模块学习之json、pickle模块

【一】序列化和反序列化

【1】什么是序列化

• 将原本的字典、列表等内容转换成一个字符串的过程就叫做序列化

【2】为什么要有序列化

• 比如，我们在python代码中计算的一个数据需要给另外一段程序使用，那我们怎么给？

  • 现在我们能想到的方法就是存在文件里
  • 然后另一个 python 程序再从文件里读出来。

• 但是我们都知道

  • 对于文件来说是没有字典这个概念的
  • 所以我们只能将数据转换成字典放到文件中。

• 你一定会问，将字典转换成一个字符串很简单，就是str(dic)就可以办到了

  • 为什么我们还要学习序列化模块呢？

• 没错序列化的过程就是从dic 变成str(dic)的过程。

• 现在你可以通过str(dic)

  • 将一个名为dic的字典转换成一个字符串，

• 但是你要怎么把一个字符串转换成字典呢？

  • 聪明的你肯定想到了eval()，如果我们将一个字符串类型的字典str_dic传给eval，就会得到一个返回的字典类型了。

  • eval()函数十分强大,但是eval

    是做什么的？

    • 官方demo解释为：
    • 将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果。
    • ＢＵＴ！强大的函数有代价。安全性是其最大的缺点。

• 想象一下

  • 如果我们从文件中读出的不是一个数据结构，
  • 而是一句"删除文件"类似的破坏性语句
  • 那么后果实在不堪设设想。 而使用eval就要担这个风险。

• 所以

  • 我们并不推荐用eval方法来进行反序列化操作(将str转换成python中的数据结构)

【3】序列化的目的

• 以某种存储形式使自定义对象持久化，将对象从一个地方传递到另一个地方，使程序更具维护性。

【二】序列化模块json

【1】导入模块

import json

【2】序列化方法(loads)

• 将json字符串转换为Python对象

import json

json_str = '{"name": "ligo", "age": 18, "city": "Shang Hai"}'
python_obj = json.loads(json_str)

print(python_obj,type(python_obj))
# {'name': 'ligo', 'age': 18, 'city': 'Shang Hai'} <class 'dict'>
# 注释：将 JSON 字符串解码为 Python 字典

【2】反序列化(dumps)

• 将Python对象转换为json字符串
• json转换完的字符串类型的字典中的字符串是由 "" 表示的

import json

python_obj = {"name": "ligo", "age": 18, "city": "Shang Hai"}
json_str = json.dumps(python_obj, indent=2)
print(json_str, type(json_str))
# {
#   "name": "ligo",
#   "age": 18,
#   "city": "Shang Hai"
# } <class 'str'>

# 注释：将 Python 字典编码为漂亮格式的 JSON 字符串

【3】写入文件(dump)

（1）不指定参数

• 接收一个文件句柄
• 直接将字典 转换成 json字符串 写入文件
• 会在本地生成一个 data.json 的文件在里面有上面写入的数据

import json

python_obj = {"name": "ligo", "age": 18, "city": "New York"}
with open("data.json", "w") as json_file:
    # indent ： 控制缩进的空格数或字符串
    json.dump(python_obj, json_file, indent=2)

# 注释：将 Python 字典写入 JSON 文件

（2）指定参数编码(ensure_ascii)

import json

python_obj = {"name": "星河", "age": 18, "city": "Shang Hai"}
# 写文件时指定编码格式为 utf-8 ---> 这样在json文件中存储的中文才是正常的中文，否则是二进制数据
with open("data.json", "w",encoding='utf-8') as json_file:
    #  ensure_ascii=False 上面指定编码格式后需要将 默认使用 ascii 这个选项设置为否
    json.dump(python_obj, json_file,indent=2,ensure_ascii=False)

# 注释：将 Python 字典写入 JSON 文件
# 未指定 encoding='utf-8'
{
  "name": "\u86a9\u68a6",
  "age": 18,
  "city": "Shang Hai"
}

# 指定 encoding='utf-8'
{
  "name": "星河",
  "age": 18,
  "city": "Shang Hai"
}

（3）指定参数分隔符(separators)

import json

python_obj = {"name": "星河", "age": 18, "city": "Shang Hai"}
with open("data.json", "w", encoding='utf-8') as json_file:
    
    # 将默认的分隔符 , 替换成我们的指定分隔符 -
    # 将默认的分隔符 : 替换成我们的指定分隔符 ; 
    json.dump(python_obj, json_file, indent=2, ensure_ascii=False, separators=(',', ';'))

# 注释：将 Python 字典写入 JSON 文件
{
  "name";"星河"-
  "age";18-
  "city";"Shang Hai"
}

【4】读文件数据(load)

• 接收一个文件句柄
• 直接将文件中的 json字符串 转换成 数据结构返回

import json

# 可以选择指定读取数据的默认编码格式
with open("data.json", "r",encoding='utf-8') as json_file:
    python_obj = json.load(json_file)
    print(python_obj, type(python_obj))
    # {'name': '星河', 'age': 18, 'city': 'Shang Hai'} <class 'dict'>

# 注释：从 JSON 文件中读取数据并转为 Python 字典

【三】序列化模块pickle

• pickle只对python对象生效，用于python特有的类型和数据类型之间的转换

【1】序列化方法(dumps)

# 将Python对象转换为二进制数据
import pickle

user_dict = {'username': 'ligo', 'password': 123}
str_user_dict = pickle.dumps(user_dict)
print(str_user_dict,type(str_user_dict))
#b'\x80\x04\x95$\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00}\x94(\x8c\x08username\x94\x8c\x04ligo\x94\x8c\x08password\x94K{u.' <class 'bytes'>

【2】反序列化方法(loads)

# 将二进制的Python数据转换为Python对象
import pickle

user_dict = {'username': 'ligo', 'password': 123}
str_user_dict = pickle.dumps(user_dict)
print(str_user_dict,type(str_user_dict))
# b'\x80\x04\x95$\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00}\x94(\x8c\x08username\x94\x8c\x04ligo\x94\x8c\x08password\x94K{u.' <class 'bytes'>

pickle_user_dict = pickle.loads(str_user_dict)
print(pickle_user_dict,type(pickle_user_dict))
# {'username': 'ligo', 'password': 123} <class 'dict'>

【3】写入文件(dump)

import pickle


def save_data(data):
    with open('data.txt','wb')as fp:
        pickle.dump(data,fp)


def main():
    print("你真是太棒了！")

save_data(data=main)
# 写入到文件中的是一堆乱码
# ��       �__main__��main���..

【4】读取文件数据(load)

import pickle


def read_data():
    with open('data.txt','rb') as fp:
        data = pickle.load(fp)
    print(data)


def save_data(data):
    with open('data.txt','wb')as fp:
        pickle.dump(data,fp)


def main():
    print("你真是太棒了！")


save_data(data=main)
read_data()
# <function main at 0x0000019FF2A29870>