json和pickle

最新推荐文章于 2023-05-24 15:17:15 发布

simon5169

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分类专栏： python 文章标签： pickle json

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博客介绍了序列化和反序列化的概念，序列化是将对象从内存变为可存储或传输的过程，反序列化则相反。还提到在Python中，json可与其他语言通用，pickle仅用于Python，能处理json无法序列化的函数和类，还介绍了pickle的相关方法及与base64联合使用。

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什么是序列化？
我们把对象（变量）包括整型字符串列表字典等等都叫对象，从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，在python中叫pickling，在其他语言中serialization、marshalling、flattening等等，都是一个意思，序列化之后的内容可以写入磁盘或者通过网络传输到别的机器上。
相反，把变量内容从序列化对象重新读到内存里称之为反序列化，python叫unpickling

json 与其他语言通用

>>> dict={'name':'simon','age':1}
>>> import json
>>> dict = json.dumps(dict)
'{"name": "simon", "age": 1}' #序列化之后的数据
>>> dict  = json.loads(dict)
>>> print(dict)
{'name': 'simon', 'age': 1} #反序列化之后恢复回字典
>>> type(dict)
<class 'dict'>

pickle 因为json无法序列化函数和类，可以用此方法仅在python语言使用
pickle.dumps() 将python数据序列化为bytes类型
pickle.loads() 将bytes类型数据反序列化为python的数据类型

>>> import pickle
>>> def test():
...     print('ok')
... 
>>> data = pickle.dumps(test)
>>> print(data)
b'\x80\x03c__main__\ntest\nq\x00.' #序列化之后的函数
>>> type(data)
<class 'bytes'> #因为是byte类型 写入文件时候要'wb'

>>> ret = pickle.loads(data)
>>> print(ret)
<function test at 0x104220950> #反序列化后的函数方法，需要调用的话本身也要有这个函数
>>> ret()
ok #执行函数后的结果

base64与pickle联合使用

>>  str = 'Hello World'  # 加密前，原始数据
>>  a = base64.b64encode(pickle.dumps(str)).decode()  # 加密
>>  print(a)
>>  gANYCwAAAEhlbGxvIFdvcmxkcQAu
>>  b = pickle.loads(base64.b64decode(a.encode()))  # 解密
>>  print(b)