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Python怎么實現數據序列化

發布時間:2023-04-12 10:34:06 來源:億速云 閱讀:125 作者:iii 欄目:編程語言

這篇文章主要介紹“Python怎么實現數據序列化”的相關知識,小編通過實際案例向大家展示操作過程,操作方法簡單快捷,實用性強,希望這篇“Python怎么實現數據序列化”文章能幫助大家解決問題。

在日常開發中,對數據進行序列化和反序列化是常見的數據操作,Python提供了兩個模塊方便開發者實現數據的序列化操作,即 json 模塊和 pickle 模塊。這兩個模塊主要區別如下:

  • json 是一個文本序列化格式,而 pickle 是一個二進制序列化格式;

  • json 是我們可以直觀閱讀的,而 pickle 不可以;

  • json 是可互操作的,在 Python 系統之外廣泛使用,而 pickle 則是 Python 專用的;

  • 默認情況下,json 只能表示 Python 內置類型的子集,不能表示自定義的類;但 pickle 可以表示大量的 Python 數據類型。

Json 模塊

Json 是一種輕量級的數據交換格式,由于其具有傳輸數據量小、數據格式易解析等特點,它被廣泛應用于各系統之間的交互操作,作為一種數據格式傳遞數據。它包含多個常用函數,具體如下:

dumps()函數

dumps()函數可以將 Python 對象編碼成 Json 字符串。例如:

#字典轉成json字符串 加上ensure_ascii=False以后,可以識別中文, indent=4是間隔4個空格顯示 

import json 
d={'小明':{'sex':'男','addr':'上海','age':26},'小紅':{ 'sex':'女','addr':'上海', 'age':24},}
print(json.dumps(d,ensure_ascii=False,indent=4)) 

#執行結果:
{
"小明": {
"sex": "男",
"addr": "上海",
"age": 26
},
"小紅": {
"sex": "女",
"addr": "上海",
"age": 24
}
}
dump()函數

dump()函數可以將 Python對象編碼成 json 字符串,自動寫入到文件中,不需要再單獨寫文件。例如:

#字典轉成json字符串,不需要寫文件,自動轉成的json字符串寫入到‘users.json’的文件中 
import json 
d={'小明':{'sex':'男','addr':'上海','age':26},'小紅':{ 'sex':'女','addr':'上海', 'age':24},}
#打開一個名字為‘users.json’的空文件
fw =open('users.json','w',encoding='utf-8')

json.dump(d,fw,ensure_ascii=False,indent=4)
loads()函數

loads()函數可以將 json 字符串轉換成 Python 的數據類型。例如:

#這是users.json文件中的內容
{
"小明":{
"sex":"男",
"addr":"上海",
"age":26
},
"小紅":{
"sex":"女",
"addr":"上海",
"age":24
}
}

#!/usr/bin/python3
#把json串變成python的數據類型 
import json
#打開‘users.json’的json文件
f =open('users.json','r',encoding='utf-8')
#讀文件
res=f.read()
print(json.loads(res)) 

#執行結果:
{'小明': {'sex': '男', 'addr': '上海', 'age': 26}, '小紅': {'sex': '女', 'addr': '上海', 'age': 24}}
load()函數

load()跟loads()功能相似,load()函數可以將 json 字符串轉換成 Python 數據類型,不同的是前者的參數是一個文件對象,不需要再單獨讀此文件。例如:

#把json串變成python的數據類型:字典,傳一個文件對象,不需要再單獨讀文件 
import json 
#打開文件
f =open('users.json','r',encoding='utf-8') 
print(json.load(f))

#執行結果:
{'小明': {'sex': '男', 'addr': '上海', 'age': 26}, '小紅': {'sex': '女', 'addr': '上海', 'age': 24}}
Pickle 模塊

Pickle 模塊與 Json 模塊功能相似,也包含四個函數,即 dump()、dumps()、loads() 和 load(),它們的主要區別如下:

dumps 和 dump 的區別在于前者是將對象序列化,而后者是將對象序列化并保存到文件中。

loads 和 load 的區別在于前者是將序列化的字符串反序列化,而后者是將序列化的字符串從文件讀取并反序列化。

dumps()函數

dumps()函數可以將數據通過特殊的形式轉換為只有python語言認識的字符串,例如:

import pickle
# dumps功能
import pickle
data = ['A', 'B', 'C','D']
print(pickle.dumps(data))

b'x80x03]qx00(Xx01x00x00x00Aqx01Xx01x00x00x00Bqx02Xx01x00x00x00Cqx03Xx01x00x00x00Dqx04e.'
dump()函數

dump()函數可以將數據通過特殊的形式轉換為只有python語言認識的字符串,并寫入文件。例如:

# dump功能
with open('test.txt', 'wb') as f:
pickle.dump(data, f)
print('寫入成功')

寫入成功
loads()函數

loads()函數可以將pickle數據轉換為python的數據結構。例如:

# loads功能
msg = pickle.loads(datastr)
print(msg)

['A', 'B', 'C', 'D']
load()函數

load()函數可以從數據文件中讀取數據,并轉換為python的數據結構。例如:

# load功能
with open('test.txt', 'rb') as f:
 data = pickle.load(f)
print(data)

['A', 'B', 'C', 'D']

關于“Python怎么實現數據序列化”的內容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識,可以關注億速云行業資訊頻道,小編每天都會為大家更新不同的知識點。

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