序列化模块之 pickle 和 json】的更多相关文章

用于序列化的两个模块: json,用于字符串 和 python数据类型间进行转换 pickle,用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换 Json模块提供了四个功能:dumps.dump.loads.load pickle模块提供了四个功能:dumps.dump.loads.load 首先,我们看看python pickle的序列化: pickle模块实现了基本的数据序列和反序列化. pickle模块,用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换 pi…
序列化是什么? 序列化指的是将内存中的数据结构转化为一种中间格式 并存储到硬盘上. 反序列化是什么? 将硬盘上存储的中间格式数据再还原为内存中的数据结构. 为什么要有序列化? 是为了将数据持久存储 较文件完成数据持久化存储   方便简单的多 序列化的四个函数: 序列化 反序列化 属性 dump load 自动封装 write 和 read dumps loads 不封装 序列化转字符串: dic = {'age': 23, 'job': 'student'} dic_str = json.dum…
序列化 , 数据类型,列表 元组, 字符串 只有字符串能被写入文件中. 能在网络上传输的只能是bytes - 字符串 把要传输的和要存储的内容转换成字符串. 字符串 转换回 要传输和存储的内容 序列化只有两种作用. 1. 网络传输 2. 数据持久化 -写在文件里 json pickle shelve d = {'key1':'value1','key2':'value2'}print(d) 答案:{'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} print(str(d),…
import pickle # dump的结果是bytes,dump用的f文件句柄需要以wb的形式打开,load所用的f是'rb'模式# 支持几乎所有对象的序列化# 对于对象的序列化需要这个对象对应的类在内存中# 对于多次dump/load的操作做了良好的处理 dic = {1:(1,2,3),('a','b'):4} #序列化 pic_dic = pickle.dumps(dic) print(pic_dic) # bytes类型 #反序列化 new_dic = pickle.loads(pi…
Python的“file-like object“就是一种鸭子类型.对真正的文件对象,它有一个read()方法,返回其内容.但是,许多对象,只要有read()方法,都被视为“file-like object“.许多函数接收的参数就是“file-like object“,你不一定要传入真正的文件对象,完全可以传入任何实现了read()方法的对象. 程序运行时,所有的变量都保存在内存中,程序结束后,内存回收,没有保存的变量还是原样的. 所以想要持久化变量,就需要从内存中读取,保存到磁盘上,这个过程称…
摘要:__new__ __del__ __call__ __len__ __eq__ __hash__ import json 序列化模块 import pickle 序列化模块 补充: 现在我们都应该知道一个对象的类型(type)就是创建这个对象的类, 而类也是被创建出来的,那么类的类型(type)也是创建这个类的类型, 创建类的是type元类,所以没有指定mateclass的类的type就是type, 指定了mateclass的类的type就是指定的mateclass的值. 例如: from…
sys模块是与python解释器交互的一个接口: sys.argv 命令行参数List,第一个元素是程序本身路径 sys.exit(n) 退出程序,正常退出时exit(0),错误退出sys.exit() sys.version 获取Python解释程序的版本信息 sys.path 返回模块的搜索路径,初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值 sys.platform 返回操作系统平台名称sys.modules sys.modules是一个全局字典,该字典是python启动后就加载在内存中.每…
1.1模块 什么是模块: 在计算机程序的开发过程中,随着程序代码越写越多,在一个文件里代码就会越来越长,越来越不容易维护. 为了编写可维护的代码,我们把很多函数分组,分别放到不同的文件里,这样,每个文件包含的代码就相对较少,在python中.一个.py文件就称为一个模块(Module) 使用模块的好处: 提高了代码的可维护性. 其次,编写代码不必从零开始.当一个模块编写完毕,就可以被其他地方引用.我们编写程序的时候也经常引用其他模块,包括python的内置的模块和第三方模块. 包(package…
序列化相关 1. json 应用场景: json模块主要用于处理json格式的数据,可以将json格式的数据转化为python的字典,便于python处理,同时也可以将python的字典或列表等对象转化为json格式的数据,便于跨平台或跨语言进行数据交互 功能: Json模块提供了四个功能:dumps.dump.loads.load Python 编码为 JSON 类型转换对应表: Python JSON dict object list, tuple array str string int,…
***collections 扩展数据类型*** ***re 正则相关操作 正则 匹配字符串*** ***time 时间相关 三种格式:时间戳,格式化时间(字符串),时间元组(结构化时间).***```python#时间戳: timestamp 从1970年1月1日00:00开始按秒计算偏移量.time.time() #格式化时间: (Format String) 1992-12-10%Y-%m-%d_%a %H:%M:S%y 两位数的年份表示(00-99)%Y 四位数的年份表示(000-999…