Python 基礎 json 與pickle，jsonpickle

Python 基礎 json 與pickle，jsonpickle

         json 與pickle 是一種序列化的資料格式，在學json與pickle 之前呢，我們是接觸過eval 函數的，這個函數是幹嘛用的呢？其實這個函數就是提取字串中的資料類型的。剛學會之歌方法的時候感覺好牛逼，好牛逼，but,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。

#---轉換類型d={"name":"yuan"}s=str(d)print(type(s))d2=eval(s)print(d2[1])with open("test") as f:    for i in f :        if type(eval(i.strip()))==dict:            print(eval(i.strip())[1])            

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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。

    現在就先介紹一下牛逼的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。

    這幾天都是把資料存入和取出文字檔，用json類型的“字串”進行操作，在這個過程中出現過很多的錯誤，今天就對我之前跳過的坑做一次總結吧！

先看一下json在文字檔中的使用方式，關鍵自己只學了這個呀，

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

看起來操作很簡單吧，沒錯他就會給你這種假象，然後你自己操作一下就掉坑裡去了！看起來沒啥問題是吧，好我就給你找個問題你看看哈

 

def oo():    with open('new_hello','r') as f:        #for i in f:            data = json.loads(f.read())            # print(data)            # ret.append(data)            return datares = oo()print(res)

結果你就會發現：沒錯就是這個錯誤，這個錯誤呢考驗了我整整一天的時間，為啥會報出這個錯誤呢，其實原因有很多種，就我遇到的我可以說一說，

1.從上面的代碼你就會看出我是一次性把檔案中的內容載入在記憶體中，然後就loads列印了，這個當然會報錯了，json是一行行取資料的，你這樣操縱的話，後面一行就會覆蓋前面的一行，這樣一定會出問題的呀！so,你該如何做就不用我多說了吧，只能迴圈遍曆輸出了，這是解決這一問題的辦法之一，

2.在你隱藏檔過程中不能有空行，若是自己往檔案中手動儲存字典類型的資料，就要全部使用雙引號，這一點要牢牢記住！！！

在使用json中要注意的問題：

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

pickle

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。

最後呢，也對json進行一下總結：

Json簡介：Json，全名 JavaScript Object Notation，是一種輕量級的資料交換格式。Json最廣泛的應用是作為AJAX中web伺服器和用戶端的通訊的資料格式。

Encode過程，是把python對象轉換成json對象的一個過程，常用的兩個函數是dumps和dump函數。兩個函數的唯一區別就是dump把python對象轉換成json對象產生一個fp的檔案流，而dumps則是產生了一個字串：

Decode過程，是把json對象轉換成python對象的一個過程，常用的兩個函數是loads和load函數。區別跟dump和dumps是一樣的。