Python3 学习第十三弹： 模块学习五之pickle与json

对于python来说，这两个模块是十分实用的两个模块，以一种简单的方法用于储存数据实例。

pickle模块

    提供用来储存Python各种数据序列化存储
    # 原来的cPickle已经在python3中与pickle合并
 
    dumps(obj) 返回对象信息存储成的二进制字符串
    loads(str) 返回二进制字符串的对象信息
    dump(obj, file) 将对象信息写入到二进制文件中，包括基本数据结构，函数实例，类实例
    load(file) 从二进制文件中读入一个储存的对象，顺序与写入的顺序相同
 
    import pickle
    >>> d
    {'age': 100, 'name': 'BOB', 'degree': 'master'}
    >>> work = (1, 2, 3)
    >>> pickle.dumps(d)
    b'\x80\x03}q\x00(X\x03\x00\x00\x00ageq\x01KdX\x04\x00\x00\x00nameq\x02X\x03\x00\x00\x00BOBq\x03X\x06\x00\x00\x00degreeq\x04X\x06\x00\x00\x00masterq\x05u.'
    >>> pickle.dumps(work)
    b'\x80\x03K\x01K\x02K\x03\x87q\x00.'
    >>> f = open('test.txt', 'wb')
    >>> pickle.dump(d,f)
    >>> pickle.dump(work,f)
    >>> f.close()
    >>> f = open('test.txt', 'rb')
    >>> pickle.load(f)
    {'age': 100, 'name': 'BOB', 'degree': 'master'}
    >>> work2 = pickle.load(f)
    >>> work2
    (1,2,3)
    >>> pickle.load(f)
    EOFError: Ran out of input

json模块

    与pickle模块类似，但储存的数据类型不是基于二进制，而是基于文本
    pickle使用的数据格式是python特定的，而json是被设计为跨语言使用的

　　注：以下部分转自 廖雪峰的官方网站
    JSON类型    Python类型
    {}    dict
    []    list
    "string"    'str'或u'unicode'
    1234.56    int或float
    true/false    True/False
    null    None
    Python内置的json模块提供了非常完善的Python对象到JSON格式的转换。我们先看看如何把Python对象变成一个JSON：
 
    >>> import json
    >>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
    >>> json.dumps(d)
    '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
    dumps()方法返回一个str，内容就是标准的JSON。类似的，dump()方法可以直接把JSON写入一个file-like Object。
 
    要把JSON反序列化为Python对象，用loads()或者对应的load()方法，前者把JSON的字符串反序列化，后者从file-like Object中读取字符串并反序列化：
 
    >>> json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
    >>> json.loads(json_str)
    {'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}
 
    Python的dict对象可以直接序列化为JSON的{}，不过，很多时候，我们更喜欢用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
    s = Student('Bob', 20, 88)
    print(json.dumps(s))
    运行代码，毫不留情地得到一个TypeError：
    TypeError: <__main__.Student object at 0x10aabef50> is not JSON serializable
    错误的原因是Student对象不是一个可序列化为JSON的对象。
 
    如果连class的实例对象都无法序列化为JSON，这肯定不合理！
    别急，我们仔细看看dumps()方法的参数列表，可以发现，除了第一个必须的obj参数外，dumps()方法还提供了一大堆的可选参数：
 
    这些可选参数就是让我们来定制JSON序列化。前面的代码之所以无法把Student类实例序列化为JSON，是因为默认情况下，dumps()方法不知道如何将Student实例变为一个JSON的{}对象。
 
    可选参数default就是把任意一个对象变成一个可序列为JSON的对象，我们只需要为Student专门写一个转换函数，再把函数传进去即可：
    def student2dict(std):
        return {
            'name': std.name,
            'age': std.age,
            'score': std.score
        }
 
    print(json.dumps(s, default=student2dict))
    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。
 
    不过，下次如果遇到一个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：
 
    print(json.dumps(s, default=lambda obj: obj.__dict__))
    因为通常class的实例都有一个__dict__属性，它就是一个dict，用来存储实例变量。也有少数例外，比如定义了__slots__的class。
    同样的道理，如果我们要把JSON反序列化为一个Student对象实例，loads()方法首先转换出一个dict对象，然后，我们传入的object_hook函数负责把dict转换为Student实例：
 
    def dict2student(d):
        return Student(d['name'], d['age'], d['score'])
 
    json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
    print(json.loads(json_str, object_hook=dict2student))
    运行结果如下：
 
    <__main__.Student object at 0x10cd3c190>
    打印出的是反序列化的Student实例对象。

因为json与pickle模块都只能保存类实例，函数实例，序列等等，而不能保存类，函数。
想必因为这些类或者函数能够被当作一个包/模块导入，而这两个模块作为其实际对象的数据导入，两者相互不干扰。