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1.簡介
● json：用于字符串 和 python簡單數(shù)據(jù)類型(list,dict...)間進(jìn)行轉(zhuǎn)換；字符串<--->python簡單數(shù)據(jù)類型
● pickle：用于python特有的類型 和 python的數(shù)據(jù)類型間進(jìn)行轉(zhuǎn)換 ；bytes<--->python特殊數(shù)據(jù)類型
● Json模塊提供了四個(gè)功能：dumps、dump、loads、load
● pickle模塊提供了四個(gè)功能：dumps、dump、loads、load
2.json序列化和反序列化
import json
#json序列化
data = {
"name":"cx",
"age":"18",
}
f = open("text.txt","w")
f.write(json.dumps(data)) #將字典序列化為字符串寫入文件 #json.dump(data,f)==f.write(json.dumps(data))
f.close()
--------------------------------------------
#json反序列化
f = open("text.txt","r")
data = json.loads(f.read()) #從文件中將數(shù)據(jù)讀出來之后將字符串格式序列化成字典格式 #json.load(f)==json.loads(f.read())
print(data["name"])
f.close()3.pickle序列化和反序列化
#pickle序列化
import pickle
def test_func(name):
print("name:",name)
data1 = {
"name":"cx",
"age":"18",
"test":test_func, #對于這種數(shù)據(jù)json不能處理，可以用pickle
}
f = open("text.txt","wb")
f.write(pickle.dumps(data1)) #將特殊數(shù)據(jù)類型序列化為bytes類型之后寫入文件 #pickle.dump(data1,f)==f.write(pickle.dumps(data1))
f.close()
--------------------------------------------
#pickle反序列化
def test_func(name): #由于前面在序列化的時(shí)候data字典中存有test_func對象的內(nèi)存地址，
print("name:",name) # 但是前面序列化程序一執(zhí)行完內(nèi)存就釋放了，所以這里反序列化的時(shí)候找不到該內(nèi)存地址就會(huì)報(bào)錯(cuò)，
# 所以在這里聲明這個(gè)函數(shù)
import pickle
f = open("text.txt","rb")
data = pickle.loads(f.read()) #從文件中將數(shù)據(jù)讀出來之后將bytes類型序列化成字典格式 #pickle.loads(f.read())==pickle.load(f)
print(data["test"])
f.close()注：使用json和pickle時(shí)不要往同一個(gè)文件序列化或者反序列化多次，只能往一個(gè)文件dumps和loads一次。若要多次序列化，請往多個(gè)文件序列化。
4.shelve模塊，底層也是用的pickle模塊，同pickle的區(qū)別就是可以同時(shí)序列化和反序列化多次
import shelve
import datetime
a = {"name":"feng","job":"IT"}
b = ["1","2","3"]
f = shelve.open("shelve_test") #打開文件
f["test1"] = a #序列化字典
f["test2"] = b #序列化列表
f["test3"] = datetime.datetime.now() #序列化時(shí)間
f.close()
#反序列化
# f = shelve.open("shelve_test") #打開文件
# print(f.get("test1"))
# print(f.get("test2"))
# print(f.get("test2"))
# f.close()注：json可用于各類語言間轉(zhuǎn)化；pickle,shelve僅python使用
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名稱欄目：json,pickle,shelve序列化和反序列化-創(chuàng)新互聯(lián)
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