Python实现数据的序列化操作详解-偶像资源网

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。

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，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\']

总结

本节给大家介绍 Python 中 json&pickle 模块的常用操作，对于实现数据的序列化和反序列化提供了支撑。

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THE END