json&pickle模块

最新推荐文章于 2020-11-07 21:12:28 发布

原创最新推荐文章于 2020-11-07 21:12:28 发布 · 153 阅读

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本文详细介绍了序列化和反序列化的概念及其重要性，包括两种主要的序列化方式：JSON和pickle。探讨了它们各自的优缺点及应用场景，特别强调了JSON在跨平台数据交换中的优势。

01 什么是序列化/反序列化
序列化就是将内存中的数据结构转换成一种中间格式存储到硬盘或者基于网络传输
发序列化就是硬盘中或者网络中传来的一种数据格式转换成内存中数据结构

02 为什要有
1、可以保存程序的运行状态

2、数据的跨平台交互

03 如何序列化之json和pickle：

json

如果我们要在不同的编程语言之间传递对象，就必须把对象序列化为标准格式，比如XML，但更好的方法是序列化为JSON，因为JSON表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web页面中读取，非常方便。

import json

dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'}
print(type(dic))#<class 'dict'>

j=json.dumps(dic)
print(type(j))#<class 'str'>

f=open('序列化对象','w')
f.write(j) #-------------------等价于json.dump(dic,f)
f.close()
#-----------------------------反序列化<br>
import json
f=open('序列化对象')
data=json.loads(f.read())# 等价于data=json.load(f)

import json
#dct="{'1':111}"#json 不认单引号
#dct=str({"1":111})#报错,因为生成的数据还是单引号:{'one': 1}

dct='{"1":"111"}'
print(json.loads(dct))

#conclusion:
# 无论数据是怎样创建的，只要满足json格式，就可以json.loads出来,不一定非要dumps的数据才能loads

pickle

import pickle

dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'}

print(type(dic))#<class 'dict'>

j=pickle.dumps(dic)
print(type(j))#<class 'bytes'>

f=open('序列化对象_pickle','wb')#注意是w是写入str,wb是写入bytes,j是'bytes'
f.write(j) #-------------------等价于pickle.dump(dic,f)

f.close()
#-------------------------反序列化
import pickle
f=open('序列化对象_pickle','rb')

data=pickle.loads(f.read())# 等价于data=pickle.load(f)

print(data['age'])