• Python正课59 —— json与pickle模块


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    一:什么是序列化 & 反序列化

    序列化 指的是 把内存的数据类型 转换成一个 特定的格式的内容

    改格式的内容 可用于 存储或者传输给其他平台使用

    序列化:内存中的数据类型 ==> 序列化 ==> 特定的格式(json格式 或 pickle格式)

    反序列化:特定的格式(json格式 或 pickle格式) ==> 序列化 ==> 内存中的数据类型

    土办法:

    # {'aaa':111} ==> 序列化 str({'aaa':111}) ==> "{'aaa':111}"
    # "{'aaa':111}" ==> 反序列化 eval({'aaa':111}) ==> {'aaa':111}
    

    二:为什么要有序列化

    序列化得到的结果 ==> 特定的格式的内容有2种用途

    #         1.可用于存储 ==> 用于存档
    #         2.传输给其他平台使用 ==> 跨平台数据交互
    #         Python                      Java
    #          列表       特定的格式        数组
    

    强调:

    针对用途1的特定——格式:这是一种专用的格式==>pickle只有Python可以识别

    针对用途2的特定——格式:应该是一种通用,能够被所有语言识别的格式==>json

    #       只是自己存档自己用:用pickle
    #       存档==>自己用
    

    三:如何序列化与反序列化

    import json
    
    json_res = json.dumps(True)
    print(json_res,type(json_res))    # 序列化 输出:true <class 'str'>
    
    import json
    
    json_res = json.dumps([1, 'aaa', True, False])
    print(json_res, type(json_res))    # 序列化 输出:[1, "aaa", true, false] <class 'str'>
    
    import json
    
    l = json.loads(json_res)
    print(l, type(l))           # 反序列化 输出:[1, 'aaa', True, False] <class 'list'>
    

    序列化的结果写入文件的复杂方法

    # 序列化
    import json
    
    json_res = json.dumps([1, 'aaa', True, False])
    with open('test.json', mode='wt', encoding='UTF-8') as f1:
        f1.write(json_res)
    

    将序列化的结果写入文件的简单方法

    # 序列化的简单方法
    import json
    
    with open('test.json', mode='wt', encoding='UTF-8') as f1:
        json.dump([1, 'aaa', True, False], f1)
    

    从文件读取json格式的字符串进行反序列化操作的复杂方法

    # 反序列化
    import json
    
    with open('test.json', mode='rt', encoding='UTF-8') as f:
        json_res = f.read()
        l = json.loads(json_res)
        print(l, type(l))
    

    从文件读取json格式的字符串进行反序列化操作的简单方法

    # 反序列化的简单方法
    import json
    
    with open('test.json', mode='rt', encoding='UTF-8') as f:
        l = json.loads(f)
        print(l, type(l))
    

    json补充:

    json验证:json格式兼容的是所有语言通用的数据类型,不能兼容某一语言特有的格式

    import json
    
    json.dumps({1, 2, 3, 4, 5})     # TypeError: Object of type set is not JSON serializable类型为set的对象不是JSON可序列化的
    

    json强调:json格式没有单引号,只有双引号

    import json
    
    l = json.loads('[1, "aaa", true, false]')
    print(l)    # 输出:[1, 'aaa', True, False]
    

    json了解:Python3.6之后:json自动encode和decode了

    import json
    
    with open('test.json',mode='rb') as f:
        l=json.load(f)
        print(l)    # [1, 'aaa', True, False]
    
    l1 = json.loads(b'[1, "aaa", true, false]')
    print(l1, type(l1))    # 输出:[1, 'aaa', True, False]
    
    res = json.dumps({'哈哈':'ahha'})
    print(res, type(res))
    
    l1 = json.loads('{"u54c8u54c8": "ahha"}')
    l2 = json.loads(b'{"u54c8u54c8": "ahha"}')
    print(l1)
    print(l2)
    

    猴子布丁

    import json
    import ujson
    
    def monkey_patch_json():
        json.__name__ = 'ujson'
        json.dumps = ujson.dumps
        json.loads = ujson.loads
    
    monkey_patch_json()     # 在入口处执行
    # json.dumps = 其他的更好的dumps功能
    # json.loads = 其他的更好的loads功能
    
    json.dumps()
    json.loads()
    

    四:pickle模块

    import pickle
    
    dic = {'name': 'alvin', 'age': 23, 'sex': 'male'}
    
    print(type(dic))  # <class 'dict'>
    
    j = pickle.dumps(dic)
    print(type(j))  # <class 'bytes'>
    
    f = open('序列化对象_pickle', 'wb')  # 注意是w是写入str,wb是写入bytes,j是'bytes'
    f.write(j)  # -------------------等价于pickle.dump(dic,f)
    
    f.close()
    # -------------------------反序列化
    import pickle
    
    f = open('序列化对象_pickle', 'rb')
    
    data = pickle.loads(f.read())  # 等价于data=pickle.load(f)
    
    print(data['age'])
    
    import pickle
    
    with open('a.pkl',mode='wb') as f:
        # 一:在python3中执行的序列化操作如何兼容python2
        # python2不支持protocol>2,默认python3中protocol=4
        # 所以在python3中dump操作应该指定protocol=2
        pickle.dump('你好啊',f,protocol=2)
    
    with open('a.pkl', mode='rb') as f:
        # 二:python2中反序列化才能正常使用
        res=pickle.load(f)
        print(res)
    
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