python序列化与反序列

python序列化与反序列

在python中提供了两个模块可进行序列化。分别是pickle和json。他们两者的功能都差不多，dumps和dump都是进行序列化，而loads和load则是反序列化。

模块1：pickle

pickle是python中独有的序列化模块。有个特别的名字，为泡菜。用于实现Python数据类型与Python特定二进制格式之间的转换。

1. .dumps()和.loads()为格式处理函数

import pickle

#序列化
d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
c = pickle.dumps(d)             #dumps将所传入的变量的值序列化为一个bytes, 就可以将这个bytes写入磁盘或者进行传输。
print(c)

#反序列化
c1 = pickle.loads(c)            #把bytes loads为python对象
print((c1))

运行结果：

2..dump()和.load()主要用来读写json文件函数

import pickle
#写
f = open('2.txt','wb')
d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
pickle.dump(d,f)             #以二进制文件写入2.txt中
print(d)
f.close()

#读
f1 = open('2.txt','rb')
r = pickle.load(f1)         #读出文件内容
print(r)

这里就不上图了。

模块2：json

大部分编程语言都会提供处理json数据的接口，用于实现Python数据类型与通用（json（其他编程语言））字符串之间的转换

直接上源码

1.json.dumps()和json.loads()是json格式处理函数

import json
#序列化
d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
d1 = json.dumps(d)          #dumps方法是把pyhon对象转化为json对象  (转为字符串)
print(type(d1))
print(d1)
#反序列化
d2 = json.loads(d1)         #loads方法是把json对象转化为python对象     （字符串转为python对象）
print(type(d2))
print(d2)

运行结果： 

2.json.dump()和json.load()主要用来读写json文件函数

import json

#写操作
json_info = "{'name': 'Bob', 'age': 20, 'score': 88}"       #字符串  也可以是上面代码的d2变量
file = open('1.json','w',encoding='utf-8')                  #创建（打开）一个可写的1.json文件
json.dump(json_info,file)                   #将json信息写入文件中

#读操作
file = open('1.json','r',encoding='utf-8')
info = json.load(file)                  #读取json信息
print(info)

这里我就不上图了  都差不多的

总结：

pickle与json都可以实现序列化以及反序列化，它们之间不同的有以下几点：

1）、pickle不是用于多种语言间的数据传输，它仅作为python对象的持久化，只针对python的数据类型；而json可以支持更多语言的序列化和反序列化，在python中序列化一个自定义的类对象时，会抛出一个 TypeError。
2）、json的序列化输出是文本对象是str类型，而pickle序列化的输出是二进制字节-bytes。
3）、json可读性优于pickle。