json & pickle

json & pickle

json:一般用于不同的程序语言之间的序列化与反序列化,它的核心就是字符串,是字符串和python的基本数据类型之间的转换

    json模块提供了四个功能:dumpsdump(序列化, 存), loads(反序列化, 读), load

#json.loads用于将字典,列表,元素形式的字符串,转换成相应的字典、列表、元组
#对于字典里面的内容,里面必须要是""
#例子:
l = "[11,22,33,44]"
import json
result = json.loads(l)
print(result,type(result))
#输出结果:[11, 22, 33, 44] <class ‘list‘>

json.dumps()#将Python的Python基本数据类型转换成字符串
user_list = [11,22,33,44]
import json
s = json.dumps(user_list)
print(s,type(s))

pickle:专用于python的基本数据类型和一种只有python能认识的序列之间的转换,这种序列常常是bytes类型。pickle强大在于可以将代码,类序列化

    pickle模块提供了四个功能:dumpsdump(序列化, 存), loads(反序列化, 读), load 

import pickle

data = {"k1": 123, "k2": ‘Hello‘}

# pickle.dumps 将数据通过特殊的形式转换为只有python特有的类型
result = pickle.dumps(data)
print(result, type(result))

#b‘\x80\x03}q\x00(X\x02\x00\x00\x00k1q\x01K{X\x02\x00\x00\x00k2q\x02X\x05\x00\x00\x00Helloq\x03u.‘ <class ‘bytes‘>

# pickle.dump 将数据通过特殊的形式转换为只有python特有的类型,并写入文件
with open(‘dbb.txt‘, ‘wb‘) as f:
    pickle.dump(data, f)

# pickle.loads 将python特有的类型还原成原数据
new_data = pickle.loads(result)
print(new_data, type(new_data))

#{‘k1‘: 123, ‘k2‘: ‘Hello‘} <class ‘dict‘>

# pickle.load 从文件中读出只有python特有的类型还原成原数据
with open(‘dbb.txt‘, ‘rb‘) as f:
    new_data = pickle.load(f)
    print(new_data, type(new_data))

#{‘k1‘: 123, ‘k2‘: ‘Hello‘} <class ‘dict‘>
时间: 2025-01-02 01:33:08

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Day4 - 迭代器&amp;生成器、装饰器、Json &amp; pickle 数据序列化、软件目录结构规范

---恢复内容开始--- 本节内容 迭代器&生成器 装饰器 Json & pickle 数据序列化 软件目录结构规范 作业:ATM项目开发 1.列表生成式,迭代器&生成器 列表生成式 需求:列表a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],要求把列表里的每个值加1 1 a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 2 b = [] 3 for i in a: 4 b.append(i+1) 5 a = b 6 print(a) 普通青

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-Day4 Python基础进阶之生成器/迭代器/装饰器/Json &amp; pickle 数据序列化

一.生成器 通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表.但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的.而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了.所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间.在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator. 要创建一个generator,有很多种

【python】-- json &amp; pickle、xml、requests、hashlib、shelve、shutil、configparser、subprocess

json & pickle Python中用于序列化的两个模块 json     用于[字符串]和 [python基本数据类型] 间进行转换 pickle   用于[python特有的类型] 和 [python基本数据类型]间进行转换 Json模块提供了四个功能:dumps.dump.loads.load 1.dumps序列化和loads反序列化 dumps()序列化 import json #导入json模块 info = { 'name':"zhangqigao", &qu

json&amp;pickle序列化

一.用途 我们需要将内存中的数据进行序列化,即写入文件中时,写入的类型只能是字符串或者二进制类型.但是如果我们想要将复杂一些的数据类型,如:列表.字典或者函数之类的同样进行序列化,我们就要用到 json或者pickle. 二.json序列化 1.dumps序列化和loads反序列化 dumps把数据类型转换成字符串 import json info = { 'name': 'The Count of Monte Cristo', 'type': 'Movie' } data = json.dum

Python学习笔记——基础篇【第五周】——json &amp; pickle 模块

json & pickle 模块(序列化) 用于序列化的两个模块 json,用于字符串 和 python数据类型间进行转换 pickle,用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换 Json模块提供了四个功能:dumps.dump.loads.load pickle模块提供了四个功能:dumps.dump.loads.load dumps和dump区别: pickle.dump(info,f) #print(pickle.dumps(info)) #f.write(pick

6.python序列化功能之json&pickle

json模块是个非常重要的模块,可以实现任何语言之间跨平台的数据交换,还可以实现一些比较简单的数据类型的持久化.(这里的持久化就是说,把python内部一些比较简单的数据类型,比如说像字符串,列表,元组,字典之类的数据类型,转换为json字符串的标准格式,保存到硬盘中.) json模块常用函数: json.dumps():将python以字典为主的数据类型,包括(列表,元组,等)转换为json字符串. json.loads():将json字符串转换为python可识别的数据类型. json.du

python序列化: json &amp; pickle &amp; shelve 模块

一.json & pickle & shelve 模块 json,用于字符串 和 python数据类型间进行转换pickle,用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换Json模块提供了四个功能:dumps.dump.loads.loadpickle模块提供了四个功能:dumps.dump.loads.load json模块:下面通过一些示例来学习:首先我们来看json的dumps和loads方法 s1={"k1":"v1"}

模块调用,datetime,time,logging,递归,双层装饰器, json,pickle迭代器和生成器

一.python模块(导入,内置,自定义,开源) 1.模块简介 模块是一个包含所有你定义的函数和变量的文件,其后缀名是.py.模块可以被别的程序引入,以使用该模块中的函数等功能.这也是使用python标准库的方法. 类似于函数式编程和面向过程编程,函数式编程则完成一个功能,其他代码用来调用即可,提供了代码的重用性和代码间的耦合.而对于一个复杂的功能来,可能需要多个函数才能完成(函数又可以在不同的.py文件中),n个 .py 文件组成的代码集合就称为模块. 2.模块的引入 在Python中用关键字