pickle与json模块

1.什么是序列化&反序列化

把内存中的数据类型转换成一个特定的格式内容，该格式的内容可用于存储或者传输给其他平台使用

#   内存中的数据类型---->序列化---->特定的格式（json格式或者pickle格式）
#   内存中的数据类型<----反序列化<----特定的格式（json格式或者pickle格式）

#   土办法：
#   {'aaa':111}--->序列化str({'aaa':111})----->"{'aaa':111}"
#   {'aaa':111}<---反序列化eval("{'aaa':111}")<-----"{'aaa':111}"

2.为何要序列化

#   序列化得到结果=>特定的格式的内容有两种用途
#   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的特定一格式：可是一种专用的格式=》pickle只有python可以识别
#       针对用途2的特定一格式：应该是一种通用、能够被所有语言识别的格式=》json

3.如何使用序列化与反序列化

# 示范1
import json
# # 序列化
json_res=json.dumps([1,'aaa',True,False])
print(json_res,type(json_res)) # "[1, "aaa", true, false]"

# # 反序列化
l=json.loads(json_res)
print(l,type(l))  

# 示范2：
import json
# 序列化的结果写入文件的复杂方法
# json_res=json.dumps([1,'aaa',True,False])
# # print(json_res,type(json_res)) # "[1, "aaa", true, false]"
# with open('test.json',mode='wt',encoding='utf-8') as f:
#     f.write(json_res)

# 将序列化的结果写入文件的简单方法
# with open('test.json',mode='wt',encoding='utf-8') as f:
#     json.dump([1,'aaa',True,False],f)


# 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
# 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
# with open('test.json',mode='rt',encoding='utf-8') as f:
#     l=json.load(f)
#     print(l,type(l))

# json验证: json格式兼容的是所有语言通用的数据类型，不能识别某一语言的所独有的类型
# json.dumps({1,2,3,4,5})

# json强调：一定要搞清楚json格式，不要与python混淆
# l=json.loads('[1, "aaa", true, false]')
# l=json.loads("[1,1.3,true,'aaa', true, false]")
# print(l[0])

在python解释器2.7与3.6之后都可以json.loads(bytes类型)，但唯独3.5不可以
# res=json.dumps({'name':'哈哈哈'})
# print(res,type(res))

# res=json.loads('{"name": "\u54c8\u54c8\u54c8"}')
# print(res,type(res))

4、猴子补丁

在入口处打猴子补丁

# import json
# import ujson
#
# def monkey_patch_json():
#     json.__name__ = 'ujson'
#     json.dumps = ujson.dumps
#     json.loads = ujson.loads
#
# monkey_patch_json() # 在入口文件出运行

5.pickle模块

import pickle
# res=pickle.dumps({1,2,3,4,5})
# print(res,type(res))

# s=pickle.loads(res)
# print(s,type(s))

# python2与python3的pickle兼容性问题
# coding:utf-8
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)