python 数据转化模块 JSON 、pickle

一、JSON简介

       JSON是JavaScript的子集，专门用于指定结构化的数据。JSON 是轻量级的数据交换方式，易于阅读和编写。

1、Python和JSON数据类型对比

{
    "source_dir" : "./source_datas",
    "wm_dir" : "./watermasks",
    "report_dir" : "./report_datas",
    "type_" : "text",
    "alpha" : 1.0,
    "position" : [20,20],
    "random" : false,
    "insert_type" : "move_heart",
    "affinity" : true,

    "color_increment":25,
    "text_path" : "watermasks/comments.txt",
    "font_size" : 40,
    "font_color" : [255,235,100],
    "font_method" : "line",
    "font_offset_h" : 0,
    "font_offset_w" : 0,
    "font_space_row" : 0,
    "font_space_line" : 3
}

'''
        json 文件有以下特点
            ① json 可以传递 字符串格式的字典、数组，不可以传递 元祖
            ② json 最后一行末尾不可以有‘ ，’
            ③ json 文件总 False True 需要用 false true 来表示
            ④ json 中的字符串必须用英文状态下的 双引号
'''

 

2、dumps()/loads()  dump() load()

从Python2.6开始，标准库支持JSON。使用接口dumps()将Python对象编码成JSON字符串，loads(0将JSON字符串编码成Python对象。
    JSON不使用单引号，都是使用双引号分隔字符串。从网络上获取JSON格式的数据，先转换成dict,list等结构，然后再操作。

一、概念理解

1、json.dumps()和json.loads()是json格式处理函数（可以这么理解，json是字符串）
　　(1)json.dumps()函数是将一个Python数据类型列表进行json格式的编码（可以这么理解，json.dumps()函数是将字典转化为字符串）
　　(2)json.loads()函数是将json格式数据转换为字典（可以这么理解，json.loads()函数是将字符串转化为字典）

2、json.dump()和json.load()主要用来读写json文件函数

json.dumps(obj, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, 
          indent=None, separators=None, encoding="utf-8", default=None, sort_keys=False, **kw)

json.loads(s[, encoding[, cls[, object_hook[, parse_float[, parse_int[, parse_constant[, 
            object_pairs_hook[, **kw]]]]]]]])

 

二、代码测试

1.py

1 import json
2 
3 # json.dumps()函数的使用，将字典转化为字符串
4 dict1 = {"age": "12"}
5 json_info = json.dumps(dict1)
6 print("dict1的类型："+str(type(dict1)))
7 print("通过json.dumps()函数处理：")
8 print("json_info的类型："+str(type(json_info)))

运行截图：

2.py

1 import json
2 
3 # json.loads函数的使用，将字符串转化为字典
4 json_info = '{"age": "12"}'
5 dict1 = json.loads(json_info)
6 print("json_info的类型："+str(type(json_info)))
7 print("通过json.dumps()函数处理：")
8 print("dict1的类型："+str(type(dict1)))

运行截图：

 3.py

1 import json
2 
3 # json.dump()函数的使用，将json信息写进文件
4 json_info = "{'age': '12'}"
5 file = open('1.json','w',encoding='utf-8')
6 json.dump(json_info,file)

运行截图（1.json文件）：

4.py

1 import json
2 
3 # json.load()函数的使用，将读取json信息
4 file = open('1.json','r',encoding='utf-8')
5 info = json.load(file)
6 print(info)

运行截图：

 

二、pickle

需要注意的问题：
    pickle模块支持python任意数据类型，包括对象。但是仅限于python程序间的交互。
    pickle模块的读写模式都是wb、rb类型的，文件需要以wb、rb模式打开。
    被pickle序列化后的文件内容不可读，但是反序列化后可以取出数据。

  pickle(python3.x)和cPickle(python2.x的模块)相当于java的序列化和反序列化操作。 

  常采用下面的方式使用：

import pickle
 
pickle.dump(obj,f)
pickle.dumps(obj,f)
pickle.load(f)
pickle.loads(f)

使用pickle模块你可以把Python对象直接保存到文件，而不需要把他们转化为字符串，也不用底层的文件访问操作把它们写入到一
   个二进制文件里。 pickle模块会创建一个python语言专用的二进制格式，你基本上不用考虑任何文件细节，它会帮你干净利落
   地完成读写独享操作，唯一需要的只是一个合法的文件句柄。

 pickle模块中的两个主要函数是dump()和load()：

dump()函数接受一个文件句柄和一个数据对象作为参数，把数据对象以特定的格式保存到给定的文件中。当我们使用load()函数从
    文件中取出已保存的对象时，pickle知道如何恢复这些对象到它们本来的格式。

dumps()函数执行和dump() 函数相同的序列化。取代接受流对象并将序列化后的数据保存到磁盘文件，这个函数简单的返回序列化
    的数据。

loads()函数执行和load() 函数一样的反序列化。取代接受一个流对象并去文件读取序列化后的数据，它接受包含序列化后的数据
    的str对象, 直接返回的对象。

实例： 

# -*- coding:utf-8 -*-
 
import pickle
 
obj = 123, "abcdef", ["ac", 123], {"key": "value", "key1": "value1"}
print(obj)
 
# 序列化到文件
with open(r"F:\pycodes\ML\a.txt", "wb") as f:
    pickle.dump(obj, f)
 
with open(r"F:\\pycodes\\ML\\a.txt", "rb") as f:
    print(pickle.load(f))# 输出：(123, 'abcdef', ['ac', 123], {'key': 'value', 'key1': 'value1'})
 
# 序列化到内存（字符串格式保存），然后对象可以以任何方式处理如通过网络传输
obj1 = pickle.dumps(obj)
print(type(obj1))# 输出<class 'bytes'>
print(obj1)# 输出：python专用的存储格式 b'\x80\x03(K{X\x06\x00\x00\x00abcdefq\x00]q\x01(X\x02\x00\x00\x00acq
#\x02K{e}q\x03(X\x03\x00\x00\x00keyq\x04X\x05\x00\x00\x00valueq\x05X\x04\x00\x00\x00key1q\x
#06X\x06\x00\x00\x00value1q\x07utq\x08.'
 
obj2 = pickle.loads(obj1)
print(type(obj2))# 输出：<class 'tuple'>
print(obj2) # 输出：(123, 'abcdef', ['ac', 123], {'key': 'value', 'key1': 'value1'})

 

 

参考：

       https://blog.youkuaiyun.com/wqx521/article/details/82772069#dumps()%2Floads()    -------  Python3——JSON

       https://blog.youkuaiyun.com/feng_zhiyu/article/details/82928973      -------------- Python3核心模块之pickle讲解