Json、Pickle

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Json

JSON是一个序列化模块，一种用于存储和交换数据的语法。

JSON是用JavaScript对象表示法(JavaScript object notation)格式编写的文本。

可以将python数据类型 --—> json数据类型 --—>字符串 --—> 文件中

其他语言要想用python的数据

文件中 -–—> 字符串 -–—> json 数据格式 -–—> 其他语言的数据类型

在json中，所有的字符串都是双引号

元组比较特殊，若转成json数据，内部会将元组变成列表

set是不能换号json数据

json.dumps 序列化(编码)，将对象编码成json对象

import json
import json
d = {
    'name':'zcy',
    'age':18,
}
a = json.dumps(d)
print(a)
{"name": "zcy", "age": 18}

json.loads 反序列化（解码），该函数返回python字典的数据类型

b = json.loads(a)
print(b)
{'name': 'zcy', 'age': 18}

json.dump不需要使用write()方法， 只需要写哪个字典、哪个文件即可；而.dumps()需要使用.write()方法写入

保存json数据时，用.json作文文件的后缀名

with open('user.json','w',encoding='utf-8') as f:
    json.dump(数据，句柄f)

json.load传的是文件对象，而loads传的是字符串； 使用loads时需要先读文件在使用，load则不用先读

with open('user.json','r',encoding='utf-8')
data = json.load(f)
print(data)

当将Python对象转换为JSON时，Python对象将被转换为对应JSON (JavaScript)类型:

Python	JSON
dict	Object
list	Array
tuple	Array
str	String
int	Number
float	Number
True	true
False	false
None	null

pickle

pickle是一个python自带的序列化模块

优点：可以支持python中所有的数据类型

​ 可以直接存'bytes'类型 的数据，pickle存取速度更快

缺点：只能支持python使用，不能跨平台

默认情况下，pickle数据格式使用相对紧凑的二进制表示。如果您需要最佳尺寸特征，则可以有效地压缩数据。

要序列化对象层次结构，只需调用该dumps()函数即可。同样，要对数据流进行反序列化，请调用该loads()函数