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'\x80\x03]q\x00(X\x01\x00\x00\x00Aq\x01X\x01\x00\x00\x00Bq\x02X\x01\x00\x00\x00Cq\x03X\x01\x00\x00\x00Dq\x04e.'
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']
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