python--json和pickle序列化

字符串存储

一般需要有信息需要记录的都写到文件上面，把要记录的信息转成字符串，然后在写入到文件中。这算是一种记录方式。

比如有一组用户信息需要存起来。数据定义好之后就可以写文件。

info = {
    'name' : 'alex',
    'age':22
}

with open('test.txt','w')as f:
    f.write(str(info))

 test.txt

{'name': 'alex', 'age': 22} # 这里当作字符串写进来了

读取信息就需要读文件了。

with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as f:
    data = eval(f.readline())

print(data['name']) #alex

 这种是要手动转下字符串，Python内置模块中还有一种序列化的方式。

json模块

json模块提供了数据序列化和反序列化的功能。

先看下序列化之后的数据是什么格式的：

import json
info = {
    'name' : 'alex',
    'age':22
}

print(type(json.dumps(info)),[json.dumps(info)])#<class 'str'> ['{"name": "alex", "age": 22}']

 可以看出来，序列化之后的数据是字符串类型的(放列表里面更容易看出来)。

既然是字符串，那么就可以写到文件里面。

写文件

import json #json模块
info = {
    'name' : 'alex',
    'age':22
}

with open('test.txt','w')as f:
    f.write(json.dumps(info)) #序列化并写入文件

 

读文件

import json #加载json模块
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as f:
    data = json.loads(f.read()) #读文件并反序列化

print(data['name']) #alex

 跟上面手动转字符串格式的效果一样，但是这种方法比上面上面那种更好。而且json的数据格式在很多语言中都通用。

虽然json比较通用，但是只能传递一些简单的数据。如果需要处理一些复杂的数据还有一个模块可以使用。

pickle模块

功能和json一样，也是可以序列化和反序列化数据的，但是pickle可以处理一些复杂的数据。

不同的地方是 pickle序列化之后的数据是二进制格式的。

import pickle

info = {
    'name' : 'alex',
    'age':22
}

print(type(pickle.dumps(info)),[pickle.dumps(info)])#<class 'bytes'> [b'\x80\x03}q\x00(X\x04\x00\x00\x00nameq\x01X\x04\x00\x00\x00alexq\x02X\x03\x00\x00\x00ageq\x03K\x16u.']

 还用之前的例子处理一次。

写文件

import pickle
info = {
    'name' : 'alex',
    'age':22
}

with open('test.txt','wb')as f: #因为是二进制，所以是wb
    f.write(pickle.dumps(info)) #和json一样的方法

 读文件

import pickle
with open('test.txt','rb') as f:
    data = pickle.loads(f.read())
print(data['name']) #alex

 pickle不仅可以序列化简单的数据结构，包括复杂的，比如函数、类等。

比如在上面的数据中加入一个函数。

写文件

import pickle
def fun1(name):     #这里定义了一个函数，并且把函数作为一个value，这里传递过去的应该是一个空间地址。
    print('hello ',name)

info = {
    'name' : 'alex',
    'age':22,
    'fun':fun1
}

with open('test.txt','wb')as f:
    f.write(pickle.dumps(info))

 读文件

还是用之前的方式读

import pickle
with open('test.txt','rb') as f:
    data = pickle.loads(f.read())
print(data) #AttributeError: Can't get attribute 'fun1' on <module '__main__' from 'E:/pywww/day03/04.py'>

 但是这里却给我报了一个错误。

把之前的函数拿过来。

import pickle
def fun1(name):
    print('hello ',name)
with open('test.txt','rb') as f:
    data = pickle.loads(f.read())
print(data)  #{'name': 'alex', 'fun': <function fun1 at 0x00000000010F0048>, 'age': 22}
print(data['fun']('alex')) #hello  alex #None

 这里并没有报错，而且函数还可以使用。 那这个函数的内容能不能被修改呢？

import pickle
def fun1(name):
    print('hello2222 ',name) #这里打印的内容做了修改
with open('test.txt','rb') as f:
    data = pickle.loads(f.read())
print(data['fun']('alex')) #hello2222  alex #None

 依然是可以的，两个程序中的内存地址是不可能一样的，那么序列化的内容就不是内存地址，而是整个数据对象。

另外，pickle中还有两个方法可以实现以上效果。dump和load,这两个方法与dumps和loads的区别就是把文件内容、文件句柄作为参数，可以不用写f.write()和f.read().

dump写文件

import pickle
def fun1(name):
    print('hello ',name)

info = {
    'name' : 'alex',
    'age':22,
    'fun':fun1
}

with open('test.txt','wb')as f:
    pickle.dump(info,f)   #文件内容、句柄作为参数

 load读文件

import pickle
def fun1(name):
    print('hello2222 ',name)
with open('test.txt','rb') as f:
    data = pickle.load(f) #句柄作为参数
print(data['fun']('alex')) #hello2222  alex #None

 效果是一样的。