python 之 json 与pickle 模块

序例化:将对象转换为可通过网络传输或可以存储到本地磁盘的数据格式（如：XML、JSON或特定格式的字节串）的过程称为序列化；反之，则称为反序列化。

1.【JSON】

import json

dic={'name':'kebi','age':23,'sex':'male'}
print(type(dic))#<class 'dict'>

data=json.dumps(dic)
print("type",type(data))#<class 'str'>
print("data",data)

f=open('JSON_test','w')
f.write(data)  #-------------------等价于json.dump(dic,f)
f.close()

#转换，反序列化
with open('JSON_test','r') as f:
            data = json.loads(f.read())
            print(data)
            print(data['name'])

2.【JSON进阶】

Python的dict对象可以直接序列化为JSON的{}，不过，很多时候可以用class表示对象，比如定义Student类，然后序列化：

import json

class Student(object):
    def __init__(self,name,age,score):
        self.name=name
        self.age=age
        self.score=score

def studen2dic(std): #先将对象实例变为一个json对象
    return {
        'name':std.name,
        'age':std.age,
        'score':std.score

    }
s=Student('Bob',22,99)
#这样，Student实例首先被student2dict()函数转换成dict，然后再被顺利序列化为JSON：

print(json.dumps(s,default=studen2dic))
print(json.dumps(s,default=lambda obj:obj.__dict__))#如果遇到一个Teacher类的实例，照样无法序列化为JSON。我们可以偷个懒，把任意class的实例变为dict

#------json反转为对象
def dict2student(d):
    return Student(d['name'],d['age'],d['score'])
json_str2='{"name":"lan","age":12,"score":100}'
print(json.loads(json_str2,object_hook=dict2student))#打印出来的是对象地址
s2=json.loads(json_str2,object_hook=dict2student)
print(s2.age,s2.name)

【3】pickle

import pickle

dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'}

print(type(dic))#<class 'dict'>

j=pickle.dumps(dic)
print(type(j))#<class 'bytes'>

f=open('序列化对象_pickle','wb')#注意是w是写入str,wb是写入bytes,j是'bytes'
f.write(j)  #-------------------等价于pickle.dump(dic,f)

f.close()
#-------------------------反序列化
import pickle
f=open('序列化对象_pickle','rb')

data=pickle.loads(f.read())#  等价于data=pickle.load(f)

print(data['age'])

【4】JSON和pickle 的区别：

json：用于（不同平台和多语言）字符串和python数据类型进行转换

pickle：用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换（所有python数据类型）