Python中Json模块和Pickle模块的使用
在对数据进行序列化和反序列化是常见的数据操作,Python提供了两个模块方便开发者实现数据的序列化操作,即 json 模块和 pickle 模块。这两个模块主要区别如下:
json 是一个文本序列化格式,而 pickle 是一个二进制序列化格式;
json 是我们可以直观阅读的,而 pickle 不可以;
json 是可互操作的,在 Python 系统之外广泛使用,而 pickle 则是 Python 专用的;
默认情况下,json 只能表示 Python 内置类型的子集,不能表示自定义的类;
但 pickle 可以表示大量的 Python 数据类型。
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Json 模块
Json 是一种轻量级的数据交换格式,由于其具有传输数据量小、数据格式易解析等特点,它被广泛应用于各系统之间的交互操作,作为一种数据格式传递数据。它包含多个常用函数,具体如下:
dumps()函数
dumps()函数可以将 Python 对象编码成 Json 字符串。例如:
# 字典转成json字符串 加上ensure_ascii = False以后, 可以识别中文, indent = 4 是间隔4个空格显示 import json d = { '小明': { 'sex': '男', 'addr': '上海', 'age': 26 }, '小红': { 'sex': '女', 'addr': '上海', 'age': 24 }, } print(json.dumps(d, ensure_ascii = False, indent = 4)) # 执行结果: { "小明": { "sex": "男", "addr": "上海", "age": 26 }, "小红": { "sex": "女", "addr": "上海", "age": 24 } }
dump()函数
dump()函数可以将 Python对象编码成 json 字符串,并自动写入到文件中,不需要再单独写文件。例如:
# 字典转成json字符串, 不需要写文件, 自动转成的json字符串写入到‘ users.json’ 的文件中 import json d = { '小明': { 'sex': '男', 'addr': '上海', 'age': 26 }, '小红': { 'sex': '女', 'addr': '上海', 'age': 24 }, }# 打开一个名字为‘ users.json’ 的空文件 fw = open('users.json', 'w', encoding = 'utf-8') json.dump(d, fw, ensure_ascii = False, indent = 4)
loads()函数
loads()函数可以将 json 字符串转换成 Python 的数据类型。例如:
# 这是users.json文件中的内容 { "小明": { "sex": "男", "addr": "上海", "age": 26 }, "小红": { "sex": "女", "addr": "上海", "age": 24 } } #!/usr/bin / python3# 把json串变成python的数据类型 import json# 打开‘ users.json’ 的json文件 f = open('users.json', 'r', encoding = 'utf-8')# 读文件 res = f.read() print(json.loads(res)) # 执行结果: { '小明': { 'sex': '男', 'addr': '上海', 'age': 26 }, '小红': { 'sex': '女', 'addr': '上海', 'age': 24 } }
load()函数
load()跟loads()功能相似,load()函数可以将 json 字符串转换成 Python 数据类型,不同的是前者的参数是一个文件对象,不需要再单独读此文件。例如:
# 把json串变成python的数据类型: 字典, 传一个文件对象, 不需要再单独读文件 import json# 打开文件 f = open('users.json', 'r', encoding = 'utf-8') print(json.load(f)) # 执行结果: { '小明': { 'sex': '男', 'addr': '上海', 'age': 26 }, '小红': { 'sex': '女', 'addr': '上海', 'age': 24 } }
Pickle 模块
Pickle 模块与 Json 模块功能相似,也包含四个函数,即 dump()、dumps()、loads() 和 load(),它们的主要区别如下:
dumps 和 dump 的区别在于前者是将对象序列化,而后者是将对象序列化并保存到文件中。loads 和 load 的区别在于前者是将序列化的字符串反序列化,而后者是将序列化的字符串从文件读取并反序列化。
dumps()函数
dumps()函数可以将数据通过特殊的形式转换为只有python语言认识的字符串,例如:
import pickle# dumps功能 import pickle data = ['A', 'B', 'C', 'D'] print(pickle.dumps(data)) b '\x80\x03]q\x00(X\x01\x00\x00\x00Aq\x01X\x01\x00\x00\x00Bq\x02X\x01\x00\x00\x00Cq\x03X\x01\x00\x00\x00Dq\x04e.'
dump()函数
dump()函数可以将数据通过特殊的形式转换为只有python语言认识的字符串,并写入文件。例如:
# dump功能 with open('test.txt', 'wb') as f: pickle.dump(data, f) print('写入成功')
写入成功
loads()函数
loads()函数可以将pickle数据转换为python的数据结构。例如:
# loads功能 msg = pickle.loads(datastr) print(msg) ['A', 'B', 'C', 'D']
load()函数
load()函数可以从数据文件中读取数据,并转换为python的数据结构。例如:
# load功能with open('test.txt', 'rb') as f: data = pickle.load(f) print(data) ['A', 'B', 'C', 'D']
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