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在日常开发中,对数据进行序列化和反序列化是常见的数据操作,python提供了两个模块方便开发者实现数据的序列化操作,即 JSON 模块和 pickle 模块。这两个模块主要区别如下:json 是一个文本序列化格式,而 pickle 是一个
在日常开发中,对数据进行序列化和反序列化是常见的数据操作,python提供了两个模块方便开发者实现数据的序列化操作,即 JSON 模块和 pickle 模块。这两个模块主要区别如下:
Json 是一种轻量级的数据交换格式,由于其具有传输数据量小、数据格式易解析等特点,它被广泛应用于各系统之间的交互操作,作为一种数据格式传递数据。它包含多个常用函数,具体如下:
dumps()函数可以将 Python 对象编码成 Json 字符串。例如:
#字典转成json字符串 加上ensure_ascii=False以后,可以识别中文, indent=4是间隔4个空格显示
import json
d={'小明':{'sex':'男','addr':'上海','age':26},'小红':{ 'sex':'女','addr':'上海', 'age':24},}
print(json.dumps(d,ensure_ascii=False,indent=4))
#执行结果:
{
"小明": {
"sex": "男",
"addr": "上海",
"age": 26
},
"小红": {
"sex": "女",
"addr": "上海",
"age": 24
}
}
dump()函数可以将 Python对象编码成 json 字符串,自动写入到文件中,不需要再单独写文件。例如:
#字典转成json字符串,不需要写文件,自动转成的json字符串写入到‘users.json’的文件中
import json
d={'小明':{'sex':'男','addr':'上海','age':26},'小红':{ 'sex':'女','addr':'上海', 'age':24},}
#打开一个名字为‘users.json’的空文件
fw =open('users.json','w',encoding='utf-8')
json.dump(d,fw,ensure_ascii=False,indent=4)
loads()函数可以将 json 字符串转换成 Python 的数据类型。例如:
#这是users.json文件中的内容
{
"小明":{
"sex":"男",
"addr":"上海",
"age":26
},
"小红":{
"sex":"女",
"addr":"上海",
"age":24
}
}
#!/usr/bin/python3
#把json串变成python的数据类型
import json
#打开‘users.json’的json文件
f =open('users.json','r',encoding='utf-8')
#读文件
res=f.read()
print(json.loads(res))
#执行结果:
{'小明': {'sex': '男', 'addr': '上海', 'age': 26}, '小红': {'sex': '女', 'addr': '上海', 'age': 24}}
load()跟loads()功能相似,load()函数可以将 json 字符串转换成 Python 数据类型,不同的是前者的参数是一个文件对象,不需要再单独读此文件。例如:
#把json串变成python的数据类型:字典,传一个文件对象,不需要再单独读文件
import json
#打开文件
f =open('users.json','r',encoding='utf-8')
print(json.load(f))
#执行结果:
{'小明': {'sex': '男', 'addr': '上海', 'age': 26}, '小红': {'sex': '女', 'addr': '上海', 'age': 24}}
Pickle 模块与 Json 模块功能相似,也包含四个函数,即 dump()、dumps()、loads() 和 load(),它们的主要区别如下:
dumps 和 dump 的区别在于前者是将对象序列化,而后者是将对象序列化并保存到文件中。
loads 和 load 的区别在于前者是将序列化的字符串反序列化,而后者是将序列化的字符串从文件读取并反序列化。
dumps()函数可以将数据通过特殊的形式转换为只有python语言认识的字符串,例如:
import pickle
# dumps功能
import pickle
data = ['A', 'B', 'C','D']
print(pickle.dumps(data))
b'x80x03]qx00(Xx01x00x00x00Aqx01Xx01x00x00x00Bqx02Xx01x00x00x00Cqx03Xx01x00x00x00Dqx04e.'
dump()函数可以将数据通过特殊的形式转换为只有python语言认识的字符串,并写入文件。例如:
# dump功能
with open('test.txt', 'wb') as f:
pickle.dump(data, f)
print('写入成功')
写入成功
loads()函数可以将pickle数据转换为python的数据结构。例如:
# loads功能
msg = pickle.loads(datastr)
print(msg)
['A', 'B', 'C', 'D']
load()函数可以从数据文件中读取数据,并转换为python的数据结构。例如:
# load功能
with open('test.txt', 'rb') as f:
data = pickle.load(f)
print(data)
['A', 'B', 'C', 'D']
本节给大家介绍 Python 中 json&pickle 模块的常用操作,对于实现数据的序列化和反序列化提供了支撑。
以上就是聊一聊Python 实现数据的序列化操作的详细内容,更多请关注编程网其它相关文章!
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本文标题: 聊一聊Python 实现数据的序列化操作
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