python3 序列化模塊（json、pickle、shelve）

序列化模塊

序列化的目的

一、以某種存儲形式使自定義對象持久化；

二、將對象從一個地方傳遞到另外一個地方。

三、使程序更具維護性。

1.json

Json模塊提供了四個功能：dumps、dump、loads、load

 

import json #(1)dumps
dic = {'k1':'值1','k2':'值2','k3':'值3'} str_dic = json.dumps(dic)   #將字典轉換成一個字符串
print(type(str_dic),str_dic) '''結果： <class 'str'> {"k3": "\u503c3", "k1": "\u503c1", "k2": "\u503c2"} '''

#（2）loads
dic2 = json.loads(str_dic)  #將一個序列化轉換成字典
print(type(dic2),dic2) '''結果： <class 'dict'> {'k3': '值3', 'k1': '值1', 'k2': '值2'} '''

#（3）dump
f1 = open('json_file','w')  #默認編碼方式是GBK
dic = {'k1':'值1','k2':'值2','k3':'值3'} json.dump(dic,f1) #dump方法將dic字典信息，轉換成json字符串寫入文件
f1.close() #（4）load
f = open('json_file')   #默認編碼方式是GBK
dic2 = json.load(f) #load方法將文件中的內容轉換成數據類型返回
f.close() print(type(dic2),dic2) '''結果： <class 'dict'> {'k3': '值3', 'k1': '值1', 'k2': '值2'} '''

#（5）ensure_ascii
import json f = open('file','w')    #以寫的方式打開一個文件 #默認編碼方式是GBK
json.dump({'國籍':'中國'},f)    #將{'國籍':'中國'}轉換成json字符串寫入文件中
ret = json.dumps({'國籍':'中國'})   #將{'國籍':'中國'}轉換成json字符串賦給變量ret
f.write(ret+'\n')   #將ret的json字符串內容寫入文件
json.dump({'國籍':'美國'},f,ensure_ascii=False) #dump對於中文默認以ASCII碼存儲，若是不使用需指定ensure_ascii=False
ret = json.dumps({'國籍':'美國'},ensure_ascii=False)    #dumps對於中文默認以ASCII碼存儲，若是不使用需指定ensure_ascii=False
f.write(ret+'\n') f.close() #（6）其它參數說明
r''' Serialize obj to a JSON formatted str.(字符串表示的json對象) Skipkeys：默認值是False，若是dict的keys內的數據不是python的基本類型(str,unicode,int,long,float,bool,None)，設置爲False時，就會報TypeError的錯誤。
此時設置成True，則會跳過這類key ensure_ascii:，當它爲True的時候，全部非ASCII碼字符顯示爲\uXXXX序列，只需在dump時將ensure_ascii設置爲False便可，此時存入json的中文便可正常顯示。) If check_circular is false, then the circular reference check for container types will be skipped and a circular reference will result in 
an OverflowError (or worse). If allow_nan is false, then it will be a ValueError to serialize out of range float values (nan, inf, -inf) in strict compliance of the 
JSON specification, instead of using the JavaScript equivalents (NaN, Infinity, -Infinity). indent：應該是一個非負的整型，若是是0就是頂格分行顯示，若是爲空就是一行最緊湊顯示，不然會換行且按照indent的數值顯示前面的空白分行顯示，這樣打印出來的json數據也叫
pretty-printed json separators：分隔符，其實是(item_separator, dict_separator)的一個元組，默認的就是(‘,’,’:’)；這表示dictionary內keys之間用「,」隔開，而KEY和value之間用「：
」隔開。 default(obj) is a function that should return a serializable version of obj or raise TypeError. The default simply raises TypeError. sort_keys：將數據根據keys的值進行排序。 To use a custom JSONEncoder subclass (e.g. one that overrides the .default() method to serialize additional types), specify it with the
 cls kwarg; otherwise JSONEncoder is used. '''
 #（7）格式化輸出
import json data = {'username':['李華','二愣子'],'sex':'male','age':16} json_dic2 = json.dumps(data,sort_keys=True,indent=2,separators=(',',':'),ensure_ascii=False) print(json_dic2) '''結果： { "age":16, "sex":"male", "username":[ "李華", "二愣子" ] }'''

2.pickle

json和pickle的區別
用於序列化的兩個模塊

　　json，用於字符串 和 python數據類型間進行轉換
　　pickle，用於python特有的類型 和 python的數據類型間進行轉換

pickle模塊提供了四個功能：dumps、dump(序列化，存）、loads（反序列化，讀）、load  （不只能夠序列化字典，列表...能夠把python中任意的數據類型序列化）

import pickle #（1）dumps
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'} str_dic = pickle.dumps(dic) # dumps 方法將字典轉換成字節
print(str_dic) '''結果： b'\x80\x03}q\x00(X\x02\x00\x00\x00k2q\x01X\x02\x00\x00\x00v2q\x02X\x02\x00\x00\x00k1q\x03X\x02\x00\x00\x00v1q\x04X\x02\x00\x00\x00k3q\x05X\x02\x00\x00\x00v3q\x06u.' '''
 #（2）loads
dic2 = pickle.loads(str_dic)    # loads反序列化方法，將dumps生成的字節轉換成數據類型
print(dic2)    #字典
'''結果： {'k2': 'v2', 'k1': 'v1', 'k3': 'v3'} '''


#（3）dump
import time struct_time = time.localtime(1000000000) print(struct_time) f = open('pickle_file','wb') pickle.dump(struct_time,f) #dump序列化方法，將內容轉換成序列化數據存到文件彙總
f.close() #（4）load
f = open('pickle_file','rb') struct_time2 = pickle.load(f)   #load反序列化方法，將文件中的序列化數據讀取出來
print(struct_time2.tm_year)

3.shelve

# shelve也是python提供給咱們的序列化工具，比pickle用起來更簡單一些。 # shelve只提供給咱們一個open方法，是用key來訪問的，使用起來和字典相似。 #（1）shelve存入數據
import shelve f = shelve.open('shelve_file') f['key'] = {'int':10, 'float':9.5, 'string':'Sample data'}  #直接對文件句柄操做，就能夠存入數據
f.close() #（2）shelve讀出數據
import shelve f1 = shelve.open('shelve_file') existing = f1['key']  #取出數據的時候也只須要直接用key獲取便可，可是若是key不存在會報錯
f1.close() print(existing)