序列化

#序列化：将原来的字典、列表等内容转化为一个字符串数据类型
#为什么需要序列化呢？
    # 数据存储
    #网络传输(bytes传输)
#序列化： 数据类型(元组、列表等)----> 字符串的过程
# 反序列化： 字符串 ----> 数据类型（元组、列表等）的过程
#json *****
#pickle ****
#shelve ***
#json
    # 通用的序列化格式
    #只有很少的一部分数据类型能够通过json转化成字符串
#pickle
    #所有的python中的数据类型都可以转换成字符串形式
    #pickle序列化的内容只有python能理解
    #反序列化依赖python代码
#shelve
    #序列化句柄
    #使用句柄直接操作，非常方便

#json (dumps:序列化方法 loads反序列化 )  在内存中操作
#数字 字符串 列表 字典 可以通过json序列化
# dic ={"k1":"v1","k2":2}
# print(type(dic),dic)     #<class 'dict'> {'k1': 'v1', 'k2': 2} 字典、列表等是单引号
# import json
# str_d = json.dumps(dic)
# print(type(str_d),str_d)     #<class 'str'> {"k1": "v1", "k2": 2} 通过json转化为str是双引号
# dic_d = json.loads(str_d)
# print(type(dic_d),dic_d)    #<class 'dict'> {'k1': 'v1', 'k2': 2}

#一次性写和读
#json （dump load） 和打开文件有关,先序列化在写入文件
# import json
# dic ={'k1':'v1','k2':2}
# with open('xuli',mode='w',encoding='utf-8') as f:
#     json.dump(dic,f)       #xuli文件内容为{"k1": "v1", "k2": 2}
# with  open('xuli',mode='r',encoding='utf-8') as f:
#     res = json.load(f)
#     print(type(res),res)     #<class 'dict'> {'k1': 'v1', 'k2': 2}

# import json
# dic = ['中国',1,'a',2]
# # with open('xuli',mode='w',encoding='utf-8') as f:
# #     # json.dump(dic,f)    #["\u4e2d\u56fd", 1, "a", 2]
# #     json.dump(dic,f,ensure_ascii=False)    #["中国", 1, "a", 2]
# with open('xuli',encoding='utf-8') as f:
#     res = json.load(f)
#     print(type(res),res)    #<class 'list'> ['中国', 1, 'a', 2]

#多次写和读(多次读写只能用dumps和loads  dump和load只能一次性读写)
import json
# l = [{'k1':'111'},{'k2':'111'},{'k3':'111'}]
# with open('file',mode='w') as f:
#     for dic in l:
#         str_dict = json.dumps(dic)
#         f.write(str_dict+'\n')
# with open('file',mode='r+') as f:
#     l = []
#     for line in f:
#         dic = json.loads(line.strip())
#         print(dic)
#         l.append(dic)
# print(l)

 

# pickle   dumps loads dump load
import  pickle
# dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3 '}
# str_dic = pickle.dumps(dic)
# print(str_dic)          #b'\x80\x03}q\x00(X\x02\x00\x00\x00k1q\x01X\x02\x00\x00\x00v1q\x0
#                         #pickle dumps出来是bytes类型
# dic2 = pickle.loads(str_dic)
# print(dic2)

#pickle 可以一次dump也可以多次dump
# import time
# strut_time = time.localtime(900000000)
# print(strut_time)
# with open('file',mode='wb') as f:
#     pickle.dump(strut_time,f)
# 
# with open('file',mode='rb') as f:
#     strut2_time =pickle.load(f)
#     print(strut2_time.tm_year)