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json&pickle序列化

时间:2017-08-30 18:22:35      阅读:191      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:ble   小结   字节   get   行数据   内容   seve   logs   加载   

一、简述

我们在写入文件中的数据,只能是字符串,但是如果要想把内存的数据对象存到硬盘上去怎么办呐?下面就来说说序列化:json & pickle

二、json序列化

1、dumps序列化和loads反序列化

dumps()序列化

import  json   #导入json模块
 
info = {
    name:"seven",
    "age":32
}
 
with open("test.txt","w") as f:  #以普通模式写入
    data = json.dumps(info) #把内存对象转为字符串
    f.write(data)   #写到文件中
 
#text.txt文件中的内容
{"name": "seven", "age": 32}

loads()反序列化

import json
 
with open("test.txt","r") as f:  #以普通模式读
    data = json.loads(f.read())   #用loads反序列化
 
print(data.get("age"))
 
#输出
32

2、dump序列化和load反序列化

dump()序列化

import  json
 
info = {
    name:"seven",
    "age":32
}
 
with open("test.txt","w") as f:   #文件以写的方式打开
    json.dump(info,f)    #第1个参数是内存的数据对象 ,第2个参数是文件句柄
 
#text.txt文件中的内容
{"name": "seven", "age": 32}

load()反序列化

import json
 
with open("test.txt","r") as f:   #以读的方式打开文件
    data = json.load(f)  #输入文件对象
 
print(data["age"])
 
#输出
32

3、序列化函数

import  json
 
def sayhi(name):  #函数
    print("name:",name)
 
info = {
    name:"seven",
    "age":32,
    "func":sayhi    #引用sayhi函数名
}
 
with open("test.txt","w") as f:
    json.dump(info,f)   #序列化info数据对象
 
#输出
 File "D:\Python\Python35\lib\json\encoder.py", line 403, in _iterencode_dict
    yield from chunks
  File "D:\Python\Python35\lib\json\encoder.py", line 436, in _iterencode
    o = _default(o)
  File "D:\Python\Python35\lib\json\encoder.py", line 179, in default
    raise TypeError(repr(o) + " is not JSON serializable")
TypeError: <function sayhi at 0x00000000006DD510> is not JSON serializable  #不支持json序列化

小结:

  1. dumps和loads是成对使用的,dump和load是成对使用的。
  2. dumps和loads由于序列化的是内容,所以后面要加s,但是dump和load序列化的内容是对象,所以单数。
  3. json只能处理简单的数据类型,例如:字典、列表、字符串等,不能处理函数等复杂的数据类型。
  4. json是所有语言通用的,所有语言都支持json,如果我们需要python跟其他语言进行数据交互,那么就用json格式。

二、pickle序列化

1、dumps序列化和loads反序列化

dumps()序列化

import pickle
 
info = {
    name:"seven",
    "age":32,
}
 
with open("test.txt","wb") as f:   #以二进制的形式写入
    data = pickle.dumps(info)   #序列化成字符串
    f.write(data)   #写入test.txt 文件中
 
#输出到test.txt文件中的内容
?}q (X   ageqKX   nameqX
   sevenqu.

loads()反序列化

import pickle
 
with open("test.txt","rb") as f: #以二进制的模式读
    data = pickle.loads(f.read())   #反序列化操作
 
print(data.get("age"))
 
#输出
32

2、dump序列化和load反序列化

dump()序列化

import pickle
 
info = {
    name:"seven",
    "age":32,
}
 
with open("test.txt","wb") as f:
    pickle.dump(info,f)  #序列化
 
#输出
?}q (X   ageqKX   nameqX
   sevenqu.

load()反序列化

import pickle
 
with open("test.txt","rb") as f:
    data = pickle.load(f)  #反序列化成内存对象
 
print(data.get("age"))
 
#输出
32

从上面的结果观察,json和pickle好像也没什么区别?但是别忘了,我们说,json只能序列化简单的数据类型,而pickle可以序列化python中所有的数据类型,包括函数、类等,下面我们就来看看,如何序列化函数的。还有就是,pickle序列化的是字节,而json序列化的是字符,这个要注意一下。

3、序列化函数

①序列化

import pickle
 
def sayhi(name):   #函数
    print("hello:",name)
 
info = {
    name:"seven",
    "age":32,
    "func":sayhi    #"func"对应的值sayhi,是函数名
}
 
with open("test.txt","wb") as f:
    data = pickle.dumps(info)
    f.write(data)
 
#输出test.txt
?}q (X   funcqc__main__
sayhi
qX   ageqKX   nameqX
   seven.

②反序列化

import pickle
 
def sayhi(name):   #在反序列化中必须写上此函数,不然会报错,因为在加载的时候,函数没有加载到内存
    print("hello:",name)
 
with open("test.txt","rb") as f:
    data = pickle.loads(f.read())
 
print(data.get("age"))
 
data.get("func")("seven")  #执行函数sayhi
 
#输出
32
hello: seven   #输出的函数体中的逻辑也是可以变的,这边我就不做演示了

小结:

  1. json值支持简单的数据类型,pickle支持所有的数据类型。
  2. pickle只能支持python本身的序列化和反序列化,不能用作和其他语言做数据交互,而json可以。
  3. pickle序列化的是整个的数据对象,所以反序列化函数时,函数体中的逻辑变了,是跟着新的函数体走的。
  4. pickle和json在3.0中只能dump一次和load一次,在2.7里面可以dump多次,load多次,anyway,以后只记住,只需要dump一次,load一次就可以了。

json&pickle序列化

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原文地址:http://www.cnblogs.com/lin-777/p/7454527.html

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