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Python Json序列化與反序列化的示例

 更新時(shí)間:2018年01月31日 09:26:23   作者:菜鳥(niǎo)有點(diǎn)菜  
這篇文章主要介紹了Python Json序列化與反序列化的示例,小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

不同的編程語(yǔ)言有不同的數(shù)據(jù)類(lèi)型; 比如說(shuō):

Python的數(shù)據(jù)類(lèi)型有(dict、list、string、int、float、long、bool、None)
Java的數(shù)據(jù)類(lèi)型有(bool、char、byte、short、int、long、float、double)
C的數(shù)據(jù)類(lèi)型有(bit、bool、char、int、short、long、unsigned、double、float)
Tcl的數(shù)據(jù)類(lèi)型(int、bool、float、string)
Ruby的數(shù)據(jù)類(lèi)型(Number、String、Ranges、Symbols、true、false、Array、Hash)
...

他們的共同特點(diǎn)是,都有字符串類(lèi)型!

所以要實(shí)現(xiàn)不同的編程語(yǔ)言之間對(duì)象的傳遞,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(lái)就是一個(gè)字符串,可以被所有語(yǔ)言讀取,也可以方便地存儲(chǔ)到磁盤(pán)或者通過(guò)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(yè)面中讀取,非常方便.

JSON類(lèi)型     Python類(lèi)型
{}                  dict
[]                  list
"string"            str
1234.56             int或float
true                True
false               False
null                None

在python中,序列化可以理解為:把python的對(duì)象編碼轉(zhuǎn)換為json格式的字符串,反序列化可以理解為:把json格式字符串解碼為python數(shù)據(jù)對(duì)象。在python的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中,專(zhuān)門(mén)提供了json庫(kù)與pickle庫(kù)來(lái)處理這部分。

json的dumps方法和loads方法,可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的序列化和反序列化。具體來(lái)說(shuō),dumps方法,可將json格式數(shù)據(jù)序列為Python的相關(guān)的數(shù)據(jù)類(lèi)型;loads方法則是相反,把python數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)換為json相應(yīng)的數(shù)據(jù)類(lèi)型格式要求。在序列化時(shí),中文漢字總是被轉(zhuǎn)換為unicode碼,在dumps函數(shù)中添加參數(shù)ensure_ascii=False即可解決。

下面是json的序列化與反序列化:

1、Json序列化如下:

import json
print (json.__all__)  #查看json庫(kù)的所有方法
['dump', 'dumps', 'load', 'loads', 'JSONDecoder', 'JSONEncoder']

未在dumps函數(shù)中添加參數(shù)ensure_ascii=False,結(jié)果如下:

#coding: utf-8
import json
dict = {'name':'zhangsan', 'age':33, 'address':'紅星路'}
print('未序列化前的數(shù)據(jù)類(lèi)型為:', type(dict))
print('為序列化前的數(shù)據(jù):', dict)
#對(duì)dict進(jìn)行序列化的處理
dict_xu = json.dumps(dict)  #直接進(jìn)行序列化
print('序列化后的數(shù)據(jù)類(lèi)型為:', type(dict_xu))
print('序列化后的數(shù)據(jù)為:', dict_xu)

未序列化前的數(shù)據(jù)類(lèi)型為: <class 'dict'>
為序列化前的數(shù)據(jù): {'name': 'zhangsan', 'address': '紅星路', 'age': 33}
序列化后的數(shù)據(jù)類(lèi)型為: <class 'str'>
序列化后的數(shù)據(jù)為: {"name": "zhangsan", "address": "\u7ea2\u661f\u8def", "age": 33}

在dumps函數(shù)中添加參數(shù)ensure_ascii=False,結(jié)果如下:

#coding: utf-8
import json

dict = {'name':'zhangsan', 'age':33, 'address':'紅星路'}
print('未序列化前的數(shù)據(jù)類(lèi)型為:', type(dict))
print('為序列化前的數(shù)據(jù):', dict)
#對(duì)dict進(jìn)行序列化的處理
dict_xu = json.dumps(dict,ensure_ascii=False)  #添加ensure_ascii=False進(jìn)行序列化
print('序列化后的數(shù)據(jù)類(lèi)型為:', type(dict_xu))
print('序列化后的數(shù)據(jù)為:', dict_xu)

未序列化前的數(shù)據(jù)類(lèi)型為: <class 'dict'>
為序列化前的數(shù)據(jù): {'address': '紅星路', 'age': 33, 'name': 'zhangsan'}
序列化后的數(shù)據(jù)類(lèi)型為: <class 'str'>
序列化后的數(shù)據(jù)為: {"address": "紅星路", "age": 33, "name": "zhangsan"}

2、Json反序列化如下:

#coding: utf-8
import json
dict = {'name':'zhangsan', 'age':33, 'address':'紅星路'}
print('未序列化前的數(shù)據(jù)類(lèi)型為:', type(dict))
print('為序列化前的數(shù)據(jù):', dict)
#對(duì)dict進(jìn)行序列化的處理
dict_xu = json.dumps(dict,ensure_ascii=False)  #添加ensure_ascii=False進(jìn)行序列化
print('序列化后的數(shù)據(jù)類(lèi)型為:', type(dict_xu))
print('序列化后的數(shù)據(jù)為:', dict_xu)
#對(duì)dict_xu進(jìn)行反序列化處理
dict_fan = json.loads(dict_xu)
print('反序列化后的數(shù)據(jù)類(lèi)型為:', type(dict_fan))
print('反序列化后的數(shù)據(jù)為: ', dict_fan)

未序列化前的數(shù)據(jù)類(lèi)型為: <class 'dict'>
為序列化前的數(shù)據(jù): {'name': 'zhangsan', 'age': 33, 'address': '紅星路'}
序列化后的數(shù)據(jù)類(lèi)型為: <class 'str'>
序列化后的數(shù)據(jù)為: {"name": "zhangsan", "age": 33, "address": "紅星路"}
反序列化后的數(shù)據(jù)類(lèi)型為: <class 'dict'>
反序列化后的數(shù)據(jù)為:  {'name': 'zhangsan', 'age': 33, 'address': '紅星路'}

在實(shí)際的工作中,序列化或者反序列化的可能是一個(gè)文件的形式,不可能像如上寫(xiě)的那樣簡(jiǎn)單的,下來(lái)就來(lái)實(shí)現(xiàn)這部分,把文件內(nèi)容進(jìn)行序列化和反序列化,先來(lái)看序列化的代碼,兩步操作:1、先序列化 列表對(duì)象 ;2、步把序列化成的字符串寫(xiě)入文件:

#coding: utf-8
import json

list = ['Apple','Huawei','selenium','java','python']
#把list先序列化,寫(xiě)入到一個(gè)文件中
# 兩步操作 1步先序列化 列表對(duì)象 2步把序列化成的字符串寫(xiě)入文件
json.dump(list, open('e:/test.txt','w'))  
r1=open('e:/test.txt','r')
print(r1.read())

["Apple", "Huawei", "selenium", "java", "python"]

反序列化,兩步操作:1、先讀取文件的字符串對(duì)象;2、然后反序列化成列表對(duì)象:

#coding: utf-8
import json

list = ['Apple','Huawei','selenium','java','python']
#把list先序列化,寫(xiě)入到一個(gè)文件中
# 兩步操作 1步先序列化 列表對(duì)象 2步把序列化成的字符串寫(xiě)入文件
json.dump(list, open('e:/test.txt','w'))  
r1=open('e:/test.txt','r')
print(r1.read())
#------------------------------------------------------------
#兩步操作:1、先讀取文件的字符串對(duì)象;2、然后反序列化成列表對(duì)象
res=json.load(open('e:/test.txt','r'))
print (res)
print('數(shù)據(jù)類(lèi)型:',type(res))

["Apple", "Huawei", "selenium", "java", "python"]
['Apple', 'Huawei', 'selenium', 'java', 'python']
數(shù)據(jù)類(lèi)型: <class 'list'>

以上就是本文的全部?jī)?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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