JavaScript Object Notation：Java脚本兑现标记语言。已经成为一种简单的数据交换格式。将数据转换成特殊字符串，不同语言都遵循的一种数据转化格式，用于储存dump()和load()或dumps()和loads()或网络传输dumps()和loads()。

json序列化：

import json
s = json.dumps([1,2,3,4,])  #将指定的对象转换成json格式的字符串，仍然放在内存中
print(s,type(s))	#[1, 2, 3, 4] <class 'str'>

#元祖序列化后变成列表
import json
s = json.dumps((1,2,3,4,)) 
print(s,type(s))	#[1, 2, 3, 4] <class 'str'>

#集合不可一被json序列化

#将结果直接写到文件中：json.dump(obj,fb)
with open('a.txt',mode='at',encoding='utf-8') as f:
    json.dump(['1,2,3,'],f)

json反序列化：

import	json
res = json.dumps([1,2,3,])
lst = json.loads(res)

#从文件中反序列化：json.loads(fb)
with open('a.txt',encoding='utf-8') as f:
    res = json.load(f)

• dump()和load()只能一次性写，一次性读。把需要序列化的对象，通过dumps()和loads()的方式，可实现多次读或写，写入时要换行，才能读出再转化。

  with open('a.txt',mode='wt',encoding='utf-8') as f:
      for i in range(10):
  		f.write(json.dumps()+'\n')
  
  with open('a.txt',encoding='utf-8') as f:
      for i in f:
      	json.loads(i.strip())	#	或json.loads(i)，默认去除换行
  

pickle模块

可将python中所有的数据类型转换成字节串

元祖在pickle中转换不会改变类型。

pickle也可以转换set类型

pickle中dump()和load()可以多次读写一个文件。dump(s,f)可以写入python中的任何对象（变量、函数、类等）

import pickle
bys = pickle.dumps((1,2,3))  #转化为字节
res = pickle.loads(bys)
print(type(res),res) 	#<class 'tuple'> (1, 2, 3)

#把pickle序列化内容写入文件中：
with open('b.txt',mode='wb') as f:
    pickle.dump([1,2,3],f)
    
    
#从文件中反序列化pickle数据：
with open('b.txt',mode='rb') as f:
    pickle.load(f)

• pickle与json的比较

  json：

  1. 不是所有的数据类型都可以序列化
  2. 不能多次对同一个文件序列化
  3. json数据可以跨语言。
  4. json序列化只支持部分python数据结构：dict、tuple、int、float、True、False、None

  pickle：

  1. 所有的python类型都能序列化，结果为字节串。
  2. 可以多次对同一个文件序列化
  3. 不能跨语言，只能在python中使用。

hashlib模块

封装一些用于加密的类。加密的目的：用于判断和验证，而非解密。给一个数据进行加密，用另个加密的结果和第一次加密的结果进行对比，如果加密结果想同，说明原文相同。

特点：

• 把一个大的数据切分成不同的块，分别对不同的块进行加密，再汇总的结果和直接对整体数据加密的结果是一致的。
• 单向加密，不可逆。
• 原始数据的一点小的变化，将导致加密结果非常大的差异。

md5加密算法：

import hashlib
#获取一个加密对象
m = hashlib.md5()
#使用加密对象的update进行加密
m.update(b'abc')	#将abc变为字节，若有中文则为'abc'.encode('utf-8')
#通过hexdigest()获取加密。
res = m.hexdigest()
print(res)	#900150983cd24fb0d6963f7d28e17f72

给一个数据加密的步骤：

1. 获取一个加密对象，不只是有md5，还有sha系列sha224', 'sha256', 'sha384', 'sha3_224', 'sha3_256', 'sha3_384', 'sha3_512', 'sha512'等，随着sha系列数字越高，加密越复杂，。在创建加密对象时，可以指定参数，使加密程度更高。

   import hashlib
   m = hashlib.md5('abc'.encode('utf-8'))
   m.update('qaz'.encode('utf-8'))
   print(m.hexdigest())
   

    
2.  使用加密对象的`update()`方法进行加密。加密对象可以调用多次（即为把一个大数据切分成小数据，再把小数据进行累次加密，不是对同一个数据多次加密）。都是对**字节**进加密。相同的加密对象将字节转化成**固定长度**的字符串。

3.  通常通过`hexdigest()`获取加密字符串，也可以通过`digest()`获取加密字节串。

不同加密算法的加密结果长度不同，随着加密结果的变长，加密时间也会变长。

​```python
#注册和登录程序
import hashlib
def register():
    username = input('输入用户名：')
    passwd = input("输入密码：")
    get_passwd = get_md5(passwd)    #加密
    with open('login',mode='at',encoding='utf-8') as f:     #写入文件
        f.write(f'{username}|{get_passwd}\n')

def login():
    username = input('输入用户名：')
    passwd = input('输入密码：')
    get_passwd = get_md5(passwd)
    res = f'{username}|{get_passwd}\n'
    with open('login',mode='rt',encoding='utf-8') as f:
        for line in f:
            if res == line:
                return True
        else:return False

def get_md5(passwd):
    m = hashlib.md5('12')	#再次加密
    m.update(passwd.encode('utf-8'))
    return m.hexdigest()

while True:
    op = input('1.注册 2.登录 3.退出')
    if op == '1':
        register()
    elif op == '2':
        res = login()
        if res:
            print('登录成功')
        else:
            print('登录失败，请重新登录')
    elif op == '3':
        break
    else:print("您输入的有误，请重新输入")

文件的校验：

Linux中一切皆文件：文本文件，非文本文件，音频，视频，图片……。无论下载的视频还是国外的软件往往都会有一个md5值。

collections模块

封装了一些常用的容器类。

namedtuple()：命名元祖，可以使用属性的方式引用元祖中的数据。

import collections as co:
#namedtuple()的返回值是一个类
Rectangle = co.namedtuple('Rectangle_class',['length','width']) #第一个参数是对类名的说明信息,不能有空格。namedtuple()的返回值是赋值给了自定的类名。
r = Rectangle(10,5)
#通过属性访问元祖的元素
print(r.length)
print(r.width)
#通过引所的方式访问元素
print(r[0])

defaultdict()：默认值字典

#defaultdict():（自定义）函数（不能有参数）充当第一个参数
d = co.defaultdict(lambda :'hello',name='aa',age='10')
print(d['na'])	#hello      若无要查询的键，不会报错，会根据函数返回一定的值，且会自动将此键值增加至字典中
print(d)
#defaultdict(<function <lambda> at 0x000001F90D30D378>, {'name': 'aa', 'age': '10', 'na': 'hello'})

Counter()：计数器，返回值是字典，必须使用可哈希的数据。

c = co.Counter('asasasasaszszxaxzsxazsx')
print(c)	#Counter({'s': 8, 'a': 7, 'z': 4, 'x': 4})
print(c.most_common(3))		#[('s', 8), ('a', 7), ('z', 4)]