Python攻克之路-json 和 pickle

最新推荐文章于 2025-08-09 16:13:36 发布

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文章标签： json python 开发工具

原文链接：http://www.cnblogs.com/reid21/articles/8854842.html

本文介绍了Python中数据存储的基本方法，包括使用文件进行简单的数据存储、利用json和pickle进行序列化与反序列化，以及使用shelve模块进行更为灵活的数据操作。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Python数据存取
一般的方式
写

[root@python3 day3]# cat test.py 
#!/usr/local/python3/bin/python3
dic=str({'read':'book'})
f=open('test','w')
f.write(dic)
[root@python3 day3]# python3 test.py
[root@python3 day3]# ll
total 8
-rw-r--r-- 1 root root 16 Apr  7 16:01 test
-rw-r--r-- 1 root root 90 Apr  7 16:00 test.py
[root@python3 day3]# cat test
{'read': 'book'}[root@python3 day3]#

读

[root@python3 day3]# cat read.py 
#!/usr/local/python3/bin/python3
f=open('test','r')
data=f.read()
print(data['read'])     ##文件中的并不是字典,无法这样使用
[root@python3 day3]# python3 read.py
Traceback (most recent call last):
  File "read.py", line 4, in <module>
    print(data['read'])
TypeError: string indices must be integers

[root@python3 day3]# cat read.py 
#!/usr/local/python3/bin/python3
f=open('test','r')
data=f.read()
print(eval(data)['read'])    ##通过eval转换成字典来操作
[root@python3 day3]# python3 read.py
book

序列化的引入
描述：我们把对象(变量,如字典,整型,集合等)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,在其他语言中也被称之为serialization,marshalling, flattening等等.(使用write写到文本,不能把字典类型存储到磁盘上,所以需要一个序列化)
序列化之后,就可以把序列化后的内容写入磁盘,或者通过网络传输到别的机器上
反过来,把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化,即unpickling

json
描述：如果要在不同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.
json表示的对象就是标准的Javascript语言对象,json和python内置的类型对应如下：

json两个方法dumps(加载进去)和load(加载回来)
序列化的过程
a.加载进去：通过转换成json的格式存入到磁盘

[root@python3 test1]# cat json_dumps.py 
#!/usr/local/python3/bin/python3
import json
dic={'name':'reid','age':'20'}
data=json.dumps(dic)               #转换,json.dumps(要转换的对象)
f=open('jsonfile','w')
f.write(data)
f.close
[root@python3 test1]# cat jsonfile 
{"name": "reid", "age": "20"}  ##是json自带的格式,并不了字典

b. 取数据：(通过loads方法把json格式从文本中取出原来对象的类型)

[root@python3 test1]# cat json_loads.py 
#!/usr/local/python3/bin/python3
import json
f=open('jsonfile','r')
data=f.read()
data=json.loads(data)           ##使用loads方法加载回来
print(data['name'])
[root@python3 test1]# python3 json_loads.py
reid

json的dump和load方法
dump

[root@python3 json_dump_load]# vim json_dump.py
#!/usr/local/python3/bin/python3
import json
dic={'name':'reid','age':'19'}

import json
dic={'name':'reid','age':'19'}
f=open('json_test','w')

#data=json.dumps(dic)  ##这两行是做一个序列化,再把结果写入文本
#f.write(data)
json.dump(dic,f)   #第一个参数是要转入的对象,第二个参数是文件句柄,这行代码相当于上两行
f.close
[root@python3 json_dump_load]# python3 json_dump.py
[root@python3 json_dump_load]# cat json_test 
{"name": "reid", "age": "19"}[root@python3 json_dump_load]#

load

[root@python3 json_dump_load]# cat json_load.py
#!/usr/local/python3/bin/python3
import json
f=open('json_test','r')
#data=f.read()
#data=json.loads(data)
data=json.load(f)              #直接写参数f
print(data['name'])
[root@python3 json_dump_load]# python3 json_load.py
reid

pickle的引入
场景：json无法做更高级的转换,如函数和类

[root@python3 function]# cat json_not_fuc.py 
#!/usr/local/python3/bin/python3
import json
def f():
    print('function')
data=json.dumps(f)       ####json转换
[root@python3 function]# python3 json_not_fuc.py
Traceback (most recent call last):
TypeError: Object of type 'function' is not JSON serializable

使用pickle操作
写入

[root@python3 pickledir]# cat pickletest.py
#!/usr/local/python3/bin/python3
import pickle
def f():
    print('function')
data=pickle.dumps(f)
filepickle=open('pickle_test','wb')  ##写进去的要是字节类型,也就是字串,b是字节,不加默认是写入string
filepickle.write(data)
filepickle.close()
[root@python3 pickledir]# python3 pickletest.py
[root@python3 pickledir]# cat pickle_test 
c__main__               ##pickle的显示方式
f

取出
描述：使用pickle序列化一个函数对象,如函数为f,它指向一块内存地址,生成pickle_test的文本可以传输给其他的电脑使用,但是在其他电脑取出来的是只是一个变量,因为内存地址在原本的电脑上,可能够调用就要两个电脑都有公共的部分函数f

[root@python3 pickledir]# cat pickle_loads.py
#!/usr/local/python3/bin/python3
import pickle
f=open('pickle_test','rb')
data=f.read()
data=pickle.loads(data)
data()
[root@python3 pickledir]# python3 pickle_loads.py
Traceback (most recent call last):
  File "pickle_loads.py", line 6, in <module>
    data()
TypeError: '_io.BufferedReader' object is not callable   ##调用时,内存地址已经发生变化

公共的部分加入

[root@python3 pickledir]# cat pickle_loads.py 
#!/usr/local/python3/bin/python3
import pickle
def f():                   ##
    print('function')      ##
filep=open('pickle_test','rb')
data=filep.read()
data=pickle.loads(data)
data()
[root@python3 pickledir]# python3 pickle_loads.py

shelve模块
描述：shelve模块比pickle模块简单,只有只有一个open函数,返回类似字典的对象,可读可写,key必须为字符串,而值可以是python所支持的数据类型.json和pickle中的方法对于修改上不灵活,而shelve弥补了这点.
存值

[root@python3 shelve]# cat shelve_test.py 
#!/usr/local/python3/bin/python3
import shelve
f=shelve.open('test')                      #可以加上r,正则中保持原生的字符串,避免一些错误
f['info']={'name':'tom','hobby':'running'}   
[root@python3 shelve]# ll
total 16
-rw-r--r-- 1 root root 115 Apr  7 21:00 shelve_test.py
-rw-r--r-- 1 root root  16 Apr  7 21:01 test.bak
-rw-r--r-- 1 root root  55 Apr  7 21:01 test.dat
-rw-r--r-- 1 root root  16 Apr  7 21:01 test.dir

取值

[root@python3 shelve]# cat shelve_test.py 
#!/usr/local/python3/bin/python3
import shelve
f=shelve.open('test')
#f['info']={'name':'tom','hobby':'running'}   
data=f.get('info')
print(data)
[root@python3 shelve]# python3 shelve_test.py
{'name': 'tom', 'hobby': 'running'}

字典对象中get方法的使用

In [1]: d={'name':'jerry','hobby':'jogging'}
In [2]: d['name']
Out[2]: 'jerry'
In [3]: d.get('name')   ###
Out[3]: 'jerry'
In [4]: d.get('sex','male')  #sex是没有,然后返回一个male
Out[4]: 'male'

转载于:https://www.cnblogs.com/reid21/articles/8854842.html