Python-JSON和pickle

2018-10-10 08:40:04来源:博客园 阅读 ()

新老客户大回馈,云服务器低至5折

笔记:
一:简介
(1)JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级(XML重量级)的数据交换格式。
是为了数据交换而定制的一种规则,它基于ECMAScript的一个子集。

(2)JSON是一种数据格式!
字符串是JSON的表现形式。(符合JSON格式的字符串叫做JSON字符串)

(3)Python3中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码,它包含了两个函数:
json.dumps(): 对数据进行编码。
json.loads(): 对数据进行解码。
(4)JSON的优点是:易阅读、易解析、网络传输效率高、跨语言交换数据

二:python 编码为JSON类型转换对应表:
_______________________________________________
| python | JSON |
-------------------------------------------------
| dict | object |
-------------------------------------------------
| list,tuple | array |
-------------------------------------------------
| str | string |
-------------------------------------------------
| int,float,Enums | number |
-------------------------------------------------
| True,False,None | true,false,null |
-------------------------------------------------

三: 如果你要处理的是文件而不是字符串,可以使用
json.dump()
json.load()

四:用pickle对数据序列化和反序列化
(1)方法:
pickle.dump()
pickle.load()
pickle.dumps()
pickle.loads()
(2)数据类型:
所有python支持的原生类型:布尔值,整数,浮点数,复数,字符串,字节,None。
由任何原生类型组成的列表,元组,字典和集合。
函数,类,类的实例

五:JSON和pickle之间的区别
JSON序列化和反序列化的目的是将Python数据类型转换为JSON标准类型,
或者将JSON类型的数据转换为python的数据类型,从而实现不同语言之间的数据交换!
pickle:在程序运行过程中希望保存一个数据,重用或者发送给其他人,可以采用这方式
将数据写入文件,支持所有数据类型!
code:
 1 import json
 2 import pickle
 3 # ----------------------------------------------#
 4 # 反序列化
 5 # ----------------------------------------------#
 6 # object
 7 json_str = '{"name":"qiyue", "age":18}'     # JSON字符串
 8 student = json.loads(json_str)    # JSON对象转换为字典
 9 print(student)
10 print(json_str)
11 print(type(student))
12 
13 # object
14 json_str1 = '[{"name":"qiyue", "age":18, "flag":false}, ' \
15             '{"name":"qiyue", "age":18}]'     # JSON字符串
16 student1 = json.loads(json_str1)    # JSON对象转换为字典
17 print(type(student1), student1)
18 print(student1[0])
19 
20 # ----------------------------------------------#
21 # 序列化
22 # ----------------------------------------------#
23 student2 = [
24                 {"name": "qiyue", "age": 18, "flag": False},
25                 {"name": "qiyue", "age": 18}
26            ]
27 
28 json_str1 = json.dumps(student2)    # 转换为字符串后可以利用正则表达式处理字符串
29 print(type(json_str1), json_str1)
30 
31 # ----------------------------------------------#
32 # 处理的是文件
33 # ----------------------------------------------#
34 # 将数据写入文件
35 student3 = [
36                 {"name": "qiyue", "age": 18, "flag": False},
37                 {"name": "qiyue", "age": 18}
38            ]
39 with open('data.json', 'w') as f:
40     json.dump(student3, f)
41 
42 # 读取数据
43 with open('data.json', 'r') as f:
44     data = json.load(f)
45 
46 
47 # dumps(object)将对象序列化
48 list_a = ["English", "Math", "Chinese"]
49 list_b = pickle.dumps(list_a)   # 序列化数据
50 print(list_a)
51 print(list_b)
52 
53 # loads(object)将对象原样恢复,并且对象类型也恢复原来的格式
54 list_c = pickle.loads(list_b)
55 print(list_c)
56 
57 
58 # dumps(object,file)将对象序列化后存储到文件中
59 group1 = ("baidu", "wen", "qingtian")
60 f1 = open('group.txt', 'wb')
61 pickle.dump(group1, f1, True)
62 f1.close()
63 
64 # load(object, file)将文件中的信息恢复
65 f2 = open('group.txt', 'rb')
66 t = pickle.load(f2)
67 f2.close()
68 print(t)

 

 
 

标签:

版权申明:本站文章部分自网络,如有侵权,请联系:west999com@outlook.com
特别注意:本站所有转载文章言论不代表本站观点,本站所提供的摄影照片,插画,设计作品,如需使用,请与原作者联系,版权归原作者所有

上一篇:1.2为多变量数据绘制散点阵图

下一篇:python UDP套接字通信