json與pickle

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json

json是進行程式資料類型的序列化與還原序列化的模組之一。利用它可以進行不同平台，不同程式下的資料交換或者是程式暫時儲存資料的一種方法。下面看一看json的用法：

 1 #json_序列化.py 2 import json 3 dic={ 4     "id":"123456", 5     "name":"Jack", 6     "country":"China" 7     } 8 date=json.dumps(dic) 9 with open("demo.txt","w") as f:10     f.write(date)11 12 #json_還原序列化.py13 import json14 with open("demo.txt","r") as f:15     dic1=json.loads(f.read())16 print(dic1["name"])

上面展示了兩個檔案的內容，第一個檔案是將一個字典序列化成字串（使用dumps（）方法），然後寫入一個檔案（demo.txt）。第二個檔案是將demo.txt中的內容讀取出來，然後用loads（）方法將其還原序列化可以執行的那個字典對象，並且列印出字典的“name”的內容。

其實除了dumps（）和loads（）兩個方法之外，json還有兩個更簡單的方法：dump（）和load（）。下面示範用法：

 1 #json_序列化2.py 2 import json 3 dic={ 4     "id":"123456", 5     "name":"Jack", 6     "country":"China" 7     } 8 with open("demo.txt","w") as f: 9     date=json.dump(dic,f)10 11     12 13 #json_還原序列化2.py14 import json15 with open("demo.txt","r") as f:16     dic1=json.load(f)17 print(dic1["name"])

對比一下就知道，dump（）和load（）是將dumps（）和loads（）以及檔案的讀寫操作進行的封裝。

 

pickle

pickle同樣擁有json的上述四種方法，並且用法一模一樣，在這裡我就不做示範。但是pickle的功能更加強大。json只能夠序列化一些比較簡單的資料對象，如列表，字典等等。而pickle則還可以序列化函數，類等複雜物件。

下面示範一下pickle怎樣序列化和還原序列化一個函數。

 1 #pickle_序列化.py 2 import pickle 3 #定義函數hello 4 def hello(name): 5     print("hello",name) 6 #定義列表，把hello也存進去 7 dic1={ 8     "name":"Mark", 9     "func":hello10     }11 with open("demo.txt","wb") as f:12     pickle.dump(dic1,f)13 14 #pickle_還原序列化.py15 import pickle16 #######################17 def hello(name):18     print("hello",name)19 #######################20 with open("demo.txt","rb")as f:21     dic2=pickle.load(f)22 dic2["func"]("Jack")

上面同樣展示了兩個檔案的內容注意。要注意以下的問題：

1.當涉及到函數，類等的序列化和還原序列化的時候，在開啟檔案的時候都要以二進位的形式開啟，注意展示中的“wb”，“rb”

2.如果要使還原序列化出來的函數可以再新檔案裡執行的話，必須要把前面定義好的函數的原始碼複製到新檔案裡（注意pickle_還原序列化.py中的兩排#行內的內容），否則將無法運行，如果沒有#號內的內容的話，程式會報錯：AttributeError: Can‘t get attribute ‘hello‘ on <module ‘__main__‘ from ‘D:/Users/LENOVO/PycharmProjects/Myfirstflask/about_json反.py‘>

3.可以對複製過來的函數的原始碼變更，只需要保證函數名與序列化時所用的函數名一致即可，更改後如果調用該函數，則按照更改後的函數執行（當然這種更改必須是有必要的）

 

彭前超

時間：2017/6/13 19:45

 

json與pickle