安装第三方库
    pip3 install requests
    源码安装:下载源码,解压后切换到当前目录
    执行python setup.py install
 

json和pickle都是用来序列化和反序列化的两个模块,均提供dump,load,dumps,loads。

1.json 可以跨平台使用,仅支持基本Python数据类型
2.pickle 适合Python所有类型数据的序列化操作,仅适用于Python,可能由于Python版本问题无法正常序列化。
看两个json的例子
import json
s = '{"k1":123}'
dic = json.loads(s)
print(dic,type(dic))
s1 = json.dumps(dic)
print(s1,type(s1))
>>>
{'k1': 123} <class 'dict'>
{"k1": 123} <class 'str'>
import json
li = [11,22,33]
json.dump(li,open('db','w',encoding='utf-8')) #将Python序列化的东西直接写入文件中
l1 = json.load(open('db','r')) #从文件中反序列化得到Python对象
print(l1,type(l1))

pickle的例子

import pickle
li = [11,22,33,44]
pickle.dump(li,open('db1','wb')) #将列表写入到文件中,保存为Python特殊格式
l = pickle.load(open('db1','rb')) #从文件中load下来。
print(l) r = pickle.dumps(li)
print(r)
l2 = pickle.loads(r)
print(l2)

python内置模块-json和pickle的更多相关文章

  1. Python的json and pickle序列化

    json序列化和json反序列化 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = '人生入戏' import json a = ...

  2. 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={ ...

  3. Python 基础 json 与pickle

    json 支持:    str,int,tuple,list,dictpickle    支持python里所有的数据类型(包括函数)    只能在python中使用 json 与pickle 是一种 ...

  4. python中json与pickle的简要说明

    import json    ======> 注意:不同语言之间通用但不能传输对象类型 该模块中最重要的方法: 1.json.dump(‘python数据’,‘json文件’)   # 将pyt ...

  5. python基础-json、pickle模块

    json.pickle区别 总结: """ json: 1.不是所有的数据类型否可以序列化,序列化返回结果为字符串 2.不能多次对同一文件序列化 3.json数据可以跨语 ...

  6. python之json、pickle模块

    一.json模块 之前我们学习过用eval内置方法可以将一个字符串转成python对象,不过,eval方法是有局限性的,对于普通的数据类型,json.loads和eval都能用,但遇到特殊类型的时候, ...

  7. python(6)- json和pickle模块

    这是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 ...

  8. python模块-json、pickle、shelve

    json模块 用于文件处理时其他数据类型与js字符串之间转换.在将其他数据类型转换为js字符串时(dump方法),首先将前者内部所有的单引号变为双引号,再整体加上引号(单或双)转换为js字符串:再使用 ...

  9. day19 python模块 json模块 pickle模块

    day19 python   一.序列化模块     序列类型: 列表 字符串 元组 bytes     序列化: 特指字符串和bytes, 就是把其他的数据类型转化成序列的数据类型的过程 dic = ...

随机推荐

  1. hdu 6134 Battlestation Operational (莫比乌斯反演+埃式筛)

    Problem Description   > The Death Star, known officially as the DS-1 Orbital Battle Station, also ...

  2. 【开源项目】一篇文章搞掂:Pig微服务框架

    1.项目开发环境和运行步骤 1.1.项目开发环境 Idea:2018.1.6 Maven:3.5.3 JDK:1.8.0_172 MySQL:5.7.19(之前安装8.0.11会运行失败) Redis ...

  3. ibatis 中的 $和#的区别

    在sql配置中比如in(#rewr#) 与in ($rewr$) 在Ibatis中我们使用SqlMap进行Sql查询时需要引用参数,在参数引用中遇到的符号#和$之间的区分为,#可以进行与编译,进行类型 ...

  4. Oracle10gr2 开机自启动脚本

    目录 目录 软件环境 Oracle服务启动停止重启脚本 软件环境 操作系统 RHEL6.1 软件 Oracle10gr2 Oracle服务启动.停止.重启脚本 su - oracle cd /u01/ ...

  5. JSON.stringify,JSON.parse方法

    var obj={name:'zhangsan',age:'18'};/** js对象--->JSON字符串* JSON.stringify(js对象) --转化为--> JSON字符串* ...

  6. NIO浅析(一)

    一:NIO与IO的区别 1.NIO面对的是缓冲区,IO面对的是流 2.NIO是非阻塞的,IO是阻塞的 3.NIO中引入了选择器 二:既然NIO面对的是缓冲区,那就先来了解缓冲区 1.NIO中Buffe ...

  7. Pandas数据处理 学习

    pandas是在numpy的基础上建立的新程序库,提供了一种高效的DataFrame数据结构. DataFrame本质上是一种带行标签和列标签.支持相同数据类型和缺失值的多维数组. 先看版本信息: p ...

  8. assets和static

    相同点: assets和static两个都是存放静态资源文件.项目中所需要的资源文件图片,字体图标,样式文件等都可以放在这两个文件下. 不相同点: assets中存放的静态资源文件在项目打包时,也就是 ...

  9. python面试题之补充缺失的代码

    补充缺失的代码 def print_directory_contents(sPath): """ 这个函数接受文件夹的名称作为输入参数, 返回该文件夹中文件的路径, 以及 ...

  10. SpringMVC学习(4):数据绑定1 @RequestParam

    在系列(3)中我们介绍了请求是如何映射到一个action上的,下一步当然是如何获取到请求中的数据,这就引出了本篇所要讲的内容-数据绑定. 首先看一下都有哪些绑定数据的注解: 1.@RequestPar ...