用于序列化的两个模块

  • json,用于字符串 和 python数据类型间进行转换
  • pickle,用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换

Json模块提供了四个功能:dumps、dump、loads、load

pickle模块提供了四个功能:dumps、dump、loads、load

json.dumps 将数据通过特殊的形式转换为所有程序语言都认识的字符串

json.dump 将数据通过特殊的形式转换为所有程序语言都认识的字符串,并写入文件

pickle.dumps 将数据通过特殊的形式转换为只有Python语言认识的字符串

pickle.dump 将数据通过特殊的形式转换为只有Python语言认识的字符串,并写入文件

Json序列化举例:

json序列化

# json是所有语言中都通用的,适用于不同语言进行数据交互。
# 但json只能处理简单的数据类型,如果要处理复杂的,可以使用pickle
# 应用场景举例:当你使用虚拟机(或者玩游戏)时,中间你突然有点别的事情,于是要将虚拟机挂起,以便下次使用时还是现在的状态。
# 于是就用到了json,json序列化将虚拟机目前的状态(比如进行了什么操作,打开了什么文件)保存在文件中,
# 当你干完别的事,再次启动虚拟机时,json反序列化会将文件中保存的状态从文件中读出来,于是你就可以继续上次的操作了。
# dump和load配合使用可以实现序列化和反序列化,
# 在Python2中可以dump很多次,也可以load很多次,他们一一对应,但是其实这没什么意义
# 但在Python3中,可以dump很多次,但是当dump多次时,load会报错,所以记住在Python3中永远不要dump多次
import json
info = { "name":"Alex", "age":22 }
with open('text.txt','w',encoding='utf-8') as f:
    #f.write(info) #报错,字典不能写入文件中,字符串能写入文件中
    #f.write(str(info)) #太low了
    print(type(json.dumps(info)))  # <class 'str'>
    #f.write( json.dumps(info) ) # 高级做法1
    json.dump(info,f)  # 高级做法2,同上

json反序列化

import json
with open('text.txt','r',encoding='utf8') as f:
    #data=json.loads(f.read())
    data=json.load(f) #同上
    print(data["age"])

pickle序列化举例:

pickle序列化

pickle写进文件中的貌似是一段乱码,其实不然,这是pickle自己的一套语法规则,当然这也不是加密

pickle可以序列化所有的数据类型

但是pickle只能在Python中使用,别的语言不认识它

import pickle
def sayhi(name):
    print("Hello ",name)
info = { "name":"Alex", "age":22, 'func':sayhi }
with open('text2.txt','wb') as f:
    print(type(pickle.dumps(info)))  # <class 'bytes'>
    f.write( pickle.dumps(info) ) # sayhi是一个内存地址,用json序列化就写不到文件中,会报错

pickle反序列化

import pickle
# def sayhi(name):
#     print("Hello2 ",name)
with open('text2.txt','rb') as f:
    data=pickle.loads(f.read()) # 报错
    print(data)
    # data["func"]('alex')
# AttributeError: Can't get attribute 'sayhi' on <module '__main__' from 'D:/python-study/s14/Day04/pickle反序列化.py'>

为什么报错呢?因为sayhi是一个内存地址,当pickle序列化.py程序执行完之后,这个地址就被释放了,当然我们就找不到了。

这里只是想说明一点:pickle可以序列化所有的数据类型,不管这个数据是否可被反序列化

如果想要不报错,可以把sayhi函数的定义拷贝过来,而且还可以执行这个函数

只要保证函数名相同就不会报错,函数体可以完全不一样

json模块的作用之一:根据字符串书写格式,将字符串自动转换成相应格式

import json
# Python3.x中input方法获取到的都是字符串,相当于Python2.x中的raw_input
inp_str = input("请输入:") # 输入一个列表,[1,2,3]
print(type(inp_str)) # <class 'str'>
inp_str = json.loads(inp_str,encoding="UTF-8") # 根据字符串书写格式,将字符串自动转换成 列表类型
print(type(inp_str),inp_str[0]) # <class 'list'> 1
inp_str = input("请输入:") # 输入一个字典,{"name":"Rose","age":21,"sex":"F"}
                             # 切记,字典内部必须是 双引号 !!!单引号会报错。
print(type(inp_str)) # <class 'str'>
inp_str = json.loads(inp_str,encoding="UTF-8") # 根据字符串书写格式,将字符串自动转换成 字典类型
print(type(inp_str),inp_str['name'],inp_str['age'],inp_str['sex']) # <class 'dict'> Rose 21 F

到此这篇关于Python Json与pickle模块序列化使用介绍的文章就介绍到这了,更多相关Python Json与pickle内容请搜索Devmax以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持Devmax!

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