函数和常用模块【day06】：pickle模块（十二）

本节内容

1、dumps序列化和loads反序列化

2、dump序列化和load反序列化

3、序列函数

1、dumps序列化和loads反序列化

dumps()序列化

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import pickle   info = {     'name':"zhangqigao",     "age":22, }   with open("test.txt","wb") as f:   #以二进制的形式写入     data = pickle.dumps(info)   #序列化成字符串     f.write(data)   #写入test.txt 文件中   #输出到test.txt文件中的内容 �}q (X   ageqKX   nameqX    zhangqigaoqu.

loads()反序列化

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import pickle   with open("test.txt","rb") as f: #以二进制的模式读     data = pickle.loads(f.read())   #反序列化操作   print(data.get("age"))   #输出 22

2、dump序列化和load反序列化

dump()序列化

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import pickle   info = {     'name':"zhangqigao",     "age":22, }   with open("test.txt","wb") as f:     pickle.dump(info,f)  #序列化   #输出 �}q (X   ageqKX   nameqX    zhangqigaoqu.

load()反序列化

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import pickle   with open("test.txt","rb") as f:     data = pickle.load(f)  #反序列化成内存对象   print(data.get("age"))   #输出 22

从上面的结果观察，json和pickle好像也没什么区别？但是别忘了，我们说，json只能序列化简单的数据类型，而pickle可以序列化python中所有的数据类型，包括函数、类等，下面我们就来看看，如何序列化函数的。还有就是，pickle序列化的是字节，而json序列化的是字符，这个要注意一下。

3、序列化函数

①序列化

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import pickle   def sayhi(name):   #函数     print("hello:",name)   info = {     'name':"zhangqigao",     "age":22,     "func":sayhi    #"func"对应的值sayhi，是函数名 }   with open("test.txt","wb") as f:     data = pickle.dumps(info)     f.write(data)   #输出test.txt �}q (X   funcqc__main__ sayhi qX   ageqKX   nameqX    zhangqigaoqu.

②反序列化

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import pickle   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     print("hello:",name)   with open("test.txt","rb") as f:     data = pickle.loads(f.read())   print(data.get("age"))   data.get("func")("zhangqigao")  #执行函数sayhi   #输出 22 hello: zhangqigao   #输出的函数体中的逻辑也是可以变的，这边我就不做演示了

小结：

1. json值支持简单的数据类型，pickle支持所有的数据类型。
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，是跟着心的函数体走的。
4. pickle和json在3.0中只能dump一次和load一次，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。