python3--json与pickle数据序列化

必读:json和pickle 可以多次jumps,

1、json适合处理简单数据,可以跨语言、跨文件;

基本方法:(比较low的方法序列化用str转换,反序列化用eval;)

       import json

       #数据序列化

       info = {"name":"bokeyuan"}

       f = open("test.txt","w")

       f.write(json.dumps(info))

       f.close

     #数据反序列化

       f = open("test.txt","r")

       data =  json.loads(f.read()) 

      print(data["name"])

       f.close

       

2、pickle适合处理复杂数据(如:函数),但是只能在本语言使用(python),其它语言不识别pickle数据;

基本方法:

       import pickle

       #数据序列化

       info = {"name":"bokeyuan"}

       f = open("test.txt","w")

       f.write(pickle.dumps(info))

       f.close

////////////////////////////////////////////////////////////////////

     #数据序列化的另外一个方法

       info = {"name":"bokeyuan"}

       f = open("test.txt","w")

       pickle.dump(info,f)    #完全等价这个语句:   f.write(pickle.dumps(info))

       f.close

     #数据反序列化

       f = open("test.txt","r")

       data = pickle.loads(f.read()) 

      print(data["name"])

       f.close

////////////////////////////////////////////////////////////////////

     #数据序反列化的另外一个方法

       f = open("test.txt","r")

       data = pickle.load(f)    #完全等价这个语句: data = pickle.loads(f.read()) 

      print(data["name"])

       f.close

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转载自www.cnblogs.com/guoyucong/p/12425686.html