Python下JSON和pickle的用法介绍（附代码）

本篇文章给大家带来的内容是关于Python下JSON和pickle的用法介绍（附代码），有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。

一：简介

(1)JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级(XML重量级)的数据交换格式。
是为了数据交换而定制的一种规则，它基于ECMAScript的一个子集。

(2)JSON是一种数据格式！
字符串是JSON的表现形式。（符合JSON格式的字符串叫做JSON字符串）

(3)Python3中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码，它包含了两个函数：
json.dumps(): 对数据进行编码。
json.loads(): 对数据进行解码。

(4)JSON的优点是：易阅读、易解析、网络传输效率高、跨语言交换数据

二：python 编码为JSON类型转换对应表：

    _______________________________________________
    |    python           |         JSON            |
    -------------------------------------------------
    |    dict             |        object           |
    -------------------------------------------------
    |    list,tuple       |         array           |
    -------------------------------------------------
    |    str              |        string           |
    -------------------------------------------------
    |   int,float,Enums   |       number            |
    -------------------------------------------------
    |   True,False,None   |    true,false,null      |
    -------------------------------------------------

三： 如果你要处理的是文件而不是字符串，可以使用
json.dump()
json.load()

四：用pickle对数据序列化和反序列化

(1)方法：
pickle.dump()
pickle.load()
pickle.dumps()
pickle.loads()

(2)数据类型：
所有python支持的原生类型：布尔值，整数，浮点数，复数，字符串，字节，None。
由任何原生类型组成的列表，元组，字典和集合。
函数，类，类的实例

五：JSON和pickle之间的区别

JSON序列化和反序列化的目的是将Python数据类型转换为JSON标准类型，
或者将JSON类型的数据转换为python的数据类型，从而实现不同语言之间的数据交换！
pickle:在程序运行过程中希望保存一个数据，重用或者发送给其他人，可以采用这方式
将数据写入文件，支持所有数据类型！

import json
import pickle
# ----------------------------------------------#
# 反序列化
# ----------------------------------------------#
# object
json_str = '{"name":"qiyue", "age":18}'     # JSON字符串
student = json.loads(json_str)    # JSON对象转换为字典
print(student)
print(json_str)
print(type(student))

# object
json_str1 = '[{"name":"qiyue", "age":18, "flag":false}, ' \
            '{"name":"qiyue", "age":18}]'     # JSON字符串
student1 = json.loads(json_str1)    # JSON对象转换为字典
print(type(student1), student1)
print(student1[0])

# ----------------------------------------------#
# 序列化
# ----------------------------------------------#
student2 = [
                {"name": "qiyue", "age": 18, "flag": False},
                {"name": "qiyue", "age": 18}
           ]

json_str1 = json.dumps(student2)    # 转换为字符串后可以利用正则表达式处理字符串
print(type(json_str1), json_str1)

# ----------------------------------------------#
# 处理的是文件
# ----------------------------------------------#
# 将数据写入文件
student3 = [
                {"name": "qiyue", "age": 18, "flag": False},
                {"name": "qiyue", "age": 18}
           ]
with open('data.json', 'w') as f:
    json.dump(student3, f)

# 读取数据
with open('data.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)


# dumps(object)将对象序列化
list_a = ["English", "Math", "Chinese"]
list_b = pickle.dumps(list_a)   # 序列化数据
print(list_a)
print(list_b)

# loads(object)将对象原样恢复，并且对象类型也恢复原来的格式
list_c = pickle.loads(list_b)
print(list_c)


# dumps(object,file)将对象序列化后存储到文件中
group1 = ("baidu", "wen", "qingtian")
f1 = open('group.txt', 'wb')
pickle.dump(group1, f1, True)
f1.close()

# load(object, file)将文件中的信息恢复
f2 = open('group.txt', 'rb')
t = pickle.load(f2)
f2.close()
print(t)

以上就是Python下JSON和pickle的用法介绍（附代码）的详细内容，更多请关注其它相关文章！