1. python的序列化就是将python的基本对象转换为字符串的过程,反之则是反序列化。
  2.  
  3. 序列化类型:
    -> import json
    import pickle
  4.  
  5. 序列化定义:
    序列化:对象、列表、字典都是python的基本数据类型,序列化其实就是把这些数据类型转换为字符串。
    反序列化:将序列化后得到的字符串转反序列化成python的数据对象、列表、字典等类型
  6.  
  7. json的作用:
    python的基本数据类型与字符串之间进行相互转换的作用
  8.  
  9. json.dumps()函数:
    python基本数据类型转换成字符串类型,称为序列化
  10.  
  11. json.loads()函数:
    将字符串形式转换成python的基本数据类型,称为反序列化
  12.  
  13. json.loads()条件:
    虽然loads函数可以将字符串发序列化成python基本数据类型,但是字符串必须是
    正规的python基本数据类型,不能是类似{"k1":123]这样,既不是字典,又不是列表。
  14.  
  15. requests.get('URL')
    获取URL指定的资源,http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?city=上海 获取上海天气的API
  16.  
  17. 代码部分:
  1. import json # 做序列化和反序列化需要用到json模块
  2. import requests #请求URL资源,需要用到requests模块
  3.  
  4. print('\n','序列化'.center(,'-'))
  5. dic = {'k1':'v1'}
  6. print(dic,type(dic))
  7. # 输出结果:{'k1': 'v1'} <class 'dict'>
  8.  
  9. # json.dumps(python数据类型)就可以把数据类型转换为字符串,这个过程就是序列化
  10. result = json.dumps(dic)
  11. print(result,type(result))
  12. # 输出结果:{"k1": "v1"} <class 'str'>
  13.  
  14. print('\n','反序列化'.center(,'-'))
  15. #json.loads(字符串)就可以把字符串转换成python的基本数据类型,这个过程就是反序列号
  16. s1 = '{"k1":123}' # s1虽然看起来像字典,但它是一个字符串
  17. dic = json.loads(s1)
  18. print(dic,type(dic))
  19. # 输出结果: {'k1': } <class 'dict'>
  20.  
  21. print('\n','基于天气API获取python的json数据'.center(,'-'))
  22. response = requests.get('http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?city=上海')
  23. response.encoding = 'utf-8'
  24. print(response.text,type(response.text)) # 获取到的结果是字符串类型
  25. # 输出结果: {"data":{"yesterday":{"date":"26日星期一"... <class 'str'>
  26.  
  27. # 通过json.loads()函数将字符串结果转换为字典类型,转换成字典后对字典内对数据进行操作就方便的多了。
  28. dic = json.loads(response.text)
  29. print(dic,type(dic)) # json.loads()转换后的结果为python的基本数据类型,这里就是字典。
  30. # 输出结果: {'data': {'yesterday': {'date': '26日星期一... <class 'dict'>

执行结果:

  1. ------------------序列化-------------------
  2. {'k1': 'v1'} <class 'dict'>
  3. {"k1": "v1"} <class 'str'>
  4.  
  5. ------------------反序列化------------------
  6. {'k1': } <class 'dict'>
  7.  
  8. ---------基于天气API获取pythonjson数据---------
  9. {"data":{"yesterday":{"date":"26日星期一","high":"高温 28℃","fx":"西风","low":"低温 23℃","fl":"微风","type":"雷阵雨"},"city":"上海","aqi":"","forecast":[{"date":"27日星期二","high":"高温 29℃","fengli":"微风级","low":"低温 23℃","fengxiang":"西风","type":"雷阵雨"},{"date":"28日星期三","high":"高温 28℃","fengli":"微风级","low":"低温 23℃","fengxiang":"东南风","type":"小雨"},{"date":"29日星期四","high":"高温 27℃","fengli":"微风级","low":"低温 24℃","fengxiang":"东南风","type":"中雨"},{"date":"30日星期五","high":"高温 32℃","fengli":"微风级","low":"低温 26℃","fengxiang":"东南风","type":"多云"},{"date":"1日星期六","high":"高温 32℃","fengli":"4-5级","low":"低温 26℃","fengxiang":"东南风","type":"多云"}],"ganmao":"各项气象条件适宜,无明显降温过程,发生感冒机率较低。","wendu":""},"status":,"desc":"OK"} <class 'str'>
  10.  
  11. {'data': {'yesterday': {'date': '26日星期一', 'high': '高温 28℃', 'fx': '西风', 'low': '低温 23℃', 'fl': '微风', 'type': '雷阵雨'}, 'city': '上海', 'aqi': '', 'forecast': [{'date': '27日星期二', 'high': '高温 29℃', 'fengli': '微风级', 'low': '低温 23℃', 'fengxiang': '西风', 'type': '雷阵雨'}, {'date': '28日星期三', 'high': '高温 28℃', 'fengli': '微风级', 'low': '低温 23℃', 'fengxiang': '东南风', 'type': '小雨'}, {'date': '29日星期四', 'high': '高温 27℃', 'fengli': '微风级', 'low': '低温 24℃', 'fengxiang': '东南风', 'type': '中雨'}, {'date': '30日星期五', 'high': '高温 32℃', 'fengli': '微风级', 'low': '低温 26℃', 'fengxiang': '东南风', 'type': '多云'}, {'date': '1日星期六', 'high': '高温 32℃', 'fengli': '4-5级', 'low': '低温 26℃', 'fengxiang': '东南风', 'type': '多云'}], 'ganmao': '各项气象条件适宜,无明显降温过程,发生感冒机率较低。', 'wendu': ''}, 'status': , 'desc': 'OK'} <class 'dict'>

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