json,pickle,shelve序列化和反序列化

1.簡介

●  json：用於字符串 和 python簡單數據類型(list,dict...)間進行轉換；字符串<--->python簡單數據類型

●  pickle：用於python特有的類型 和 python的數據類型間進行轉換 ；bytes<--->python特殊數據類型

●  Json模塊提供了四個功能：dumps、dump、loads、load

●  pickle模塊提供了四個功能：dumps、dump、loads、load

2.json序列化和反序列化

import json

#json序列化
data = {
    "name":"cx",
    "age":"18",
}

f = open("text.txt","w")
f.write(json.dumps(data))           #將字典序列化爲字符串寫入文件    #json.dump(data,f)==f.write(json.dumps(data))
f.close()

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#json反序列化
f = open("text.txt","r")
data = json.loads(f.read())     #從文件中將數據讀出來以後將字符串格式序列化成字典格式     #json.load(f)==json.loads(f.read())
print(data["name"])
f.close()

3.pickle序列化和反序列化

#pickle序列化
import pickle

def test_func(name):
    print("name:",name)

data1 = {
    "name":"cx",
    "age":"18",
    "test":test_func,                #對於這種數據json不能處理，能夠用pickle
}


f = open("text.txt","wb")
f.write(pickle.dumps(data1))         #將特殊數據類型序列化爲bytes類型以後寫入文件      #pickle.dump(data1,f)==f.write(pickle.dumps(data1))
f.close()

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#pickle反序列化
def test_func(name):                #因爲前面在序列化的時候data字典中存有test_func對象的內存地址，
    print("name:",name)             # 可是前面序列化程序一執行完內存就釋放了，因此這裏反序列化的時候找不到該內存地址就會報錯，
                                    # 因此在這裏聲明這個函數
import pickle
f = open("text.txt","rb")
data = pickle.loads(f.read())       #從文件中將數據讀出來以後將bytes類型序列化成字典格式     #pickle.loads(f.read())==pickle.load(f)
print(data["test"])
f.close()

注：使用json和pickle時不要往同一個文件序列化或者反序列化屢次，只能往一個文件dumps和loads一次。若要屢次序列化，請往多個文件序列化。

4.shelve模塊，底層也是用的pickle模塊，同pickle的區別就是能夠同時序列化和反序列化屢次

import shelve
import datetime

a = {"name":"feng","job":"IT"}
b = ["1","2","3"]
f = shelve.open("shelve_test")      #打開文件
f["test1"] = a                  #序列化字典
f["test2"] = b                  #序列化列表
f["test3"] = datetime.datetime.now()   #序列化時間
f.close()

#反序列化
# f = shelve.open("shelve_test")     #打開文件
# print(f.get("test1"))
# print(f.get("test2"))
# print(f.get("test2"))
# f.close()

注：json可用於各種語言間轉化；pickle,shelve僅python使用