day5-json&pickle

一、json模块

1. dumps和loads

import json

info = {
    'name':'ww',
    'group':7
    }

# 序列化
with open("test.txt","w") as f:
    data = json.dumps(info)
    f.write(data)

# 反序列化
with open("test.txt","r") as f:
    data = json.loads(f.read())

print info

>>> 
{'group': 7, 'name': 'ww'}

2. dump和load

import json

info = {
    'name':'ww',
    'group':7
    }

# 序列化
with open("test.txt","w") as f:
    data = json.dump(info, f)

# 反序列化
with open("test.txt","r") as f:
    data = json.load(f)

print info

>>> 
{'group': 7, 'name': 'ww'}

小结：

1. dumps和loads是成对使用的，dump和load是成对使用的。

2. dumps和loads由于序列化的是内容，所以后面要加s，但是dump和load序列化的内容是对象，所以单数。

3. json只能处理简单的数据类型，例如：字典、列表、字符串等，不能处理函数等复杂的数据类型。

4. json是所有语言通用的，如果我们需要python跟其他语言进行数据交互，那么就用json格式。

二、pickle模块

1. dumps和loads

import pickle

info = {
    'name':'ww',
    'group':7
    }

# 序列化
with open("test.txt","w") as f:
    data = pickle.dumps(info)
    f.write(data)

# 反序列化
with open("test.txt","r") as f:
    data = pickle.loads(f.read())

print info

>>> 
{'group': 7, 'name': 'ww'}

2. dump和load

import pickle

info = {
    'name':'ww',
    'group':7
    }

# 序列化
with open("test.txt","w") as f:
    data = pickle.dump(info, f)

# 反序列化
with open("test.txt","r") as f:
    data = pickle.load(f)

print info

>>> 
{'group': 7, 'name': 'ww'}

 3. 序列化函数

import pickle

def sayhi(name):
    print "hello:",name

info = {
    'name':'ww',
    'group':7,
    'func':sayhi
    }

# 序列化
with open("test.txt","w") as f:
    data = pickle.dumps(info)
    f.write(data)

# 反序列化
with open("test.txt","r") as f:
    data = pickle.loads(f.read())

data.get("func")('ww')

>>> 
hello: ww

小结：

1. json值支持简单的数据类型，pickle支持所有的数据类型。

2. pickle只能支持python本身的序列化和反序列化，不能和其他语言做数据交互。

3. pickle序列化的是整个的数据对象，如果反序列化函数时，函数体中的逻辑变了，会运行新函数体。

4. pickle和json在3.0中只能dump一次和load一次，在2.7里面可以dump多次，load多次，但是最好还是dump一次，load一次。