序列化 pickle & json & shelve
把内存数据转成字符,叫序列化,dump,dumps
把字符转成内存数据类型,叫反序列化load,loads
dumps:仅转成字符串
dump不仅能把对象转换成str,还能直接存到文件内
json.dumps json.loads
1.把你的内存数据,通过网络,共享给远程其他人
2.定义了不同语言之间的交互规则
a.纯文本,缺点:不能共享复杂的数据类型,比如字典
b.xml ,缺点:占空间大
c.json,优点,简单,可读性好
- json:
- 支持的数据类型:str,int,tuple,list,dict
- 跨平台,跨语言,体积小
- pickle:
- 支持python所有的数据类型
- 只能在python中使用,存储数据占空间大
- dumps 转换为bytes,写到硬盘后是pickle自己的格式,不可直接读,看着像是乱码,其实不是
- json序列化时是将数据转成字符串形式
- pickle序列化时是将数据转成字节形式,在读写文件时必须是以二进制的方式进行读写,‘rb’,‘wb’
import json,pickle
data = {'a':1,'b':2}
pickle_dumps_data = pickle.dumps(data)
print(type(pickle_dumps_data),pickle_dumps_data)
#<class 'bytes'>
# b'\x80\x03}q\x00(X\x01\x00\x00\x00aq\x01K\x01X\x01\x00\x00\x00bq\x02K\x02u.'
pickle_loads_data = pickle.loads(pickle_dumps_data)
print(type(pickle_loads_data),pickle_loads_data)
#<class 'dict'> {'a': 1, 'b': 2}
json_dumps_data = json.dumps(data)
print(type(json_dumps_data),json_dumps_data)
# <class 'str'>{"a": 1, "b": 2}
json_loads_data = json.loads(json_dumps_data)
print(type(json_loads_data),json_loads_data)
# <class 'dict'> {'a': 1, 'b': 2}
shelve 对pickle进行封装,可进行多次dump,load,只能在python中使用,以k_v结构写入文档,每次dump都要写K
import shelve
f = shelve.open("shelve_test")
names = ["alex","rain","test"]
info = {"names":"alex","age":22}
f["names"] = names
f["info_dic"] = info
f.close()
#获取数据
# f = shelve.open("shelve_test")
# print(list(f.keys()))#['names', 'info_dic']
# print(list(f.items()))#[('names', ['alex', 'rain', 'test']), ('info_dic', {'names': 'alex', 'age': 22})]
# print(f.get("names"))#['alex', 'rain', 'test']
# print(f.get("info_dic"))#{'names': 'alex', 'age': 22}
#修改数据,重新给K复制
# f = shelve.open("shelve_test")
# f["names"] = ["Alex","Rain","Test"]
# f.close()
# f = shelve.open("shelve_test")
# print(f.get("names"))#['Alex', 'Rain', 'Test']
#删除数据
# f = shelve.open("shelve_test")
# del f["info_dic"]
# f.close()
# f = shelve.open("shelve_test")
# print(f.get("info_dic"))#None #添加数据
# f = shelve.open("shelve_test")
# f["scores"] = [1,2,3,4,5]
# f.close()
# f = shelve.open("shelve_test")
# print(f.get("scores"))#[1, 2, 3, 4, 5]
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