json & pickle(* * * *)
之前我们学习过用eval内置方法可以将一个字符串转成python对象,不过,eval方法是有局限性的,对于普通的数据类型,
json.loads和eval都能用,但遇到特殊类型的时候,eval就不管用了,所以eval的重点还是通常用来执行一个字符串表达式,
并返回表达式的值。   
import json
x="[null,true,false,1]"
print(eval(x))
print(json.loads(x))
什么是序列化?
 
我们把对象(变量)从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化,在Python中叫pickling,
在其他语言中也被称之为serialization,marshalling,flattening等等,都是一个意思。
 
序列化之后,就可以把序列化后的内容写入磁盘,或者通过网络传输到别的机器上。
 
反过来,把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化,即unpickling。
 
json
 
如果我们要在不同的编程语言之间传递对象,就必须把对象序列化为标准格式,比如XML,
但更好的方法是序列化为JSON,因为JSON表示出来就是一个字符串,可以被所有语言读取,
也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式,并且比XML更快,而且可以直接在Web页面中读取,非常方便。
 
JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象
 
 
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('序列化对象_pickle','wb')#注意是w是写入str,wb是写入bytes,j是'bytes'
f.write(j)  #-------------------等价于pickle.dump(dic,f)
 
f.close()
#-------------------------反序列化
import pickle
f=open('序列化对象_pickle','rb')
 
data=pickle.loads(f.read())#  等价于data=pickle.load(f)
 
 
print(data['age'])
 
Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样,就是它只能用于Python,并且可能不同版本的Python彼此都不兼容
,因此,只能用Pickle保存那些不重要的数据,不能成功地反序列化也没关系。




posted on 2021-01-22 03:18  VincentAdamNemessis  阅读(43)  评论(0编辑  收藏  举报