Python序列化基礎(chǔ)知識(shí)(json/pickle)
我們把對(duì)象(變量)從內(nèi)存中變成可存儲(chǔ)的過程稱之為序列化,比如XML,在Python中叫pickling,在其他語言中也被稱之為serialization,marshalling,flattening等等,都是一個(gè)意思。
序列化后,就可以把序列化后的內(nèi)容寫入磁盤,或者通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)狡渌?wù)器上,反過來,把變量內(nèi)容從序列化的對(duì)象重新讀到內(nèi)存里稱之為反序列化,即unpickling
json(JavaScript Object Notation)
一種輕量級(jí)的數(shù)據(jù)交換格式。它基于ECMAScript的一個(gè)子集。 JSON采用完全獨(dú)立于語言的文本格式,但是也使用了類似于C語言家族的習(xí)慣(包括C、C++、Java、JavaScript、Perl、Python等)。這些特性使JSON成為理想的數(shù)據(jù)交換語言。易于人閱讀和編寫,同時(shí)也易于機(jī)器解析和生成(一般用于提升網(wǎng)絡(luò)傳輸速率)。
如果我們要在不同的變成語言之間傳遞對(duì)象,就必須把對(duì)象序列化為標(biāo)準(zhǔn)格式,比如XML,但更好的方法是序列化為JSON,因?yàn)镴SON表示出來就是一個(gè)字符串,可以被所有語言讀取,也可以方便地存儲(chǔ)到磁盤或者通過網(wǎng)絡(luò)傳輸,JSON不僅是標(biāo)準(zhǔn)格式,并且比XML更快,而且可以直接在Web頁面中讀取,非常方便,JSON表示的對(duì)象就是標(biāo)準(zhǔn)的JavaScript語言的對(duì)象。
使用方法如下:
import json # 序列化寫(json.dumps()) with open('test.txt', 'w') as f: f.write(json.dumps(dic)) # 序列化讀(json.loads) with open('test.txt', 'r') as f: print(json.loads(f.read())) import json dic = {'name': 'fanjinbao'} # 序列化寫(json.dump()) with open('test.txt', 'w') as f: json.dump(dic, f) # 序列化讀(json.load()) with open('test.txt', 'r') as f: print(json.load(f))
pickle
python的pickle模塊實(shí)現(xiàn)了python的所有數(shù)據(jù)序列和反序列化。基本上功能使用和JSON模塊沒有太大區(qū)別,方法也同樣是dumps/dump和loads/load。cPickle是pickle模塊的C語言編譯版本相對(duì)速度更快。與JSON不同的是pickle不是用于多種語言間的數(shù)據(jù)傳輸,它僅作為python對(duì)象的持久化或者python程序間進(jìn)行互相傳輸對(duì)象的方法,因此它支持了python所有的數(shù)據(jù)類型。
pickle反序列化后的對(duì)象與原對(duì)象是等值的副本對(duì)象,類似與deepcopy。
使用方法如下:
import pickle dic = {'name': 'fanjinbao'} # 序列化寫(pickle.dump()) with open('test.txt', 'wb') as f: f.write(pickle.dumps(dic)) # 序列化讀(pickle.loads()) with open('test.txt', 'rb') as f: print(pickle.loads(f.read())) import pickle dic = {'name': 'fanjinbao'} # 序列化寫(pickle.dump()) with open('test.txt', 'wb') as f: pickle.dump(dic, f) # 序列化讀(pickle.load()) with open('test.txt', 'rb') as f: print(pickle.load(f))
以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
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