關(guān)于 Python json中l(wèi)oad和loads區(qū)別
一、相同點(diǎn)
dump和dumps都實(shí)現(xiàn)了序列化load和loads都實(shí)現(xiàn)反序列化
變量從內(nèi)存中變成可存儲或傳輸?shù)倪^程稱之為序列化序列化是將對象狀態(tài)轉(zhuǎn)化為可保存或可傳輸格式的過程。
變量內(nèi)容從序列化的對象重新讀到內(nèi)存里稱之為反序列化反序列化是流轉(zhuǎn)換為對象。
二、區(qū)別
1.load 和 loads （反序列化）
load：針對文件句柄，將json格式的字符轉(zhuǎn)換為dict，從文件中讀取 (將string轉(zhuǎn)換為dict)
a_json = json.load(open('demo.json','r'))
loads：針對內(nèi)存對象，將string轉(zhuǎn)換為dict (將string轉(zhuǎn)換為dict)
a = json.loads('{'a':'1111','b':'2222'}')
2.dump 和 dumps（序列化）
dump：將dict類型轉(zhuǎn)換為json字符串格式，寫入到文件 （易存儲）
a_dict = {'a':'1111','b':'2222'}
json.dump(a_dict, open('demo.json', 'w')
dumps：將dict轉(zhuǎn)換為string (易傳輸)
a_dict = {'a':'1111','b':'2222'}
a_str = json.dumps(a_dict)
總結(jié)：
根據(jù)序列化和反序列的特性
- loads： 是將
string轉(zhuǎn)換為dict - dumps： 是將
dict轉(zhuǎn)換為string - load： 是將里
json格式字符串轉(zhuǎn)化為dict，讀取文件 - dump： 是將
dict類型轉(zhuǎn)換為json格式字符串，存入文件
三、JSON進(jìn)階
1.序列化
# 使用class對象的__dict__方法
class Student(object):
def __init__(self, name, age, score):
self.name = name
self.age = age
self.score = score
import json
s = Student('Bob', 20, 88)
print(json.dumps(s, default=lambda obj: obj.__dict__))
2.反序列化
#Python學(xué)習(xí)交流群：531509025
def dict2student(d):
return Student(d['name'], d['age'], d['score'])
json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
print(json.loads(json_str, object_hook=dict2student))
四、python中的序列化和反序列化
Python提供兩個模塊來實(shí)現(xiàn)序列化：cPickle和pickle。這兩個模塊功能是一樣的，區(qū)別在于cPickle是C語言寫的，速度快，pickle是純Python寫的，速度慢。
- 變量從內(nèi)存中變成可存儲或傳輸?shù)倪^程稱之為序列化，在
Python中叫pickling - 變量內(nèi)容從序列化的對象重新讀到內(nèi)存里稱之為反序列化，即
unpickling
try:
import cPickle as pickle
except ImportError:
import pickle
1.將內(nèi)存對象存取到磁盤
a = dict(a=1, b=2, c=3)
pickle.dumps(a) # 將對象序列化為str然后存入文件
a = dict(a=1, b=2, c=3)
pickle.dump(a, open('a.txt', 'wb')) # 使用dump直接把對象序列化為file-like Object，注意是二進(jìn)制存儲
2.從磁盤讀取到內(nèi)存對象
pickle.load(open('a.txt', 'rb')) #從file-like Object中直接反序列化出對象
到此這篇關(guān)于關(guān)于 Python json中l(wèi)oad和loads區(qū)別的文章就介紹到這了,更多相關(guān) Python json中l(wèi)oad和loads區(qū)別內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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