json模塊 & pickle模塊

以前學習過用eval內置方法能夠將一個字符串轉成python對象，不過，eval方法是有侷限性的，對於普通的數據類型，json.loads和eval都能用，但遇到特殊類型的時候，eval就無論用了,因此eval的重點仍是一般用來執行一個字符串表達式，並返回表達式的值。

import json
x="[null,true,false,1]"
print(eval(x))
print(json.loads(x))

什麼是序列化？

咱們把對象(變量)從內存中變成可存儲或傳輸的過程稱之爲序列化，在Python中叫pickling，在其餘語言中也被稱之爲serialization，marshalling，flattening等等，都是一個意思。

序列化以後，就能夠把序列化後的內容寫入磁盤，或者經過網絡傳輸到別的機器上。

反過來，把變量內容從序列化的對象從新讀到內存裏稱之爲反序列化，即unpickling。

json

若是咱們要在不一樣的編程語言之間傳遞對象，就必須把對象序列化爲標準格式，好比XML，但更好的方法是序列化爲JSON，由於JSON表示出來就是一個字符串，能夠被全部語言讀取，也能夠方便地存儲到磁盤或者經過網絡傳輸。JSON不只是標準格式，而且比XML更快，並且能夠直接在Web頁面中讀取，很是方便。

JSON表示的對象就是標準的JavaScript語言的對象，JSON和Python內置的數據類型對應以下：

#----------------------------序列化
import json
 
dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'}
print(type(dic))#<class 'dict'>
 
j=json.dumps(dic)
print(type(j))#<class 'str'>
 
 
f=open('序列化對象','w')
f.write(j)  #-------------------等價於json.dump(dic,f)
f.close()
#-----------------------------反序列化<br>
import json
f=open('序列化對象')
data=json.loads(f.read())#  等價於data=json.load(f)

 

import json
#dct="{'1':111}"#json 不認單引號
#dct=str({"1":111})#報錯,由於生成的數據仍是單引號:{'one': 1}

dct='{"1":"111"}'
print(json.loads(dct))

#conclusion:
#        不管數據是怎樣建立的，只要知足json格式，就能夠json.loads出來,不必定非要dumps的數據才能loads

注意點

 

pickle　

##----------------------------序列化
import pickle
 
dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'}
 
print(type(dic))#<class 'dict'>
 
j=pickle.dumps(dic)
print(type(j))#<class 'bytes'>
 
 
f=open('序列化對象_pickle','wb')#注意是w是寫入str,wb是寫入bytes,j是'bytes'
f.write(j)  #-------------------等價於pickle.dump(dic,f)
 
f.close()
#-------------------------反序列化
import pickle
f=open('序列化對象_pickle','rb')
 
data=pickle.loads(f.read())#  等價於data=pickle.load(f)
 
 
print(data['age'])    

 Pickle的問題和全部其餘編程語言特有的序列化問題同樣，就是它只能用於Python，而且可能不一樣版本的Python彼此都不兼容，所以，只能用Pickle保存那些不重要的數據，不能成功地反序列化也不要緊。