序列化pickle&json模块_pkl.dumps-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/WSRY_GJP/article/details/100118667

本文深入探讨了序列化技术，特别是Python中的pickle和json模块。详细解释了这两个模块如何实现数据类型的转换，包括它们的功能、使用场景及优缺点，是理解序列化原理和实践应用的宝贵资源。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

序列化pickle&json模块

序列化：序列化是指把内存里的数据类型转变成字符串，以使其能存储到硬盘或通过网络传输到远程，因为硬盘或网络传输时只能接受bytes
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
pickle模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

import pickle
data = {'k1':123,'k2':'Hello'}
# pickle.dumps 将数据通过特殊的形式转换位只有python语言认识的字符串
p_str = pickle.dumps(data)  # 注意dumps会把数据变成bytes格式
print(p_str)
# pickle.dump 将数据通过特殊的形式转换位只有python语言认识的字符串，并写入文件
with open('result.pk',"wb") as fp:
    pickle.dump(data,fp)
# pickle.load  从文件里加载
f = open("result.pk","rb")
d = pickle.load(f)
print(d)

Json模块也提供了四个功能：dumps、dump、loads、load，用法跟pickle一致

import json
# json.dumps 将数据通过特殊的形式转换位所有程序语言都认识的字符串
j_str = json.dumps(data) # 注意json dumps生成的是字符串，不是bytes
print(j_str)
#dump入文件 
with open('result.json','w') as fp:
    json.dump(data,fp)
#从文件里load
with open("result.json") as f:
    d = json.load(f)
    print(d)

json vs pickle:
JSON:
优点：跨语言(不同语言间的数据传递可用json交接)、体积小
json 只能dump一次，load一次，不然报错
缺点：json所有语言都支持，只支持是常规的数据类型，只能支持int\str\list\tuple\dict

Pickle:
优点：专为python设计，支持python所有的数据类型
缺点：只能在python中使用，存储数据占空间大，pickle支持python，支持python的所有数据类型，calss->object,function,datetime