发者工具
17.1. 开发者工具
17.2. pydoc — 模块的线上帮助文档
17.3. doctest — 通过文档来测试
17.4. unittest — 自动化测试框架
17.5. trace — 跟踪代码执行流
17.6. traceback — 异常和调用堆栈跟踪
17.7. cgitb — 更加详细的 Traceback 报告
17.8. pdb — 交互式调试器
17.9. profile and pstats — 性能分析
17.10. timeit — 计算小段 Python 代码的运行时间
17.11. tabnanny — 缩进验证器
17.12. compileall — 将源码编译为字节码
17.13. pyclbr — 类浏览器
17.14. venv — 创建虚拟环境
17.15. ensurepip — 安装 Python 扩展安装器 pip
第十八章. Python 运行时服务
18.1. 运行时服务
18.2. site — 整站范围内的配置信息
18.3. sys — 系统范围内的配置信息
18.4. os — 便捷地访问操作系统专属功能
18.5. platform — 系统版本信息
18.6. resource — 系统资源管理
18.7. gc — 垃圾收集器
18.8. sysconfig — 命令解释器编译时配置
第十九章. 语言工具
19.1. 语言工具
19.2. warnings — 非致命提醒
19.3. abc — 抽象基础类
19.4. dis — 反汇编 Python 字节码
19.5. inspect — 检阅实时对象
第二十章. 模块和扩展
20.1. 模块和扩展包
20.2. importlib — Python 的模块载入机制
20.3. pkgutil — 扩展包工具
20.4. zipimport — 从 Zip 文件中加载 Python 代码
第二十一章. Unix 专属服务
21.1. Unix 专属的服务
21.2. pwd — Unix 密码数据库
21.3. grp — Unix 用户组数据库
附录
22.1. 升级 Python 2.x 到 3.x 版本须知
22.2. 标准库满足不了你的需求？
22.3. 关于 PMOTW 3
提交改进

8.1. 数据持久化和数据交换

Python 3 标准库实例教程 /

未匹配的标注

保存数据以供长期使用有两个方面：在内存和存储格式间来回转换数据，以及处理转换后的数据存储。标准库有各种模块可以在不同的情形处理这两方面。

有两个模块可以转换对象为传输或存储的格式(称为序列化)。持久化方面最常见的是 pickle ，因为它与其它实际存储序列化数据的标准库模块集成，比如 shelve。而 json 更常用于 web 应用，因为它与现有的 web 服务存储工具集成得更好。

将内存对象转换成可以保存的格式后，下一步就是如何存储数据。一个简单的文件可以存放顺序写入的序列化对象，它们不需要任何索引。Python 有一系列模块，可以在需要索引查找时以 DBM 形式在简单数据库中存储键值对。

利用 DBM 格式最直接的方法是 shelve。打开 shelve 文件，通过类似字典的 API 访问。保存到数据库中的对象将自动被挑选和保存，不需要调用方其它额外的工作。

shelve 有一个缺点，在使用默认接口时，无法预测哪种 DBM 格式将被使用，因为它会根据创建数据库的系统上可用的依赖库来选择。如果应用不需要在具有不同依赖库的主机之间共享数据库文件，这个格式就不重要，但如果需要可移植性，请使用模块中的类来确保选择特定的格式。

对于已经通过 JSON 使用数据的 web 应用，json 和 dbm 提供了另一种持久化机制。直接使用 dbm 比 shelve 需要多一点工作，因为 DBM 数据库中键和值必须是字符串，并且值在访问时不会自动重新创建。

大多数发行版都带有进程中的关系数据库 sqlite3 用于存储比键值对更复杂的数据，其数据库存储在内存或本地文件中，所有访问都来自同一进程，因而没有网络通信延迟。sqlite3 的紧凑特性使得它特别适合在桌面应用或 web 应用开发中使用。

为了同使用其他语言编写的应用程序进行数据交换，Python 还提供了一些用于解析更为「正式」的数据格式的模块。 xml.etree.ElementTree 可以解析 XML 文档，并为不同应用程序提供多种操作方式。除此之外， ElementTree 还可以将内存中的对象序列化为 XML 文档，并进行格式化输出。 csv 可以对逗号分隔值（ Comma Separated Value ， CSV ）文件进行读写。这种文件内容大多为表格数据，一般由电子表格或数据库程序生成。我们可以使用 csv 模块批量加载数据，或进行数据格式转换操作。

本文章首发在 LearnKu.com 网站上。

本译文仅用于学习和交流目的，转载请务必注明文章译者、出处、和本文链接
我们的翻译工作遵照 CC 协议，如果我们的工作有侵犯到您的权益，请及时联系我们。

原文地址：https://learnku.com/docs/pymotw/data-per...

译文地址：https://learnku.com/docs/pymotw/data-per...

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