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。
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