1. 1-1
  2. 文件处理时,只能存字符串或者二进制
  3.  
  4. info = {
  5. 'name':'alex',
  6. 'age':22
  7. }
  8. f = open("test.text", "w")
  9. f.write(info)
  10. f.close()
  11.  
  12. --->
  13. Traceback (most recent call last):
  14. TypeError: write() argument must be str, not dict
  1. 1-1-1
  2. 那么就改成字符串
  3.  
  4. info = {
  5. 'name':'alex',
  6. 'age':22
  7. }
  8. f = open("test.text", "w")
  9. f.write(str(info))
  10. f.close()
  11.  
  12. 成功存进去了
  13. 把字典这种内存的数据类型,通过字符串存到硬盘上了,这个过程叫序列化
  14. 序列化就是把内存的数据类型,变成字符串了
  15.  
  16. 有序列化就有反序列化,反序列化就是加载回来
  1. 1-1-2
  2. 在一个新的程序里,打开刚才的文件
  3. f = open("test.text","r")
  4. data = eval(f.read())
  5. f.close()
  6. print(data['age'])
  7. --->
  8. 22
  9. 这种方式,也可以用
  10.  
  11. 但是 eval 不是通用的东西,一种更标准更通用的方式是 Json
  1. 1-2
  2. import json
  3.  
  4. info = {
  5. 'name':'alex',
  6. 'age':22
  7. }
  8. f = open("test.text", "w")
  9. print(json.dumps(info))
  10. --->
  11. {"name": "alex", "age": 22}
  12.  
  13. 序列化的时候,不建议用 strlow
  14. 打印结果也是变成字符串了
  1. 1-2-1
  2. 现在可以将结果写进去
  3. import json
  4.  
  5. info = {
  6. 'name':'alex',
  7. 'age':22
  8. }
  9. f = open("test.text", "w")
  10. f.write(json.dumps(info))
  11. f.close()
  1. 1-3
  2. 反序列化时
  3. import json
  4. f = open("test.text","r")
  5. data = json.loads(f.read())
  6.  
  7. print(data["age"])
  8. --->
  9. 22
  10. 序列化用 dumps 反序列化用 loads
  11. 实现将内存数据对象存入硬盘,并读回来的功能
  1. 2-1
  2. import json
  3.  
  4. def sayhi(name):
  5. print("hello, ", name)
  6.  
  7. # 现在将这个函数的内存地址当做一个 key
  8.  
  9. info = {
  10. 'name':'alex',
  11. 'age':22,
  12. 'func':sayhi # 不要调用,调用就直接返回结果了,这是一个内存地址
  13. }
  14.  
  15. f = open("test.text", "w")
  16. f.write(json.dumps(info))
  17. f.close()
  18. --->
  19. TypeError: Object of type function is not JSON serializable
  20.  
  21. 这不是可序列化的 json 类型,json 只能处理简单数据类型,字典,列表,字符串等
  22. json 是所有语言里面都通用的,所有语言都支持 json
  23. json 主要是用于不同语言之间的数据交互, 所以 json 只默认支持最简单的类型
  24. xml json 的作用是一样的, xml 正在逐渐被 json 取代
  25. xml 是一种标记式语言
  1. 2-1-1
  2. 现在如果处理复杂的数据类型,应该怎么办?
  3. pickle 用法和 json 是完全一样的
  4. import pickle
  5. def sayhi(name):
  6. print("hello, ", name)
  7.  
  8. 现在将这个函数的内存地址当做一个 key
  9.  
  10. info = {
  11. 'name':'alex',
  12. 'age':22,
  13. 'func':sayhi 不要调用,调用就直接返回结果了,这是一个内存地址
  14. }
  15.  
  16. f = open("test.text", "w")
  17. f.write(pickle.dumps(info))
  18. f.close()
  19.  
  20. 打印的结果是二进制的,而且需要编码
  21. pickle 有自己的语法规则和映射的对应关系(这不是加密)
  1. 2-1-2
  2. import pickle
  3. def sayhi(name):
  4. print("hello, ", name)
  5.  
  6. info = {
  7. 'name':'alex',
  8. 'age':22,
  9. 'func':sayhi
  10. }
  11.  
  12. f = open("test.text", "wb")
  13. f.write(pickle.dumps(info))
  14. f.close()
  1. 2-1-3
  2. 反序列化也是一样的
  3. rb
  4. import pickle
  5. f = open("test.text","rb")
  6.  
  7. data = pickle.loads(f.read())
  8.  
  9. print(data)
  10. --->
  11. AttributeError: Can't get attribute 'sayhi' on <module '__main__' from 'c:\\Us
  12.  
  13. 原因是 虽然 序列化时把内存地址序列化进去了
  14. sayhi 的内存地址,伴随程序执行结束后,就释放了,对象就找不到了
  15. 反序列化时,是找不到这个地址的
  16.  
  17. pickle 可以用于 python 的所有数据类型
  1. 2-1-4
  2. import pickle
  3.  
  4. def sayhi(name):
  5. print("hello,",name)
  6.  
  7. f = open("test.text","rb")
  8.  
  9. data = pickle.loads(f.read())
  10.  
  11. print(data)
  12. --->
  13. {'name': 'alex', 'age': 22, 'func': <function sayhi at 0x0000000001E5C1E0>}
  1. 2-1-5
  2. import pickle
  3.  
  4. def sayhi(name):
  5. print("hello,",name)
  6.  
  7. f = open("test.text","rb")
  8.  
  9. data = pickle.loads(f.read())
  10.  
  11. print(data["func"]("Alex"))
  12. --->
  13. hello, Alex
  14. None
  1. 2-2
  2. 如果序列化和反序列化的对象,只是名字一样
  3. 反序列化时,多加了一个内容,或者替换了内容,能够对应吗?
  4. import pickle
  5.  
  6. def sayhi(name):
  7. print("hello2,",name)
  8.  
  9. f = open("test.text","rb")
  10.  
  11. data = pickle.loads(f.read())
  12.  
  13. print(data["func"]("Alex"))
  14. --->
  15. hello2, Alex
  16. None
  17.  
  18. 说明只要函数名一样,内容可以不一样
  19. 因为,序列化时,序列化的不是内存地址,而是整个的内存对象
  20. 两个程序中的内存地址不可能一样,因为两个程序是无法互相访问的
  21. 函数也可以序列化,这就是 pickle
  1. 2-3
  2. pickle json 的区别,pickle 只能支持python本语言,只能在 python 中使用,
  3. java 是不认识 pickle 数据类型的,java 只认识 json
  1. 3-1
  2. 除了 dump load,其实还有一个方法
  3. 可以把 dumps 更简化
  4. dump 的用法是,第一个是 obj 序列号内存对象, 第二个是 文件
  5.  
  6. import pickle
  7. def sayhi(name):
  8. print("hello, ", name)
  9.  
  10. info = {
  11. 'name':'alex',
  12. 'age':22,
  13. 'func':sayhi
  14. }
  15.  
  16. f = open("test.text", "wb")
  17. pickle.dump(infof) # f.write(pickle.dumps(info))
  18. # 两种方式是完全一样的,只是不用写 write 了,把文件句柄传进去
  19.  
  20. f.close()
  1. 3-2
  2. 反序列化2
  3. dump 就有 load
  4.  
  5. import pickle
  6.  
  7. def sayhi(name):
  8. print("hello,",name)
  9.  
  10. f = open("test.text","rb")
  11.  
  12. # data = pickle.loads(f.read())
  13. data = pickle.load(f)
  14.  
  15. print(data["func"]("Alex"))
  1. 3-3
  2. 可以 dump 两次 或者 三次吗?
  3. import json
  4.  
  5. info = {
  6. 'name':'alex',
  7. 'age':22
  8. }
  9. f = open("test.text", "w")
  10. f.write(json.dumps(info))
  11.  
  12. info['age'] = 21
  13. f.write(json.dumps(info))
  14. f.close()
  15. --->
  16. {"name": "alex", "age": 22}{"name": "alex", "age": 21}
  17. 改完之后,存入两个字典
  1. 3-4
  2. 反序列化
  3. import json
  4.  
  5. f = open("test.test","r")
  6.  
  7. data = json.load(f)
  8. print(data)
  9.  
  10. 3.0 可以 dump 好多次,但是无法 load 好多次
  11.  
  12. 所以,写程序,只 dump 一次,load 一次;新写入的内容冲掉旧内容
  13. 想存多个状态,就 dump 成多个文件

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