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Python中的数据序列化实现方法是什么?

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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是一个二进制序列化格式;json是我们可以直观阅读的,而pickle不可以;json是可互操作的,在Python系统之外广泛使用,而pickle则是Python专用的;默认情况下,json只能表示Python内置类型的子集,不能表示自定义的类;但pickle可以表示大量的Python数据类型

    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 是一个二进制序列化格式;

    • json 是我们可以直观阅读的,而 pickle 不可以;

    • json 是可互操作的,在 Python 系统之外广泛使用,而 pickle 则是 Python 专用的;

    • 默认情况下,json 只能表示 Python 内置类型的子集,不能表示自定义的类;但 pickle 可以表示大量的 Python 数据类型。

    Json 模块

    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

    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

    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

    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()函数

    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

    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

    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

    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

    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

    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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