python中序列化json模块和pickle模块

时间：2022-03-03 23:03:21

内置模块和第三方模块

json模块和pickle 模块（序列化模块）

  1. 什么是序列化？

    序列化就是将内粗这种的数据类型转成另一种格式

    序列化：字典类型——>序列化——>其他格式——>存入硬盘（存）

    反序列化：硬盘——>读取——>其他格式——>反序列化——>字典（取）

  2. 为什么要序列化？

    1.长久保存程序的运行状态

    2.数据的跨平台交互

  3. 如何序列化

    json：

    优点：这种是一种通用的格式，所有编程语言识别

    缺点：不能识别所有python类型

    pickle:

    优点：能识别所有python数据类型

    缺点：序列化后的格式只能被python语言识别

#json 格式（不支持python的元组和集合类型，set \tuple)

import json  #序列化

dic = {'k1': True, 'k2': 11, 'k3': 'ming'}

​

​

dic_json = json.dumps(dic)

print(dic_json, type(dic_json))

#运行结果

{"k1": true, "k2": 11, "k3": "ming"} <class 'str'>

#运行后的结果是一段在python中的字符串，已经序列化

with open('a.json', mode='wt', encoding='utf-8')as f:

    f.write(dic_json)  #将序列化为json格式的数据类型写入硬盘（持久化）

​

#读取时候只需要反序列化即可

with open('a.json', mode='rt', encoding='utf-8')as f:

    dic_json = f.read()

    dic = json.loads(dic_json)

    print(dic, dic['k1'])

 #运行结果

{'k1': True, 'k2': 11, 'k3': 'ming'} True

#该过程就是一个反序列化读取过程

​

​

#当然上述代码还可以精简

import json

dic = {'k1': True, 'k2': 11, 'k3': 'ming'}

with open('b.json', mode='wt')as f:

     json.dump(dic, f)  #序列化加持久化括号传入参数为字典，f

     #注意dump与dumps的区别   

#反序列化

with open('b.json', mode='rt', encoding='utf-8')as f :

    d = json.load(f)  #注意load和loads的区别

    print(d, d['k2'])

#运行结果

{'k1': True, 'k2': 11, 'k3': 'ming'} 11
#pickle 格式（支持所有的python数据类型，但是只能被python语言接收）

import pickle            #二进制的序列化

s = {1, 2, 'ming', 5}    #这是一个json不支持序列化的集合类型

s_pkl = pickle.dumps(s)  #pickle序列化操作

print(s_pkl, type(s_pkl))

with open('c.pkl', mode='wb') as f:  #进行持久化操作，写入硬盘

    f.write(s_pkl)

运行结果

b'\x80\x03cbuiltins\nset\nq\x00]q\x01(K\x01K\x02X\x04\x00\x00\x00mingq\x02K\x05e\x85q\x03Rq\x04.' <class 'bytes'>

​

with open('c.pkl', mode='rb')as f:    #反序列化操作（读取）

    s_pkl = f.read()

    s = pickle.loads(s_pkl)

    print(s, type(s))

运行结果

{1, 2, 'ming', 5} <class 'set'>

​

#同样用dump和load的方法也更为简洁

dic = {'k1': True, 'k2': 11, 'k3': 'ming', 'k4': '你好啊'}

with open('d.pkl', mode='wb')as f:    #pickle 序列化和持久化

    dic_pkl = pickle.dump(dic, f)

    print(dic_pkl)

with open('d.pkl', mode='rb')as f:    #反序列化

    dic = pickle.load(f)

    print(dic, type(dic), dic['k4'])

​

#输出结果

None

{'k1': True, 'k2': 11, 'k3': 'ming', 'k4': '你好啊'} <class 'dict'> 你好啊
​

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