一、sys模块
import sys
sys.argv #命令行参数List，第一个元素是程序本身路径
sys.exit() #退出程序，正常退出时exit(0)
sys.version #获取python解释程序的版本信息
sys.maxint #最大的int值
sys.path #返回模块的搜索路径，初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值
sys.platform #返回操作系统平台的名称
1. sys.argv （非常重要）
应用：我们之前需要做判断是在程序执行过程中进行逻辑判断和选择。如果需求是在程序还没有执行时，对用户操作进行判断，即直接对程序进行操作和选择
sys_module.py内容如下：
import sys
print(sys.argv)
在终端来执行sys_module.py，命令行后可添加参数（第一个参数为用户要执行的操作，第二个参数为路径），执行结果如下：
sys.arge提供了一个在命令行后面添加参数的机制，通过对相关参数进行解析，可对用户操作在程序执行前进行判断。
sys_module.py内容如下：
import sys
print(sys.argv)
command = sys.argv[1]
path = sys.argv[2]
if command == 'post':
print('post')
elif command == 'get':
print('get')
#终端执行结果如下：
2. 关于环境变量的问题
关于环境变量的修改
#临时修改环境变量方法
import sys
sys.path.append()
#永久修改环境变量方法（如下图所示）
关于from...import...的补充
cal.py的内容如下：
A = 5.20
if __name__=='__main__':
def add_cal(x,y):
return x + y + A
TEST.py的内容如下：
from cal import A
if __name__=='__main__'：
print(A)
TEST.py和cal.py的关系如下图所示：
执行TEST.py结果如下：5.2
TEST.py和cal.py的关系如下图所示：
执行TEST.py结果报错，因此需要在TEST.py中人为的添加绝对路径
__file__ == 文件名（但是在pycharm会自动加入绝对路径）
思路一：利用sys.path.append()直接进行绝对路径的添加
import sys
sys.path.append('D:/Users/XIAOHuoguo/PycharmProjects/TF_Learning/day4')
from cal import A
if __name__=='__main__':
print(A)
#结果分析：虽然程序可以正常执行，但是程序可移植性较差
思路二：利用os.path.dirname(path) #返回path的目录，其实就是os.path.split(path)的第一个元素
import sys
import os
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(__file__))
sys.path.append(BASE_DIR)
from cal import A
if __name__=='__main__':
print(A)
#结果分析：虽然程序可以正常执行，但是__file__==文件名，只是pycharm自动添加绝对路径，因此该程序无法再终端执行，会报错
思路三：通过sys.path.abspath()来获取绝对路径
import sys
import os
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
sys.path.append(BASE_DIR)
from cal import A
if __name__ == '__main__':
print(A)
#结果分析：程序可以再pycharm和终端正常执行，且可移植性能较好
3. 进度条的实现
import sys
import time
for i in range(50):
sys.stdout.write('*') #向屏幕打印操作，print的内部就是sys.stdout.write()操作
time.sleep(0.1)
sys.stdout.flush() #动态刷新（不添加该语句，则直接全部打印）
二、 json模块 & pickle模块
1. json
- 如果我们要在不同编程语言之间传递对象，就必须把对象序列化为标准格式，比如XML，但更好的方法是序列化为JSON，
- 因为JSON表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，也方便地存储到磁盘或者通过网络传输
- JSON不仅是标准格式，并且比XML更快，而且可以直接在web页面中读取，非常方便
2. JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象，JSON和Python内置的数据类型对应如下：
3. 序列化
- 我们把对象（变量）从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化。在Python中叫pickling，在其他语言中被称之为serialization，marshalling等，都是一个意思
- 序列化之后，就可以把序列化后的内容写入磁盘，或者通过网络传输到别的机器上
- 反过来，把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化，即unpickling。
回顾：通过eval()实现数据交换
#对文件进行写操作（只能写入字符串类型）
dic = '{"name": "xhg"}'
f = open('hello', 'w')
f.write(dic)
f.close()
#对文件进行读操作（读初字典name键对应的值xhg）
f_read = open('hello', 'r')
data = f_read.read()
print(type(data))
data = eval(data)
print(data["name"])
f_read.close()
#执行结果：
<class 'str'>
xhg
#结果分析：对文件进行读操作，读出的数据类型为字符串，通过eval()对数据处理，将字符串转换为字典，再进行键值对处理。
上述过程可以通过json模块和pickle模块来进行实现
#利用json进行写操作（序列化）
import json
dic = {'name': 'xhg'}
data = json.dumps(dic)
print(data)
print(type(data))
#执行结果：
{"name": "xhg"}
<class 'str'>
#结果分析：data是json字符串，是所有语言都支持的规范 .json字符串最明显的特征是：各种引号变为双引号。json.dumps()之后，所有数据类型均转化为json字符串（加载成字符串）
#json字符串最明显的特征是：各种引号变为双引号。
dic = {'name': 'alex'} ----> {"name": "alex"}
i = 8 ----> ""
s = 'hello' ----> "hello"
l = [11, 22] ----> "[11, 22]"
#利用json模块对文件进行写操作（序列化）
import json
dic = {'name': 'xxx'}
print(type(dic)) #<class 'dict'>
data = json.dumps(dic)
print(type(data)) #<class 'str'>
f = open('hello','w')
f.write(data)
f.close()
#利用json模块对文件进行读操作（读初字典name键对应的值xhg）（反序列化）
import json
f_read = open('hello', 'r')
data = json.loads(f_read.read())
print(type(data))
print(data)
print(data['name'])
f_read.close() #执行结果：
<class 'dict'>
{'name': 'xxx'}
xxx
#结果分析：json.loads()读出来的数据是最初的数据类型
4. dump & dumps load & loads 区别
#dumps()
import json
dic = {'name': 'xhg'}
f = open('hello','w')
data = json.dumps(dic)
f.write(data)
f.close() #dump()
import json
dic = {'name': 'xxx'}
f = open('hello','w')
json.dump(dic, f)
f.close()
#结论：
#dump() <----> json.dumps();f.write()
#dump()相当于进行了两步操作，load & loads区别同dump & dumps区别，建议使用dumps()和loads()
#提示：并不是只有dumps()之后可以才可以使用loads()，只要你写入的字符串符合json字符串的规定（双引号），就可以使用loads()
5.pickle模块
- pickle模块也是用来做数据交换的，与json模块的区别如下：
- pickle结果是字节，json结果是字符串
- json写进去是可读的（字符串），pickle写进去是不可读的（字节）
- pickle支持的数据类型更多
#利用pickle模块对文件进行写操作（序列化）
import pickle
dic = {'name': 'alex', 'age': 18, 'sex': 'female'}
print(type(dic)) #<class 'dict'>
j = pickle.dumps(dic)
print(type(j)) #<class 'bytes'>
f = open('test_pickle', 'wb') #注意w是写入str，wb是写入bytes，j是‘bytes’
f.write(j)
f.close() #利用pickle模块对文件进行读操作（反序列化）
import pickle
f = open('test_pickle', 'rb')
data = pickle.loads(f.read())
print(data['age'])