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Python實現數據的序列化操作詳解_python

作者：VT漫步 ? 更新時間： 2022-08-29 編程語言

?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'\x80\x03]q\x00(X\x01\x00\x00\x00Aq\x01X\x01\x00\x00\x00Bq\x02X\x01\x00\x00\x00Cq\x03X\x01\x00\x00\x00Dq\x04e.'

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']

總結

本節給大家介紹 Python 中 json&pickle 模塊的常用操作，對于實現數據的序列化和反序列化提供了支撐。

原文鏈接：https://developer.51cto.com/article/713368.html

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