Python序列化基礎知識（json/pickle）

更新時間：2017年10月19日 14:12:19 作者：fansik

這篇文章主要為大家詳細介紹了Python序列化json和pickle基礎知識，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

我們把對象(變量)從內存中變成可存儲的過程稱之為序列化，比如XML，在Python中叫pickling，在其他語言中也被稱之為serialization，marshalling，flattening等等，都是一個意思。

序列化后，就可以把序列化后的內容寫入磁盤，或者通過網(wǎng)絡傳輸?shù)狡渌掌魃?，反過來，把變量內容從序列化的對象重新讀到內存里稱之為反序列化，即unpickling

json(JavaScript Object Notation)

一種輕量級的數(shù)據(jù)交換格式。它基于ECMAScript的一個子集。 JSON采用完全獨立于語言的文本格式，但是也使用了類似于C語言家族的習慣(包括C、C++、Java、JavaScript、Perl、Python等)。這些特性使JSON成為理想的數(shù)據(jù)交換語言。易于人閱讀和編寫，同時也易于機器解析和生成(一般用于提升網(wǎng)絡傳輸速率)。

如果我們要在不同的變成語言之間傳遞對象，就必須把對象序列化為標準格式，比如XML，但更好的方法是序列化為JSON，因為JSON表示出來就是一個字符串，可以被所有語言讀取，也可以方便地存儲到磁盤或者通過網(wǎng)絡傳輸，JSON不僅是標準格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web頁面中讀取，非常方便,JSON表示的對象就是標準的JavaScript語言的對象。

使用方法如下：

import json
# 序列化寫(json.dumps())
with open('test.txt', 'w') as f:
  f.write(json.dumps(dic))
# 序列化讀(json.loads)
with open('test.txt', 'r') as f:
  print(json.loads(f.read()))

import json
dic = {'name': 'fanjinbao'}
# 序列化寫(json.dump())
with open('test.txt', 'w') as f:
  json.dump(dic, f)
# 序列化讀(json.load())
with open('test.txt', 'r') as f:
  print(json.load(f))

pickle

python的pickle模塊實現(xiàn)了python的所有數(shù)據(jù)序列和反序列化?；旧瞎δ苁褂煤蚃SON模塊沒有太大區(qū)別，方法也同樣是dumps/dump和loads/load。cPickle是pickle模塊的C語言編譯版本相對速度更快。與JSON不同的是pickle不是用于多種語言間的數(shù)據(jù)傳輸，它僅作為python對象的持久化或者python程序間進行互相傳輸對象的方法，因此它支持了python所有的數(shù)據(jù)類型。

pickle反序列化后的對象與原對象是等值的副本對象，類似與deepcopy。

使用方法如下：

import pickle
dic = {'name': 'fanjinbao'}
# 序列化寫(pickle.dump())
with open('test.txt', 'wb') as f:
  f.write(pickle.dumps(dic))
# 序列化讀(pickle.loads())
with open('test.txt', 'rb') as f:
  print(pickle.loads(f.read()))

import pickle
dic = {'name': 'fanjinbao'}
# 序列化寫(pickle.dump())
with open('test.txt', 'wb') as f:
  pickle.dump(dic, f)
# 序列化讀(pickle.load())
with open('test.txt', 'rb') as f:
  print(pickle.load(f))

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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