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1.简介
● json:用于字符串 和 python简单数据类型(list,dict...)间进行转换;字符串<--->python简单数据类型
● pickle:用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换 ;bytes<--->python特殊数据类型
● Json模块提供了四个功能:dumps、dump、loads、load
● pickle模块提供了四个功能:dumps、dump、loads、load
2.json序列化和反序列化
import json #json序列化 data = { "name":"cx", "age":"18", } f = open("text.txt","w") f.write(json.dumps(data)) #将字典序列化为字符串写入文件 #json.dump(data,f)==f.write(json.dumps(data)) f.close() -------------------------------------------- #json反序列化 f = open("text.txt","r") data = json.loads(f.read()) #从文件中将数据读出来之后将字符串格式序列化成字典格式 #json.load(f)==json.loads(f.read()) print(data["name"]) f.close()
3.pickle序列化和反序列化
#pickle序列化 import pickle def test_func(name): print("name:",name) data1 = { "name":"cx", "age":"18", "test":test_func, #对于这种数据json不能处理,可以用pickle } f = open("text.txt","wb") f.write(pickle.dumps(data1)) #将特殊数据类型序列化为bytes类型之后写入文件 #pickle.dump(data1,f)==f.write(pickle.dumps(data1)) f.close() -------------------------------------------- #pickle反序列化 def test_func(name): #由于前面在序列化的时候data字典中存有test_func对象的内存地址, print("name:",name) # 但是前面序列化程序一执行完内存就释放了,所以这里反序列化的时候找不到该内存地址就会报错, # 所以在这里声明这个函数 import pickle f = open("text.txt","rb") data = pickle.loads(f.read()) #从文件中将数据读出来之后将bytes类型序列化成字典格式 #pickle.loads(f.read())==pickle.load(f) print(data["test"]) f.close()
注:使用json和pickle时不要往同一个文件序列化或者反序列化多次,只能往一个文件dumps和loads一次。若要多次序列化,请往多个文件序列化。
4.shelve模块,底层也是用的pickle模块,同pickle的区别就是可以同时序列化和反序列化多次
import shelve import datetime a = {"name":"feng","job":"IT"} b = ["1","2","3"] f = shelve.open("shelve_test") #打开文件 f["test1"] = a #序列化字典 f["test2"] = b #序列化列表 f["test3"] = datetime.datetime.now() #序列化时间 f.close() #反序列化 # f = shelve.open("shelve_test") #打开文件 # print(f.get("test1")) # print(f.get("test2")) # print(f.get("test2")) # f.close()
注:json可用于各类语言间转化;pickle,shelve仅python使用
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