一、简述

  我们在写入文件中的数据,只能是字符串或者二进制,但是要传入文件的数据不一定全是字符串或者二进制,那还要进行繁琐的转换,然后再读取的时候,还要再转回去,显得很麻烦,今天就来学习标准的序列化:json & pickle

二、json序列化

1、dumps序列化和loads反序列化

dumps()序列化

  1. import json #导入json模块
  2.  
  3. info = {
  4. 'name':"qianduoduo",
  5. "age":22,
  6. }
  7.  
  8. with open("text.txt","w") as f: #以普通模式写入
  9. f.write(json.dumps(info)) #把内存对象转为字符串
  10. #写到文件中
  11.  
  12. #text.txt文件中的内容
  13. {"name": "qianduoduo", "age": 22}

loads()反序列化

  1. import json #导入json模块
  2.  
  3. with open("text.txt","r") as f: #以普通模式读
  4. data = json.loads(f.read()) #用loads反序列化
  5.  
  6. print(data["age"]) #date.get("age") 一样的
  7.  
  8. #输出
  9. 22

2、dump序列化和load反序列化

dump()序列化

  1. import json
  2.  
  3. info = {
  4. 'name':"qianduoduo",
  5. "age":22
  6. }
  7.  
  8. with open("text.txt","w") as f: #文件以写的方式打开
  9. json.dump(info,f) #第1个参数是内存的数据对象 ,第2个参数是文件句柄
  10.  
  11. #text.txt文件中的内容
  12. {"name": "qianduoduo", "age": 22}

load()反序列化

  1. import json
  2.  
  3. with open("text.txt","r") as f: #以读的方式打开文件
  4. data = json.load(f) #输入文件对象
  5.  
  6. print(data.get("age")) #date["age"]
  7.  
  8. #输出
  9. 22

3、序列化函数

总结:

  1.dumps和loads是成对使用的,dump和load是成对使用的。

  2.dumps和loads由于序列化的是内容,所以后面要加s,但是dump和load序列化的内容是对象,所以单数。

  3.json只能处理简单的数据类型,例如:字典、列表、字符串等,不能处理函数等复杂的数据类型。

  为什么不能处理复杂的因为python 和别的语言定义函数,类完全不一样,特性也不一样

  4.json是所有语言通用的,所有语言都支持json,如果我们需要python跟其他语言进行数据交互,那么就用json格式。

三、pickle序列化

1、dumps序列化和loads反序列化

dumps()序列化

  1. import pickle
  2.  
  3. info = {
  4. 'name':"qianduoduo",
  5. "age":22,
  6. }
  7.  
  8. with open("text.txt","wb") as f: #以二进制的形式写入
  9. data = pickle.dumps(info) #序列化成字符串
  10. f.write(data) #写入text.txt 文件中
  11.  
  12. #输出到test.txt文件中的内容
  13. �}q (X nameqX
  14. qianduoduoqX ageqKu.

loads()反序列化

  1. import pickle
  2.  
  3. with open("text.txt","rb") as f: #以二进制的模式读
  4. data = pickle.loads(f.read()) #反序列化操作
  5.  
  6. print(data.get("age")) #date["age"] 是一样的
  7.  
  8. #输出
  9. 22

2、dump序列化和load反序列化

dump()序列化

  1. import pickle
  2.  
  3. info = {
  4. 'name':"qianduoduo",
  5. "age":22,
  6. }
  7.  
  8. with open("text.txt","wb") as f:
  9. pickle.dump(info,f) #序列化
  10.  
  11. #输出
  12. �}q (X nameqX
  13. qianduoduoqX ageqKu.

load()反序列化

  1. import pickle
  2.  
  3. with open("text.txt","rb") as f:
  4. data = pickle.load(f) #反序列化成内存对象
  5.  
  6. print(data.get("age")) #or date["age"] 一样的
  7.  
  8. #输出
  9. 22

上面几个例子可以观察出:

pickle序列化的是字节,而json序列化的是字符,所以pickle序列化写入和读取都是二进制

3、序列化函数

序列化

  1. import pickle
  2.  
  3. def sayhi(name): #函数
  4. print("hello:",name)
  5.  
  6. info = {
  7. 'name':"zhangqigao",
  8. "age":22,
  9. "func":sayhi #"func"对应的值sayhi,是函数名 如果sayhi加()就执行这个函数
  10. }
  11.  
  12. with open("text.txt","wb") as f:
  13. data = pickle.dumps(info)
  14. f.write(data)
  15.  
  16. #输出test.txt
  17. �}q (X nameqX
  18. qianduoduoqX ageqKX funcqc__main__
  19. sayhi
  20. qu.

反序列化

  1. import pickle
  2.  
  3. def sayhi(name): #在反序列化中必须写上此函数,不然会报错,因为在加载的时候,函数没有加载到内存
  4. print("hello:",name)
  5.  
  6. with open("text.txt","rb") as f:
  7. data = pickle.loads(f.read())
  8.  
  9. print(data["age"])
  10.  
  11. data.get("func")("qianduoduo") #执行函数sayhi
  12.  
  13. #输出
  14. 22
  15. hello: qianduoduo #输出的函数体中的逻辑也是可以变的,但是函数名必须要相同,这又是要注意的地方

小结:

  1.json值支持简单的数据类型,pickle支持python所有的数据类型。

  2.pickle只能支持python本身的序列化和反序列化,不能用作和其他语言做数据交互,而json可以。

  3.pickle序列化的是整个的数据对象,所以反序列化函数时,函数体中的逻辑变了,是跟着新的函数体逻辑。

  4.pickle和json在3.0中只能dump一次和load一次,dump在2.7里面可以dump多次,load多次,anyway,以后只记住,只需要dump一次,load一次就可以了。

小白的Python之路 day4 json and pickle数据标准序列化的更多相关文章

  1. 小白的Python之路 day4 装饰器前奏

    装饰器前奏: 一.定义: 1.装饰器本质是函数,语法都是用def去定义的 (函数的目的:他需要完成特定的功能) 2.装饰器的功能:就是装饰其他函数(就是为其他函数添加附加功能) 二.原则: 1. 不能 ...

  2. 小白的Python之路 day4 装饰器高潮

    首先装饰器实现的条件: 高阶函数+嵌套函数 =>装饰器 1.首先,我们先定义一个高级函数,去装饰test1函数,得不到我们想要的操作方式 import time #定义高阶函数 def deco ...

  3. 小白的Python之路 day4 生成器

    一.列表生成式  看下面例子: 列表生成式的作用:主要是让代码更简洁(还有装X的效果) 二.生成器 通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表.但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的.而且,创建一个包 ...

  4. 小白的Python之路 day4 迭代器

    迭代器 学习前,我们回想一下可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种: 1.集合数据类型,如list.tuple.dict.set.str等: 2.是generator,包括生成器和带yield的 ...

  5. 小白的Python之路 day4 软件目录结构规范

    软件目录结构规范 为什么要设计好目录结构? "设计项目目录结构",就和"代码编码风格"一样,属于个人风格问题.对于这种风格上的规范,一直都存在两种态度: 一类同 ...

  6. 小白的Python之路 day4 不同目录间进行模块调用(绝对路径和相对路径)

    一.常用模块调用函数功能解释 1.__file__ 功能:返回自身文件的相对路径 你从pycharm的执行结果可以看出,在pycharm执行atm.py文件时,是从绝对路径下去执行的,而你从cmd下去 ...

  7. 小白的Python之路 day4 生成器并行运算

    一.概述 我们已经明白生成器内部的结构,其实就是通过像函数这样的东西实现的! 多线程和单线程:简单来说多线程就是并行运算,单线程就是串行运算 二.生成器执行原理 第一步:生成一个生成器  第二步:执行 ...

  8. Python之路,Day4 - Python基础4 (new版)

    Python之路,Day4 - Python基础4 (new版)   本节内容 迭代器&生成器 装饰器 Json & pickle 数据序列化 软件目录结构规范 作业:ATM项目开发 ...

  9. Python之路,Day4 - Python基础(转载Alex)

    本节大纲 迭代器&生成器 装饰器  基本装饰器 多参数装饰器 递归 算法基础:二分查找.二维数组转换 正则表达式 常用模块学习 作业:计算器开发 实现加减乘除及拓号优先级解析 用户输入 1 - ...

随机推荐

  1. php中foreach中使用&的办法

    刚开始在使用foreach时候一直不理解为什么要使用& 后来发现在给一个数组里面添加数据时候很好用 <?phpheader("Content-Type:text/html;ch ...

  2. google软件测试之道读后感(二)

    这几天又翻了几页这本书,觉得妙语连珠,关键语录摘抄如下,并补充自己的一些思考: "如果你想要求一个团队去尝试新的事物或者做某些改进,给他们提供一个联系人会更好一些,这个联系人来源于更大的社区 ...

  3. java8版本base64加密解密

    首先,先是加密,这里我使用了base64类 try { String asB64 = Base64.getEncoder().encodeToString("http://www.baidu ...

  4. keepalived实现服务高可用

    第1章 keepalived服务说明 1.1 keepalived是什么? Keepalived软件起初是专为LVS负载均衡软件设计的,用来管理并监控LVS集群系统中各个服务节点的状态,后来又加入了可 ...

  5. Solr7.1---数据库导入并建立中文分词器

     这里只是告诉你如何导入,生产环境不要这样部署你的solr服务. 首先修改solrConfig.xml文件 备份_default文件夹 修改solrconfig.xml 加入如下内容 官方示例:< ...

  6. JAVA-----基于POI实现对Excel导入

    在日常项目开发中, 数据录入和导出是十分普遍的需求,因此,导入导出也成为了开发中一个经典的功能.数据导出的格式一般是excel或者pdf,而批量导入的信息一般是借助excel来减轻工作量,提高效率. ...

  7. 掌上快递 APP 项目之概述篇

    概述 学习Android开发也有一段时间了,利用业余时间独立制作的一款快递类APP软件.大概2个多星期吧,自己将其定位为"集快递信息追踪.附近快递点查询. 快递公司投诉功能为一体的便民生活类 ...

  8. UVA 540(队列)

    Description  Team Queue  Queues and Priority Queues are data structures which are known to most comp ...

  9. PMP杂谈--PMP中一些easy忽视的地方

    识别干系人:这个过程是持续的,在整个项目的生命周期中都要持续识别干系人. 组织过程资产和事业环境因素:这两个东西在过程的输入中似乎常常看到,但有时候又看不到,不要纠结了 ,不要浪费脑细胞去背诵哪个有, ...

  10. log4j配置文件详解(转)

    Log4J的配置文件(Configuration File)就是用来设置记录器的级别.存放器和布局的,它可接key=value格式的设置或xml格式的设置信息.通过配置,可以创建出Log4J的运行环境 ...