Python的json and pickle序列化

json序列化和json反序列化

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
__author__ = ‘人生入戏‘
import json

a = {
    "name":"test",
    "age":"20",
}
#json序列化
with open("json_test","w",encoding="utf-8") as f:
    f.write(json.dumps(a)) # 等同于这个 json.dump(a,f)

#json反序列化
with open("json_test","r",encoding="utf-8") as f:
    print(json.loads(f.read())) #等同于这个  print(json.load(f))

pickle序列化和反序列化

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
__author__ = ‘人生入戏‘
import pickle

def hello():
    print("Hello!")
    return 0
a = {
    "name":"test",
    "age":"20",
    "func":hello
}
with open("json_test","wb") as f:
    f.write(pickle.dumps(a))  #等同于这个 pickle.dump(a,f)

with open("json_test","rb") as f:
    print(pickle.loads(f.read())["func"]()) #等同于这个 print(pickle.load(f)["func"]())
时间: 2024-10-05 06:54:22

Python的json and pickle序列化的相关文章

Python下Json和Msgpack序列化比较

Python下Json和Msgpack序列化比较  最近用Python时,遇到了序列化对象的问题,传统的json和新型序列化工具包msgpack都有涉及,于是做一个简单的总结: 通俗的讲:序列化:将对象信息转化为可以存储或传输的形式:反序列化:把这个存储的内容还原成对象. json就不用多做解释了,是一种轻量级的数据交换格式,广泛应用于web开发中.当然也是将对象序列化成符合json规范的格式.网上有一堆堆资料. 官网:http://www.json.org msgpack就有意思了,先看下官方

python常用模块(模块和包的解释,time模块,sys模块,random模块,os模块,json和pickle序列化模块)

1.1模块 什么是模块: 在计算机程序的开发过程中,随着程序代码越写越多,在一个文件里代码就会越来越长,越来越不容易维护. 为了编写可维护的代码,我们把很多函数分组,分别放到不同的文件里,这样,每个文件包含的代码就相对较少,在python中.一个.py文件就称为一个模块(Module) 使用模块的好处: 提高了代码的可维护性. 其次,编写代码不必从零开始.当一个模块编写完毕,就可以被其他地方引用.我们编写程序的时候也经常引用其他模块,包括python的内置的模块和第三方模块. 包(package

Python之路-json和pickle序列化/反序列化

首先引入json模块 序列化:使用json的dumps方法 反序列化:使用json的loads方法 过程:在json序列化后就可以将序列化的数据类型写入文件,然后在从文件中读出该数据类型,然后在进行反序列化 json对象中的其他的方法:dump(info,f)>>>其中Info是需要序列化的数据,f是一个文件句柄:load(f)>>>使用这两个方法不要在对文件进行读写 pickle和json使用方法类似,只是名字不同且pickle可以处理复杂数据类型而json不能(pi

Python基础-json和pickle模块

一 .序列化是指把内存里的数据类型转变成字符串,以使其能存储到硬盘或通过网络传输到远程,因为硬盘或网络传输时只能接受bytes 把字符串转化成内存数据类型 叫做反序列化 json 和 pickle 二. 只是把数据类型转化成字符串存到内存里的意义 json.dumps  json.loads 1.把你的内存数据通过网络共享给远程其他人 2.定义了不同语言的交互规则 a.纯文本,坏处,不能共享复杂的数据类型 b.xml,坏处,占用空间大 c.json,简单,可读性好 三.json与pickle的区

python学习笔记三 pickle序列化

import pickle f=file('asdf.txt','wb') pickle.dump(saved_info,f)#保存pickle信息 f.close() f=file(asdf.txt,'rb') pickle.load(f)  #加载pickle信息 f.close()

Python数据对象的编码和解码,json和pickle模块,base64模块的简单使用

1.面向对象 对象:生活中的客观事物 类:对事物的抽象,在代码中实现class类型 类属性:这类事物具有的特点或者属性 类方法:这类事物具有的行为,可以实现的方法 实例:使用之前对类的实例化之后的结果 实例属性:对象具有的一些描述对象或者形容对象的属性,对象具体具有的特性 实例方法:对象具有的方法,行为动作 1.查看对象所拥有的方法 dir(对象) 例如 print(dir(列表))1.类中的实例(类)属性和方法命名风格 属性:名词 方法:动词 2.Python中万物皆对象 _对象名,对象私有化

python开发模块基础:序列化模块json,pickle,shelve

一,为什么要序列化 # 将原本的字典.列表等内容转换成一个字符串的过程就叫做序列化'''比如,我们在python代码中计算的一个数据需要给另外一段程序使用,那我们怎么给?现在我们能想到的方法就是存在文件里,然后另一个python程序再从文件里读出来.但是我们都知道,对于文件来说是没有字典这个概念的,所以我们只能将数据转换成字典放到文件中.你一定会问,将字典转换成一个字符串很简单,就是str(dic)就可以办到了,为什么我们还要学习序列化模块呢?没错序列化的过程就是从dic 变成str(dic)的

Python序列化之json与pickle

1.json介绍 JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式. 易于人阅读和编写.同时也易于机器解析和生成. 它基于JavaScript Programming Language, Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999的一个子集. JSON采用完全独立于语言的文本格式,但是也使用了类似于C语言家族的习惯(包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等

python序列化模块json和pickle

序列化相关 1. json 应用场景: json模块主要用于处理json格式的数据,可以将json格式的数据转化为python的字典,便于python处理,同时也可以将python的字典或列表等对象转化为json格式的数据,便于跨平台或跨语言进行数据交互 功能: Json模块提供了四个功能:dumps.dump.loads.load Python 编码为 JSON 类型转换对应表: Python JSON dict object list, tuple array str string int,