Python中的 json 模块与 pickle 模块：数据序列化与反序列化

前言

在编程中，序列化（Serialization）是指将数据结构或对象转换为一个可以存储或传输的格式的过程，而反序列化（Deserialization）则是指将存储或传输的数据恢复成原始数据结构或对象的过程。在 Python 中，json 和 pickle 模块提供了两种常用的序列化和反序列化机制，它们各自有不同的用途和特点。

在本篇博客中，我们将详细介绍 Python 中的 json 模块与 pickle 模块，帮助你理解它们的使用场景、优缺点以及如何使用这两个模块进行数据存储和传输。

一、json 模块：用于存储和交换数据

json（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，常用于 Web 应用中作为数据交换的标准格式。由于 JSON 格式是文本格式，具有良好的可读性，并且能够与其他语言（如 JavaScript）轻松集成，因此它在数据存储和通信中非常流行。

Python 提供了内置的 json 模块，允许我们将 Python 对象与 JSON 格式之间进行转换（序列化和反序列化）。

1.1 JSON 序列化

将 Python 对象转换为 JSON 格式的过程称为序列化。在 Python 中，可以使用 json.dumps() 或 json.dump() 来实现。

• json.dumps()：将 Python 对象转换为 JSON 字符串。
• json.dump()：将 Python 对象转换为 JSON 格式并直接写入文件。
  示例：将 Python 对象转换为 JSON 字符串

import json

# 定义一个 Python 字典
data = {
   'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'Wonderland'}

# 使用 json.dumps() 将 Python 对象转换为 JSON 字符串
json_data = json.dumps(data, indent=4)
print(json_data)

输出：

{
   
    "name": "Alice",
    "age": 30,
    "city"