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。

什么是序列化?

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。

序列化之后,就可以把序列化后的内容写入磁盘,或者通过网络传输到别的机器上。

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。

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:

  1. #----------------------------序列化
  2. import json
  3.  
  4. dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'}
  5. print(type(dic))#<class 'dict'>
  6.  
  7. j=json.dumps(dic)
  8. print(type(j))#<class 'str'>
  9.  
  10. f=open('序列化对象','w')
  11. f.write(j) #-------------------等价于json.dump(dic,f)
  12. f.close()
  13. #-----------------------------反序列化<br>
  14. import json
  15. f=open('序列化对象')
  16. data=json.loads(f.read())# 等价于data=json.load(f)
  1. import json
  2. #dct="{'1':111}"#json 不认单引号
  3. #dct=str({"1":111})#报错,因为生成的数据还是单引号:{'one': 1}
  4.  
  5. dct='{"1":"111"}'
  6. print(json.loads(dct))
  7.  
  8. #conclusion:
  9. # 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模块

  1. ##----------------------------序列化
  2. import pickle
  3.  
  4. dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'}
  5.  
  6. print(type(dic))#<class 'dict'>
  7.  
  8. j=pickle.dumps(dic)
  9. print(type(j))#<class 'bytes'>
  10.  
  11. f=open('序列化对象_pickle','wb')#注意是w是写入str,wb是写入bytes,j'bytes'
  12. f.write(j) #-------------------等价于pickle.dump(dic,f)
  13.  
  14. f.close()
  15. #-------------------------反序列化
  16. import pickle
  17. f=open('序列化对象_pickle','rb')
  18.  
  19. data=pickle.loads(f.read())# 等价于data=pickle.load(f)
  20.  
  21. print(data['age'])

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。

shevel模块:

shelve模块比pickle模块简单,只有一个open函数,返回类似字典的对象,可读可写;key必须为字符串,而值可以是python所支持的数据类型

  1. import shelve
  2.  
  3. f = shelve.open(r'shelve.txt')
  4.  
  5. # f['stu1_info']={'name':'alex','age':'18'}
  6. # f['stu2_info']={'name':'alvin','age':'20'}
  7. # f['school_info']={'website':'oldboyedu.com','city':'beijing'}
  8. #
  9. #
  10. # f.close()
  11.  
  12. print(f.get('stu_info')['age'])

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