json模块和pickle模块（二十二）

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，eval就不管用了,所以eval的重点还是通常用来执行一个字符串表达式，

并返回表达式的值。

import json
x="[null,true,false,1]"
#print(eval(x)) #报错，无法解析null类型，而json就可以
print(json.loads(x)) #　[None, True, False, 1]

序列化

我们把对象(变量)从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，在Python中叫pickling，在其他语言中也被称之为serialization，

marshalling，flattening等等，都是一个意思

为什么要序列化？

1：持久保存状态

需知一个软件/程序的执行就在处理一系列状态的变化，在编程语言中，'状态'会以各种各样有结构的数据类型(也可简单的理解为变量)的形式被保存在内存中。

内存是无法永久保存数据的，当程序运行了一段时间，我们断电或者重启程序，内存中关于这个程序的之前一段时间的数据（有结构）都被清空了。

在断电或重启程序之前将程序当前内存中所有的数据都保存下来（保存到文件中），以便于下次程序执行能够从文件中载入之前的数据，然后继续执行，这就是序列化。

具体的来说，你玩使命召唤闯到了第13关，你保存游戏状态，关机走人，下次再玩，还能从上次的位置开始继续闯关。或如，虚拟机状态的挂起等。

2：跨平台数据交互

序列化之后，不仅可以把序列化后的内容写入磁盘，还可以通过网络传输到别的机器上，如果收发的双方约定好实用一种序列化的格式，那么便打破了平台/语言差异化带来的限制，实现了跨平台数据交互。

反过来，把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化，即unpickling。

如何序列化之json和pickle：

json

如果我们要在不同的编程语言之间传递对象，就必须把对象序列化为标准格式，比如XML，但更好的方法是序列化为JSON，因为JSON表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web页面中读取，非常方便。

JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象，JSON和Python内置的数据类型对应如下：

import json
 
dic = {'name':'mike','age':18}
 
dic_j = json.dumps(dic)
print(dic_j) #　{"name": "mike", "age": 18}
print(type(dic_j))  # <class 'str'>
 
f = open('hello','w')
f.write(dic_j)　　# 等价于json.dump(dic,f)
f.close()
 
f_r = open('hello','r')
s = json.loads(f_r.read())　　# 等价于 s = json.load(f_r)
print(s)    # {'name': 'mike', 'age': 18}
print(type(s))  # <class 'dict'>

无论数据是怎样创建的，只要满足json格式，就可以json.loads出来,不一定非要dumps的数据才能loads

pickle

pickle的用法与json一样，不过序列化出来的是字节

Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样，就是它只能用于Python，并且可能不同版本的Python彼此都不兼容，因此，只能用Pickle保存那些不重要的数据，不能成功地反序列化也没关系。

import pickle
dic = {'name':'mike','age':18}
print(type(dic)) # <class 'dict'>
 
j = pickle.dumps(dic)
print(type(j)) # <class 'bytes'>
 
f = open('pickle_hello','wb') # 注意是w写入str，wb是写入bytes，j 是bytes
pickle.dump(dic,f) # --------等价于f.write(j)
f.close()
 
#---------反序列化
f = open('pickle_hello','rb')
data = pickle.loads(f.read())
 
print(type(data)) # <class 'dict'>
print(data['name']) # mike