Python Json與pickle模塊序列化使用介紹
用于序列化的兩個(gè)模塊
- json,用于字符串 和 python數(shù)據(jù)類型間進(jìn)行轉(zhuǎn)換
- pickle,用于python特有的類型 和 python的數(shù)據(jù)類型間進(jìn)行轉(zhuǎn)換
Json模塊提供了四個(gè)功能:dumps、dump、loads、load
pickle模塊提供了四個(gè)功能:dumps、dump、loads、load
json.dumps 將數(shù)據(jù)通過特殊的形式轉(zhuǎn)換為所有程序語言都認(rèn)識(shí)的字符串
json.dump 將數(shù)據(jù)通過特殊的形式轉(zhuǎn)換為所有程序語言都認(rèn)識(shí)的字符串,并寫入文件
pickle.dumps 將數(shù)據(jù)通過特殊的形式轉(zhuǎn)換為只有Python語言認(rèn)識(shí)的字符串
pickle.dump 將數(shù)據(jù)通過特殊的形式轉(zhuǎn)換為只有Python語言認(rèn)識(shí)的字符串,并寫入文件
Json序列化舉例:
json序列化
# json是所有語言中都通用的,適用于不同語言進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。
# 但json只能處理簡單的數(shù)據(jù)類型,如果要處理復(fù)雜的,可以使用pickle
# 應(yīng)用場(chǎng)景舉例:當(dāng)你使用虛擬機(jī)(或者玩游戲)時(shí),中間你突然有點(diǎn)別的事情,于是要將虛擬機(jī)掛起,以便下次使用時(shí)還是現(xiàn)在的狀態(tài)。
# 于是就用到了json,json序列化將虛擬機(jī)目前的狀態(tài)(比如進(jìn)行了什么操作,打開了什么文件)保存在文件中,
# 當(dāng)你干完別的事,再次啟動(dòng)虛擬機(jī)時(shí),json反序列化會(huì)將文件中保存的狀態(tài)從文件中讀出來,于是你就可以繼續(xù)上次的操作了。
# dump和load配合使用可以實(shí)現(xiàn)序列化和反序列化,
# 在Python2中可以dump很多次,也可以load很多次,他們一一對(duì)應(yīng),但是其實(shí)這沒什么意義
# 但在Python3中,可以dump很多次,但是當(dāng)dump多次時(shí),load會(huì)報(bào)錯(cuò),所以記住在Python3中永遠(yuǎn)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) #報(bào)錯(cuò),字典不能寫入文件中,字符串能寫入文件中
#f.write(str(info)) #太low了
print(type(json.dumps(info))) # <class 'str'>
#f.write( json.dumps(info) ) # 高級(jí)做法1
json.dump(info,f) # 高級(jí)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序列化舉例:
pickle序列化
pickle寫進(jìn)文件中的貌似是一段亂碼,其實(shí)不然,這是pickle自己的一套語法規(guī)則,當(dāng)然這也不是加密
pickle可以序列化所有的數(shù)據(jù)類型
但是pickle只能在Python中使用,別的語言不認(rèn)識(shí)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是一個(gè)內(nèi)存地址,用json序列化就寫不到文件中,會(huì)報(bào)錯(cuò)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()) # 報(bào)錯(cuò)
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'>為什么報(bào)錯(cuò)呢?因?yàn)閟ayhi是一個(gè)內(nèi)存地址,當(dāng)pickle序列化.py程序執(zhí)行完之后,這個(gè)地址就被釋放了,當(dāng)然我們就找不到了。
這里只是想說明一點(diǎn):pickle可以序列化所有的數(shù)據(jù)類型,不管這個(gè)數(shù)據(jù)是否可被反序列化
如果想要不報(bào)錯(cuò),可以把sayhi函數(shù)的定義拷貝過來,而且還可以執(zhí)行這個(gè)函數(shù)
只要保證函數(shù)名相同就不會(huì)報(bào)錯(cuò),函數(shù)體可以完全不一樣
json模塊的作用之一:根據(jù)字符串書寫格式,將字符串自動(dòng)轉(zhuǎn)換成相應(yīng)格式
import json
# Python3.x中input方法獲取到的都是字符串,相當(dāng)于Python2.x中的raw_input
inp_str = input("請(qǐng)輸入:") # 輸入一個(gè)列表,[1,2,3]
print(type(inp_str)) # <class 'str'>
inp_str = json.loads(inp_str,encoding="UTF-8") # 根據(jù)字符串書寫格式,將字符串自動(dòng)轉(zhuǎn)換成 列表類型
print(type(inp_str),inp_str[0]) # <class 'list'> 1
inp_str = input("請(qǐng)輸入:") # 輸入一個(gè)字典,{"name":"Rose","age":21,"sex":"F"}
# 切記,字典內(nèi)部必須是 雙引號(hào) !??!單引號(hào)會(huì)報(bào)錯(cuò)。
print(type(inp_str)) # <class 'str'>
inp_str = json.loads(inp_str,encoding="UTF-8") # 根據(jù)字符串書寫格式,將字符串自動(dòng)轉(zhuǎn)換成 字典類型
print(type(inp_str),inp_str['name'],inp_str['age'],inp_str['sex']) # <class 'dict'> Rose 21 F到此這篇關(guān)于Python Json與pickle模塊序列化使用介紹的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python Json與pickle內(nèi)容請(qǐng)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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