Python全栈之路----常用模块----序列化（json&pickle&shelve)模块详解

把内存数据转成字符，叫序列化；把字符转成内存数据类型，叫反序列化。

Json模块

Json模块提供了四个功能：序列化：dumps、dump；反序列化：loads、load。

import json

data = {
    'roles':[
        {'role':'monster','type':'pig','life':50},
        {'role':'hero','type':'关羽','life':80}
    ]
}
#dumps和loads
d = json.dumps(data) #仅转成字符串
d2 = json.loads(d)
#dump
f = open('test.json','w')
json.dump(data,f) #转成字符串后直接写入文件，文件名后默认加上 .json 来说明这个文件是通过json转过的
#load
f = open('test.json','r')
data = json.load(f)

只是把数据类型转成字符串存在内存里的意义？   json.dumps      json.loads

1.把你的内存数据 通过网络 共享给远程其他人，只能用bytes格式

2.定义了不同语言之间的交互规则

1.纯文本，坏处：不能共享复杂的数据类型

2.xml 坏处：占空间大

3.json 好处：简单，可读性好

注：dump 可以 dump 多次，但是在 dump 多次之后，不能 load，因为数据类型不同的时候，没有办法识别是什么数据类型，无法处理。

pickle模块

import pickle

d = {'name':'alex','age':22}
l = [1,2,3,4,'rain']
#dumps
pickle.dumps(d) #d为bytes类型
#loads
d = pickle.dumps(d)
pickle.loads(d)
#dump
pk = open('data.pkl','wb')
pickle.dump(d,pk) #打开文件的时候，因为文件是bytes，必须以 'wb' 的格式打开
#load
f = open('data.pkl','rb')
d = pickle.load(f)

json VS pickle

Json:

优点：跨语言、体积小

缺点：只能支持int，str，list，tuple，dict

Pickle:

优点：专为python设计，支持python所有的数据类型

缺点：只能在python中使用（不能跨平台），存储数据占空间大

shelve 模块

shelve模块是一个简单的（k,v）将内存数据通过文件持久化的模块，可以持久化任何pickle可支持的python数据格式。

pycharm里写入：

import shelve

f = shelve.open('shelve_test')  #打开一个文件，不需要写打开模式

names = ["alex",  "rain",  "test"]
info = {'name': 'alex', 'age': 22}

f["names"] = names  #持久化列表，并不要求前后名字一致
f['info_dic'] = info

f.close()

cmd里打开、获取

>>> import shelve
>>> f = shelve.open('shelve_test') #打开文件
>>> f.keys()
KeysView(<shelve.DbfilenameShelf object at 0x0000022D92FF7128>)
>>> list(f.keys())
['names', 'info_dic']
>>> list(f.items())
[('names', ['alex', 'rain', 'test']), ('info_dic', {'name': 'alex', 'age': 22})]
>>> f.get('names')  #不会冲突，可以随意获取
['alex', 'rain', 'test']
>>> f.get('info_dic')
{'name': 'alex', 'age': 22}
>>> f['names']
['alex', 'rain', 'test']
>>> del f ['names'] #可以进行删除操作
>>> f.close()  #删除后先关掉，再重新打开
>>> f = shelve.open('shelve_test')
>>> f.get('names')
>>> f['scores'] = [1,3,4,5,6]  #可以添加
>>> f['scores']
[1, 3, 4, 5, 6]
>>> f['scores'] = [1,3,'A',5,6] #可以整个赋值，不能对其中的元素进行修改
>>> f['scores']
[1, 3, 'A', 5, 6]