小白的Python之路 day4 json and pickle数据标准序列化

一、简述

　　我们在写入文件中的数据，只能是字符串或者二进制，但是要传入文件的数据不一定全是字符串或者二进制，那还要进行繁琐的转换，然后再读取的时候，还要再转回去，显得很麻烦,今天就来学习标准的序列化：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':"qianduoduo",
     "age":22,
 }

 with open("text.txt","w") as f:  #以普通模式写入
     f.write(json.dumps(info)) #把内存对象转为字符串
   #写到文件中

 #text.txt文件中的内容
 {"name": "qianduoduo", "age": 22}

loads()反序列化

 import json   #导入json模块

 with open("text.txt","r") as f:  #以普通模式读
     data = json.loads(f.read())   #用loads反序列化

 print(data["age"])     #date.get("age")   一样的

 #输出
 22

2、dump序列化和load反序列化

dump()序列化

 import  json

 info = {
     'name':"qianduoduo",
     "age":22
 }

 with open("text.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": "qianduoduo", "age": 22}

load()反序列化

 import json

 with open("text.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.get("age"))   #date["age"]

 #输出
 22

3、序列化函数

总结：

　　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。

　　为什么不能处理复杂的因为python 和别的语言定义函数，类完全不一样，特性也不一样

　　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。

三、pickle序列化

1、dumps序列化和loads反序列化

dumps()序列化

 import pickle

 info = {
     'name':"qianduoduo",
     "age":22,
 }

 with open("text.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text.txt 文件中

 #输出到test.txt文件中的内容
 �}q (X   nameqX
    qianduoduoqX   ageqKu.

loads()反序列化

 import pickle

 with open("text.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"))    #date["age"]  是一样的

 #输出
 22

2、dump序列化和load反序列化

dump()序列化

 import pickle

 info = {
     'name':"qianduoduo",
     "age":22,
 }

 with open("text.txt","wb") as f:
     pickle.dump(info,f)  #序列化

 #输出
 �}q (X   nameqX
    qianduoduoqX   ageqKu.

load()反序列化

 import pickle

 with open("text.txt","rb") as f:
     data = pickle.load(f)  #反序列化成内存对象

 print(data.get("age"))     #or   date["age"]  一样的

 #输出
 22

上面几个例子可以观察出：

pickle序列化的是字节，而json序列化的是字符，所以pickle序列化写入和读取都是二进制

3、序列化函数

序列化

 import pickle

 def sayhi(name):   #函数
     print("hello:",name)

 info = {
     'name':"zhangqigao",
     "age":22,
     "func":sayhi    #"func"对应的值sayhi，是函数名  如果sayhi加()就执行这个函数
 }

 with open("text.txt","wb") as f:
     data = pickle.dumps(info)
     f.write(data)

 #输出test.txt
 �}q (X   nameqX
    qianduoduoqX   ageqKX   funcqc__main__
 sayhi
 qu.

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("text.txt","rb") as f:
     data = pickle.loads(f.read())

 print(data["age"])

 data.get("func")("qianduoduo")  #执行函数sayhi

 #输出
 22
 hello: qianduoduo   #输出的函数体中的逻辑也是可以变的，但是函数名必须要相同，这又是要注意的地方

小结：

　　1.json值支持简单的数据类型，pickle支持python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，是跟着新的函数体逻辑。

　　4.pickle和json在3.0中只能dump一次和load一次，dump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。