python Json与pickle数据序列化

发布时间：2018-02-28 15:58:28编辑：admin阅读（3459）

在程序运行的过程中，所有的变量都是在内存中。一旦程序结束，变量所占用的内存就被操作系统全部回收。

为了避免数据丢失，把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化

序列化之后，就可以把序列化后的内容写入磁盘，或者通过网络传输到别的机器上。




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。




先用常规的方法将一个字典写入到文件中

info = {
    'name':"zhang",
    'age':22
}
with open('test.txt','w') as f:
    #字典无法写入文件，必须转换成字符串
    f.write(str(info))

执行程序，查看test.txt文件内容如下:

{'name': 'zhang', 'age': 22}




读取文件内容，加载到内存中，需要用到eval

eval() 将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果

with open('test.txt','r') as f:
    data = eval(f.read())
    print(data['name'])

执行输出 zhang


下面介绍 标准用法，用json模块

序列化：

import json
info = {
    'name':"zhang",
    'age':22
}
with open('test.txt','w') as f:
    f.write(json.dumps(info))
    #查看序列化之后的变量类型
    print(type(json.dumps(info)))

执行输出 class 'str'

可以看到类型是字符串了。




反序列化：

import json
with open('test.txt','r') as f:
    data = json.loads(f.read())
    print(data['name'])

执行输出 zhang




json只能处理简单的数据类型，比如：字符串、字典、列表等

不支持函数，类 转换。




json主要用于不同语言之间数据交互

是目前主流的数据交互格式。





那么其他复杂的数据类型，要序列化，怎么办呢？用pickle




pickle，用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换。




pickle的语法和json是一样的


序列化

import pickle
info = {
    'name':"zhang",
    'age':22
}
#因为pickle之后，类型是二进制，所以模式是wb
with open('test.txt','wb') as f:
    f.write(pickle.dumps(info))
    #查看序列化之后的变量类型
    print(type(pickle.dumps(info)))

执行输出 class 'bytes'




反序列化

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

执行输出 zhang




注意：pickle的数据类型只有python能用，其他语言，比如java是不能识别的。




pickle代码优化

序列化

import pickle
info = {
    'name':"zhang",
    'age':22
}
with open('test.txt','wb') as f:
    pickle.dump(info,f)

执行效果同上


pickle.dump(info,f) 就等同于 f.write(pickle.dumps(info))




反序列化

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

执行效果同上

pickle.load(f) 等同于 pickle.loads(f.read())




举一个特殊例子

多次序列化




这里先序列化一次,修改年龄之后，再序列化一次

import json

info = {
    'name':"zhang",
    'age':22
}
with open('test.txt','w') as f:
    json.dump(info,f)
    info['age'] = 21
    json.dump(info, f)

执行程序，查看test.txt内容


{"name": "zhang", "age": 22}{"name": "zhang", "age": 21}




反序列化

import json
with open('test.txt','r') as f:
    data = json.load(f)
    print(data['name'])

执行程序，报错


json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: line 1 column 29 (char 28)




注意:在python 3.0版本中，一个文件只允许序列化一次。

举个场景，VMware Workstation软件可以创建多个快照，并且可以恢复到任意的快照。它是怎么做到的呢？就是每个快照，有独立的文件。

所以在python中，要想序列化多次，必须每次保存的文件是不一样的才行。

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