json&pickle数据序列化
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序列化：把字典或者字符串的内存对象 存到硬盘上；反序列化：就是从硬盘上加载出来
json序列化与反序列化
序列化：把字典或者字符串的内存对象 存到硬盘上；import jsoninfo = { "name" : "aaa", "age" : 22}f = open("test.text","w",encoding="utf-8")f.write(json.dumps(info))f.close()反序列化：就是从硬盘上加载出来import jsonf = open("test.text","r")data = json.loads(f.read())print(data["age"])print(data)f.close() pickle序列化和反序列化
序列化：把字典或者字符串的内存对象 存到硬盘上；import pickle#此函数再这里没有实际意义，接着往下看def sayhi(name): print("hello,",name)info = { "name" : "bbb", "age" : 33}f = open("text2.text","wb")f.write(pickle.dumps(info))f.close()反序列化：就是从硬盘上加载出来import picklef = open("text2.text","rb")def sayhi(name): print("hello22,", name)data = pickle.loads(f.read())print(data) #结果是{'name': 'bbb', 'age': 33}print(data["age"]) #结果是33#运行sayhi 函数，查看显示结果，这里只是表现了一种写代码的方式。sayhi(data["name"]) #结果是hello22, bbbf.close() pickle序列化2
上边的pickle序列化可以写成：import pickledef sayhi(name): print("hello,",name)info = { "name" : "aaa", "age" : 22, "aaa" :sayhi}f = open("text2.text","wb")pickle.dump(info,f) # 完全相同f.write(pickle.dumps(info))f.close()#反序列化：就是从硬盘上加载出来import picklef = open("text2.text","rb")data = pickle.load(f)print(data)print(data["age"])sayhi("name")f.close() json多次dumps和多次loads
序列化：把字典或者字符串的内存对象 存到硬盘上；import jsoninfo = { "name" : "aaa", "age" : 22}f = open("test01.text","w")f.write(json.dumps(info))info["age"] = 30f.write(json.dumps(info))f.close()'''test01.text内容如下：{"name": "aaa", "age": 22}{"name": "aaa", "age": 30}'''反序列化：就是从硬盘上加载出来 ,在这里loads的时候会报错。import jsonf = open("test01.text","r")data = json.loads(f.read())print(data["age"])f.close()当学序列化只dumps一次，在loads就正确了序列化import jsoninfo = { "name" : "aaa", "age" : 22}f = open("test01.text","w")#f.write(json.dumps(info))info["age"] = 30f.write(json.dumps(info))f.close()#反序列化import jsonf = open("test01.text","r")data = json.loads(f.read())print(data["age"]) #结果是：30f.close() '''
总结： json可以dumps多次，loads的时候报错；同时也不可以loads多次； 要想loads多次，就在dumps的时候dumps成不同的文件，laods不同文件。 '''pickle多次dumps和多次loads
序列化import pickleinfo = { "name" : "aaa", "age" : 22}f = open("test001.text","wb")f.write(pickle.dumps(info))info["age"] = 30f.write(pickle.dumps(info))f.close()反序列化f = open("test001.text","rb")data = pickle.loads(f.read())print(data["age"]) #结果是：22f.close() '''
总结： pickle可以dumps多次，loads的时候不报错，但得出的结果是第一次dumps的内容；同时也不可以loads多次； 要想loads多次，就在dumps的时候dumps成不同的文件，laods不同文件。 '''总结：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序列化：把字典或者字符串的内存对象 存到硬盘上；反序列化：就是从硬盘上加载出来当json dumps多次的时候，loads的时候报错；同时也不可以loads多次；要想loads多次，就在dumps的时候dumps成不同的文件，laods不同文件。当pickle dumps多次的时候，loads的时候不报错，但得出的结果是第一次dumps的内容；同时也不可以loads多次；要想loads多次，就在dumps的时候dumps成不同的文件，laods不同文件。