Python学习笔记之json模块和pickle模块
json和pickle模块是将数据进行序列化处理,并进行网络传输或存入硬盘,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Python学习笔记之json模块和pickle模块的相关资料,文中通过实例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
json模块
json用于不同语言之间的数据交换，比如C和Python之间等等，即可跨语言。而pickle只能用于python与python之间数据交换。
序列化与反序列化
我们把对象(变量)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，都是一个意思。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。
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。
JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象，JSON和Python内置的数据类型对应如下：
在文件中写入读取数据-字典
dic =' {‘string1':'hello'}' #写文件只能写入字符串 - 手动把字典变成字符串 f = open(‘hello', ‘w') f.write(dic)f_read = open(‘hello', ‘r') data = f_read.read() #从文件中读出的都是字符串 data = eval(data) #提取出字符串中的字典 print(data[‘name'])
json实现上述功能 - json可以在任意语言中传送数据
dic = {‘string1':'hello'} data = json.dumps(dic) print(data) print(type(data)) #dumps()会把我们的变量变成一个json字符串 f = open(“new_hello”, “w”) f.write(data)json字符串和我们手动加 ’’ 变成的字符串是有区别的，它遵循json字符串规范，即字符串用双引号引起来。
dumps会把我们传入的任何数据类型变成双引号引起来的字符串
# {‘string1':'hello'} ---> “{“string1”:”hello”}” # 8 ---> “8” # ‘hello' ---> ““hello”” – 被json包装后的数据内部只能有双引号 #[1, 2] ---> “[1, 2]”我们在存储或传输的时候把数据转换成json字符串，可以实现任何语言通用
f_read = open(“new_hello”, “r”) data = json.loads(f_read.read()) #这个data直接就是字典类型 print(data) print(type(data))
json模块中的方法
json.dumps() # 把数据包装成json字符串 – 序列化 json.loads() # 从json字符串中提取出原来的数据 – 反序列化
我们在python中将一个列表 l = [1, 2, 3] 包装成一个json字符串并存储或发送出去，假如我们在C语言中使用json解析，就会得到C语言中对应的数据结构，提取出来就是一个数组buf[3] = {1, 2, 3}。
并不是说dumps和loads必须要一块用，只要是符合json规范的json字符串都可以用loads处理提取数据结构，和用不用dumps没关系。
json.dump(data, f) #转换成json字符串并写入文件 #相当于 data = json.dumps(dic) + f.write(data) data = json.load(f) #先读取文件，再提取出数据 #相当于data = json.loads(f_read.read())
示例：
#----------------------------序列化 import json dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'} print(type(dic))# j=json.dumps(dic) print(type(j))# f=open('序列化对象','w') f.write(j) #-------------------等价于json.dump(dic,f) f.close() #-----------------------------反序列化
import json f=open('序列化对象') data=json.loads(f.read())# 等价于data=json.load(f)
注意：
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))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模块
Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样，就是它只能用于Python，并且可能不同版本的Python彼此都不兼容，因此，只能用Pickle保存那些不重要的数据，不能成功地反序列化也没关系。
##----------------------------序列化 import pickle dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'} print(type(dic))# j=pickle.dumps(dic) print(type(j))# 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'])pickle和json的用法是一样的，二者学名都叫序列化，只不过json序列化之后的结果是字符串，pickle序列化后的结果是字节bytes。也就是说形式不同，内容是一样的，但是，pickle序列化后的是bytes，也就是要写入文件的数据是bytes，所以open打开文件的时候要以wb的形式二进制打开。pickle写入文件的内容是不可读的（乱七八糟的字符，但是计算机可以识别），json写入的数据是可读的。
pickle支持的数据类型更多，pickle可以序列化函数和类。虽然json不支持这两种序列化，但是大部分场景还是用json。
总结
到此这篇关于Python学习笔记之json模块和pickle模块的文章就介绍到这了,更多相关json模块和pickle模块内容请搜索0133技术站以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持0133技术站！