json & pickle数据序列化
序列化:把内存中的数据对象变成字符串
info = {
'name':'tom',
'age':22
} f = open("test.txt","w")
f.write(str(info))
f.close()
反序列化:从硬盘中把数据加载到内存
f = open("test.txt","r") data = eval(f.read())
f.close()
print(data['age'])
json方式
import json info = {
'name':'tom',
'age':22
} f = open("test.txt","w")
f.write(json.dumps(info))
f.close()
import json f = open("test.txt","r") data = json.loads(f.read())
print(data["age"])
json只能处理字典,列表,字符串等简单的数据类型,因为json适用于不同语言的数据交互,每种语言都有这些基本的数据类型,只能处理这些简单的
pickle可以处理复杂的数据类型,如函数,类,但是不能跨语言,只能用于python
import pickle def sayhi(name):
print('hello,',name) info = {
'name':'tom',
'age':'',
'func':'sayhi'
} f = open("test.txt","wb")
f.write(pickle.dumps(info))
f.close()
import pickle
def sayhi(name): # 需要再把函数拷贝到这里来,运行结果才不会出过错,上面的代码把内存地址序列化到文件中,反序列化的时候,就没有内存地址了,因为sayhi函数的内存地址伴随着程序执行完后,内存地址就被释放掉了,这个函数对象就找不到了,所以也就无法重新导入了,会报错
print('hello,',name)
f=open("test.txt","rb") data=pickle.loads(f.read())
print(data["func"]("tom"))
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