json&pickle 序列化

最新推荐文章于 2022-03-28 16:11:00 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/zhengyiqun1992/p/10083903.html

本文详细介绍了序列化和反序列化的概念，探讨了JSON和pickle在数据转换中的应用，包括它们如何在不同场景下将内存数据转换为字符串或从字符串还原数据，以及各自支持的数据类型特点。

把内存数据转换字符叫序列化
把字符转成内存数据类型反序列化

json，用于字符串和 python数据类型间进行转换
dumps 和loads 匹配使用
dumps 只能转成字符串，loads只能从字符串转换成数据类型。只能保存在内存里。

import json

date = {
    'roles':[
        {'role': 'monster', 'type': 'pig', 'HP': '50'},
        {'role': 'hero', 'type': '关羽', 'HP': '80'}
    ]
}
l = {'a':1, 'b':2}

d = json.dumps(date)
d2 = json.loads(d)

dump 转成字符串并写入文件， load,读文件并转成数据类型

import json

date = {
    'roles':[
        {'role': 'monster', 'type': 'pig', 'HP': '50'},
        {'role': 'hero', 'type': '关羽', 'HP': '80'}
    ]
}
l = {'a':1, 'b':2}

with open('json.file', 'r+', encoding='UTF-8') as f:
    json.dump(date, f)  #写入文件
    json.dump(l,f)      #写入文件
    date = json.load(f) #读取文件

json.dumps

json.loads
1.把内存数据通过网络远程给其他人
2定义不同语言之前的交互规则，跨平台
　　1.纯文本，坏处：不能共享复杂的数据类型
　　2.xml坏处：占空间大
　　3.json,简单，可读性好
　　load 只能一次

pickle，用于python特有的类型和 python的数据类型间进行转换
pickle.dumps pickle.loads 匹配使用

import pickle
d = {'name': 'zheng', 'age': 23}
l = [1,2,3,4,'rain']

a = pickle.dumps(d)
b = pickle.dumps(l)

pickle.loads(a)
pickle.loads(b)

pickle.dump pickle.load 匹配使用

l = [1,2,3,4,5]


f = open('pick.pkl', 'wb')
pickle.dump(l,f)



f = open('pick.pkl', rb')
pickle.load(f)

json支持的数据类型：
　　str,int,tuple,list,dict
pickle支持的数据类型：
　　支持python所有数据类型
　　只能在python使用

转载于:https://www.cnblogs.com/zhengyiqun1992/p/10083903.html