关键词：
Python 入门之 内置模块 -- 序列化模块（json模块、pickle模块）
1、序列化
Python中这种序列化模块有三种：
? json模块 :
? 不同语言都遵循的一种数据转化格式，即不同语言都使用的特殊字符串。（比如Python的一个列表[1, 2, 3]利用json转化成特殊的字符串，然后在编码成bytes发送给php的开发者，php的开发者就可以解码成特殊的字符串，然后在反解成原数组(列表): [1, 2, 3]）
? json序列化只支持部分Python数据结构：dict,list, tuple,str,int, float,True,False,None
? pickle模块：
? 只能是Python语言遵循的一种数据转化格式，只能在python语言中使用。
? 支持Python所有的数据类型包括实例化对象。
? shelve模块：类似于字典的操作方式去操作特殊的字符串。
序列化的本质就是将一种数据结构（如字典，列表）等转换成一个特殊的序列（字符串或者bytes）的过程就叫做序列化。
（1）序列化模块就是将一个常见的数据结构转化成一个特殊的序列，并且这个特殊的序列还可以反解回去。
（2）主要用途：
<1> 文件读写数据
<2> 网络传输数据
（3）json模块
<1> json模块是将满足条件的数据结构转化成特殊的字符串，并且也可以反序列化还原回去
<2> 能够序列的数据类型：字典，列表，元组
? 4方法 2组
dumps loads ---- 用于网络传输
dump load ---- 用于文件存储
1> dumps、loads
[1] 将字典类型转换成字符串类型
import json
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
str_dic = json.dumps(dic) #序列化：将一个字典转换成一个字符串
print(type(str_dic),str_dic) #<class 'str'> {"k3": "v3", "k1": "v1", "k2": "v2"}
#注意，json转换完的字符串类型的字典中的字符串是由""表示的[2] 将字符串类型的字典转换成字典类型
import json
dic2 = json.loads(str_dic) #反序列化：将一个字符串格式的字典转换成一个字典
#注意，要用json的loads功能处理的字符串类型的字典中的字符串必须由""表示
print(type(dic2),dic2) #<class 'dict'> {'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'}[3] 还支持列表类型
list_dic = [1,['a','b','c'],3,{'k1':'v1','k2':'v2'}]
str_dic = json.dumps(list_dic) #也可以处理嵌套的数据类型
print(type(str_dic),str_dic) #<class 'str'> [1, ["a", "b", "c"], 3, {"k1": "v1", "k2": "v2"}]
list_dic2 = json.loads(str_dic)
print(type(list_dic2),list_dic2) #<class 'list'> [1, ['a', 'b', 'c'], 3, {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}]2> dump、load
[1] 将对象转换成字符串写入到文件当中
import json
f = open('json_file.json','w')
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
json.dump(dic,f) #dump方法接收一个文件句柄，直接将字典转换成json字符串写入文件
f.close()
# json文件也是文件，就是专门存储json字符串的文件。[2] 将文件中的字符串类型的字典转换成字典
import json
f = open('json_file.json')
dic2 = json.load(f) #load方法接收一个文件句柄，直接将文件中的json字符串转换成数据结构返回
f.close()
print(type(dic2),dic2)其他参数说明
ensure_ascii:，当它为True的时候，所有非ASCII码字符显示为uXXXX序列，只需在dump时将ensure_ascii设置为False即可，此时存入json的中文即可正常显示。
separators：分隔符，实际上是(item_separator, dict_separator)的一个元组，默认的就是(,,:)；这表示dictionary内keys之间用“,”隔开，而KEY和value之间用“：”隔开。
sort_keys：将数据根据keys的值进行排序。
json序列化存储多个数据到同一个文件中
对于json序列化，存储多个数据到一个文件中是有问题的，默认一个json文件只能存储一个json数据，但是也可以解决，举例说明：
对于json 存储多个数据到文件中
dic1 = {'name':'oldboy1'}
dic2 = {'name':'oldboy2'}
dic3 = {'name':'oldboy3'}
f = open('序列化',encoding='utf-8',mode='a')
json.dump(dic1,f)
json.dump(dic2,f)
json.dump(dic3,f)
f.close()
f = open('序列化',encoding='utf-8')
ret = json.load(f)
ret1 = json.load(f)
ret2 = json.load(f)
print(ret)上边的代码会报错,解决方法:
dic1 = {'name':'oldboy1'}
dic2 = {'name':'oldboy2'}
dic3 = {'name':'oldboy3'}
f = open('序列化',encoding='utf-8',mode='a')
str1 = json.dumps(dic1)
f.write(str1+'
')
str2 = json.dumps(dic2)
f.write(str2+'
')
str3 = json.dumps(dic3)
f.write(str3+'
')
f.close()
f = open('序列化',encoding='utf-8')
for line in f:
print(json.loads(line))（4）pickle模块
<1> pickle模块是将Python所有的数据结构以及对象等转化成bytes类型，然后还可以反序列化还原回去
<2> 只有Python有，几乎可以序列Python中所有数据类型，匿名函数不能序列
使用上与json几乎差不多，也是两对四个方法。
dumps loads ---- 用于网络传输
dump load ---- 用于文件存储
1> dumps、loads
import pickle
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
str_dic = pickle.dumps(dic)
print(str_dic) # bytes类型
dic2 = pickle.loads(str_dic)
print(dic2) #字典
# 还可以序列化对象
import pickle
def func():
print(666)
ret = pickle.dumps(func)
print(ret,type(ret)) # b'x80x03c__main__
func
qx00.' <class 'bytes'>
f1 = pickle.loads(ret) # f1得到 func函数的内存地址
f1() # 执行func函数2> dump、load
dic = {(1,2):'oldboy',1:True,'set':{1,2,3}}
f = open('pick序列化',mode='wb')
pickle.dump(dic,f)
f.close()
with open('pick序列化',mode='wb') as f1:
pickle.dump(dic,f1)
pickle序列化存储多个数据到一个文件中
dic1 = {'name':'oldboy1'}
dic2 = {'name':'oldboy2'}
dic3 = {'name':'oldboy3'}
f = open('pick多数据',mode='wb')
pickle.dump(dic1,f)
pickle.dump(dic2,f)
pickle.dump(dic3,f)
f.close()
f = open('pick多数据',mode='rb')
while True:
try:
print(pickle.load(f))
except EOFError:
break
f.close()
自写一个pickle写入文件上下文
class MyPickle:
def __init__(self,path,mode='load'):
self.path = path
self.mode = 'ab' if mode=='dump' else 'rb'
def __enter__(self):
self.f = open(self.path, mode=self.mode)
return self
def dump(self,content):
pickle.dump(content,self.f)
def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
self.f.close()
def __iter__(self):
while True:
try:
yield pickle.load(self.f)
except EOFError:
break
class Course:
def __init__(self,name,price,period):
self.name = name
self.price = price
self.period = period
python = Course('python',19800,'6 months')
linux = Course('linux',19800,'6 months')
with MyPickle('course_file') as p:
for obj in p:
print(obj.__dict__)
with MyPickle('course_file','dump') as p:
p.dump(python)
p.dump(linux)
with open('course_file','ab') as f:
pickle.dump(linux,f)
with open('course_file','rb') as f:
while True:
try:
obj = pickle.load(f)
print(obj.__dict__)
except EOFError:
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