json&pickle模块
json&pickle模块
之前我们学习过用eval内置方法可以将一个字符串转成python对象，不过，eval方法是有局限性的，对于普通的数据类型，json.loads和eval都能用，但遇到特殊类型的时候，eval就不管用了,所以eval的重点还是通常用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。
- eval使用
#test.py
a="[1,2,3,45,6]"
print(eval(a))
[1, 2, 3, 45, 6]
- eval缺陷
import json
x="[null,true,false,1]"
print(eval(x)) #报错，无法解析null类型，而json就可以
print(json.loads(x))
什么事序列化
我们把对象(变量)从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，在Python中叫pickling，在其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening等等，都是一个意思
为什么序列化
1：持久保存状态
需知一个软件/程序的执行就在处理一系列状态的变化，在编程语言中，'状态'会以各种各样有结构的数据类型(也可简单的理解为变量)的形式被保存在内存中。
内存是无法永久保存数据的，当程序运行了一段时间，我们断电或者重启程序，内存中关于这个程序的之前一段时间的数据（有结构）都被清空了。
在断电或重启程序之前将程序当前内存中所有的数据都保存下来（保存到文件中），以便于下次程序执行能够从文件中载入之前的数据，然后继续执行，这就是序列化。
具体的来说，你玩使命召唤闯到了第13关，你保存游戏状态，关机走人，下次再玩，还能从上次的位置开始继续闯关。或如，虚拟机状态的挂起等。
2：跨平台数据交互
序列化之后，不仅可以把序列化后的内容写入磁盘，还可以通过网络传输到别的机器上，如果收发的双方约定好实用一种序列化的格式，那么便打破了平台/语言差异化带来的限制，实现了跨平台数据交互。
反过来，把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化，即unpickling。
如何序列化之json和pickle
JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象，JSON和Python内置的数据类型对应如下：
import json
dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'}
print(type(dic))
#<class 'dict'>
j=json.dumps(dic)
print(type(j))
#<class 'str'>
f=open('序列化对象','w')
f.write(j) #-------------------等价于json.dump(dic,f)
f.close()
#-----------------------------反序列化
import json
f=open('序列化对象')
data=json.loads(f.read())# 等价于data=json.load(f)
f.close()
import json
#dct="{'1':111}"#json 不认单引号
#dct=str({"1":111})#报错,因为生成的数据还是单引号:{'one': 1}
dct='{"1":"111"}'
print(json.loads(dct))
#总结:无论数据是怎样创建的，只要满足json格式，就可以json.loads出来,不一定非要dumps的数据才能loads
pickle
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'])
Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样，就是它只能用于Python，并且可能不同版本的Python彼此都不兼容，因此，只能用Pickle保存那些不重要的数据，不能成功地反序列化也没关系。
