小数据存储
我们在编写代码的时候，经常会涉及到数据存储的情况，如果是爬虫得到的大数据，我们会选择使用数据库，或者excel存储。但如果只是一些小数据，或者说关联性较强且存在存储后复用的数据，我们该如何存储呢？
使用open保存文本
最简单、粗暴+无脑的存储方式就是保存成一个文本文档了。
使用open函数，将结果一行行的保存成文本,这里涉及的知识点只有简单的几条：
- 文件读写模式，r 、w、a、b、+ ,掌握这几种即可。
- 使用单独的open打开文件时，需要注意结尾时的调用close()函数关闭文档
- 推荐使用上下文管理器的with open操作
csv文件
之所以将csv与excel分开说，首先需要扫盲下，csv属于特定格式的文本文件(使用逗号分隔)，而excel是二进制文件。
csv可以直接使用文本编辑器打开，excel不行…
其实csv文件，完全可以使用open函数进行保存，只要你将每行数据都使用,分隔开即可。
另外，python自带csv库，可以很方便的操作与保存该数据
xml文件
xml文件的方式，已经逐渐被淘汰了，为什么这么说？因为它繁琐的树形结构，导致了在传输过程中，占用了更多的内存。所以，除非必要，真的不推荐以xml的形式存储你的数据…
configparser
python模块中configparser是一个专门用来保存配置文件的模块库，它非常适合保存一些具有关联性的数据内容，尤其是配置文件。通过定义section的方式，在section中添加key:value的方式，可以直观明了的数据内容。我之前专门写了一篇关于它的文章，会附在公众号的字文章中，喜欢的朋友可以去看看。
pyyaml
yaml类型的文件已经成为很多Linux下的主流配置文件类型，比如Docker、Ansible等等都在使用yaml，但它依然不是一个主流的数据存储方式，因为yaml本身的格式要求太过严苛，比结构化的Python格式更为严格，喜欢的朋友可以去研究下…
pickle
pickle模块的使用面很窄，但不得不说还是有些人会使用，所以简单说些它的优劣:
优势：接口简单(与json相似)；存储格式通用型，及在Windows、Linux等平台下通用；二进制存储，效率高
劣势：pickle是python特定的协议，其他语言无法使用；pickle存在安全性，这个要着重说下，看下图
Json文件
说了上面那么多，压轴的还是Json！
首先相对于xml，现在更多的网站在数据传输中使用json格式，因为同等的字节下，json传输数据的效率要更高于xml。
对于configparser，configparser有一个巨大的劣势，在于配置文件只能支持二维，section下定义option(key:value)，如果想在option的value中再次定义列表、字典等数据类型，它只能识别为字符串，你需要将str手动再转化为对应的数据类型
而针对ymal，json没有那么严格的格式要求，写做一行还是换行展示都随你，没有那么严苛的要求。
最后对比pickle，json格式是各种编程语言通用的数据格式，由于是key value的键值对，不存在loads之后的安全问题。而且你学会了json，也就学会了pickle，因为二者的使用方式一毛一样啊！
三分钟学会Json
1.简介
JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象简谱) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于 ECMAScript (欧洲计算机协会制定的js规范)的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言。易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率。
至于推荐使用Json的理由：
- Json格式是一种通用的数据类型
- Python内置json模块，便于操作
- json格式类似于python的dict
- json的保存与读取极为方便
- 学习成本低，3分钟包教包会
2.类型、语法说明
看到上图的Python与json对比关系，其实差异并不大，我们只需要注意几点即可：
- json的数据为key：value，且以逗号分隔，但注意json使用双引号包裹键值对
- 花括号中保存为对象，而方括号保存的是数组，不论python是list还是tuple，最终都会转化为数组
- json由于是js引申的数据类型，所以在布尔表达式与空值上，使用与python不同，需要注意
3.json的方法
- dump():将python对象序列化到一个文件，是文本文件，相当于将序列化后的json字符写到一个文件
- load():从文件反序列表出python对象
- json和pickle相同，都只有四个方法：
- dumps()：将python对象编码为json的字符串
- loads():将字符串编码为一个python对象
即：带s的方法是数据类型间的转化str <--> dict，不带s的都是数据与文件的转化
4.实例说明
在演示前，我们需要先定义一个初始化数据：
data = {
"in_use": True,
"info": {
"name_cn": 'Python',
"name_en": "BreezePython",
},
"contents": ["Python", "Java", "Linux"]
}5.dumps() .loads()
import json
json.dumps(data)
>>> '{"in_use": true, "info": {"name_cn": "\\u6e05\\u98cePython", "name_en": "BreezePython"}, "contents": ["Python", "Java", "Linux"]}'
#Python学习交流QQ群：857662006
#这里大家看到一个问题，中文异常，此时我们需要添加参数ensure_ascii=False
json.dumps(data,ensure_ascii=False)
>>> '{"in_use": true, "info": {"name_cn": "Python", "name_en": "BreezePython"}, "contents": ["Python", "Java", "Linux"]}'
# 当然我们可以美观的打印它
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"
}
}
# 了解了dumps，loads就比较简单了...
json.loads(json_data)
{'contents': ['Python', 'Java', 'Linux'], 'in_use': True, 'info': {'name_cn': 'Python', 'name_en': 'BreezePython'}}6.dump() .load()
import json
# Python学习交流QQ群：857662006
# 先来看看dump将数据保存至文本
with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(data, f, indent=4)
# 同理我们还可以使用dumps完成写入操作
# f.write(json.dumps(data, indent=4))
# 保存了文本，我们在通过load读取出来
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
data = json.load(f)
# 同理我们还可以使用loads完成读取操作
# data = json.loads(f.read())
print(data)
>>> {'in_use': True, 'info': {'name_cn': 'Python', 'name_en': 'BreezePython'}, 'contents': ['Python', 'Java', 'Linux']}看到这里，你是否发现，即便不会dump和load我们一样可以使用dumps和loads替换前两者，完成读写操作。三分钟学会了json的操作，并且买一送一附带学会了pickle的操作。你是否get到？
