json模組 & pickle模組

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之前學習過用eval內建方法可以將一個字串轉成python對象，不過，eval方法是有局限性的，對於普通的資料類型，json.loads和eval都能用，但遇到特殊類型的時候，eval就不管用了,所以eval的重點還是通常用來執行一個字串運算式，並返回運算式的值。

import jsonx="[null,true,false,1]"print(eval(x))print(json.loads(x))

什麼是序列化？

我們把對象(變數)從記憶體中變成可儲存或傳輸的過程稱之為序列化，在Python中叫pickling，在其他語言中也被稱之為serialization，marshalling，flattening等等，都是一個意思。

序列化之後，就可以把序列化後的內容寫入磁碟，或者通過網路傳輸到別的機器上。

反過來，把變數內容從序列化的對象重新讀到記憶體裡稱之為還原序列化，即unpickling。

json

如果我們要在不同的程式設計語言之間傳遞對象，就必須把對象序列化為標準格式，比如XML，但更好的方法是序列化為JSON，因為JSON表示出來就是一個字串，可以被所有語言讀取，也可以方便地儲存到磁碟或者通過網路傳輸。JSON不僅是標準格式，並且比XML更快，而且可以直接在Web頁面中讀取，非常方便。

JSON表示的對象就是標準的JavaScript語言的對象，JSON和Python內建的資料類型對應如下：

#----------------------------序列化import json dic={‘name‘:‘alvin‘,‘age‘:23,‘sex‘:‘male‘}print(type(dic))#<class ‘dict‘> j=json.dumps(dic)print(type(j))#<class ‘str‘>  f=open(‘序列化對象‘,‘w‘)f.write(j)  #-------------------等價於json.dump(dic,f)f.close()#-----------------------------還原序列化<br>import jsonf=open(‘序列化對象‘)data=json.loads(f.read())#  等價於data=json.load(f)

 

import json#dct="{‘1‘:111}"#json 不認單引號#dct=str({"1":111})#報錯,因為產生的資料還是單引號:{‘one‘: 1}dct=‘{"1":"111"}‘print(json.loads(dct))#conclusion:#        無論資料是怎樣建立的，只要滿足json格式，就可以json.loads出來,不一定非要dumps的資料才能loads注意點

 

pickle　

##----------------------------序列化import pickle dic={‘name‘:‘alvin‘,‘age‘:23,‘sex‘:‘male‘} print(type(dic))#<class ‘dict‘> j=pickle.dumps(dic)print(type(j))#<class ‘bytes‘>  f=open(‘序列化對象_pickle‘,‘wb‘)#注意是w是寫入str,wb是寫入bytes,j是‘bytes‘f.write(j)  #-------------------等價於pickle.dump(dic,f) f.close()#-------------------------還原序列化import picklef=open(‘序列化對象_pickle‘,‘rb‘) data=pickle.loads(f.read())#  等價於data=pickle.load(f)  print(data[‘age‘])    

 Pickle的問題和所有其他程式設計語言特有的序列化問題一樣，就是它只能用於Python，並且可能不同版本的Python彼此都不相容，因此，只能用Pickle儲存那些不重要的資料，不能成功地還原序列化也沒關係。

 

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