json和pickle的数据序列化-优快云博客

本文详细介绍了Python中序列化与反序列化的概念及应用，包括使用str、eval进行简单序列化，json方法实现跨平台序列化，以及pickle方法支持复杂Python对象的序列化。文章通过实例演示了序列化与反序列化的过程，并强调了每种方法的特点和限制。

我们的目的是类似虚拟机的挂起操作

在没学json与pickle之前我们通常这样。

#序列化
a={
    'name':'qiangql',
    'age':22
}
f=open('text.text','w')
f.write(str(a))  #这里用str把字典变成了字符串
f.close()

#反序列化
f=open('text.text','r')
b=eval(f.read())    #这里用eval把字符串变成了可执行的字典
f.close()
print(b['age'])

1 C:\Users\qiangql\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\python.exe C:/Users/qiangql/PycharmProjects/untitled/内置函数测.py
2 22
3 
4 Process finished with exit code 0

执行结果

json方法，json 可以跨平台，但是不支持日期！！！！

#序列化json
import json
a={
    'name':'qiangql',
    'age':22
}
f=open('text1.text','w')
f.write(json.dumps(a)) #这里也可写为json.dump(a,f)
json.dump(a,f)
f.close()

#反序列化jeson
import json
f=open('text1.text','r')
# data=json.loads(f.read())
data=json.load(f)
print(data['age'])

1 C:\Users\qiangql\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\python.exe C:/Users/qiangql/PycharmProjects/untitled/反序列化.py
2 22
3 
4 Process finished with exit code 0

执行结果

pickle方法，支持所有pyhton格式

#序列化pickle
import pickle
def sayhello(name):
    print('hello',name)

a={
    'name':'qiangql',
    'age':22,
    'func':sayhello
}

f=open('text11.text','wb')  #二进制，因为他支持多平台，所以这里是多平台都能识别的二进制

pickle.dump(a,f)  ### f.write(pickle.dumps(a))
f.close()

#反序列化
import pickle
def sayhello(name):
    print('hello',name)
f=open('text11.text','rb')

data=pickle.load(f)      ###data=pickle.loads(f.read())
print(data['age'])
print(data['func']('qiangql'))

1 C:\Users\qiangql\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\python.exe C:/Users/qiangql/PycharmProjects/untitled/picket反序列化.py
2 22
3 hello qiangql
4 None
5 
6 Process finished with exit code 0

执行结果

这里要注意一点，所有的序列化，都只能挂起一次，然后反序列化一次，不能多次进行挂起操作，因为反序列化只能一次。

转载于:https://www.cnblogs.com/PYlog/p/8693891.html