今日は、少し死角はとき爬虫類ん：文字列、辞書は、同じファイルに書き込みます。使用することは困難！
など、このようなデータ：
。STR = "！こんにちは、私は52pojie Budyが好き"
ダート= { "陳Moの"：[ "M"、 "22"]}
A、ファイルTXTに保存
[Pythonの]
プレーンテキストビューは、 コードをコピー
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with
open
(
"text.txt"
,
"w"
) as f: f.write(
str
)
#write()只能保存string
f.write(
str
(dirt))
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だから、それを読み出し、読み方を文字列です。汚れは、使用することは困難です。
第二に、データはjson.loadとjson.dumpを使用して、JSONに保存します
[Pythonの]
プレーンテキストビューは、 コードをコピー
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with
open
(
"a.json"
,
"w"
) as f: json.dump(
str
,f)
json.dump(dirt,f)
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読み取り時にJSONを使用しています。ダンプ（）、これはエラー、文字列を生成し、辞書があります。一緒にデータタイプを読むことは一様ではありません。
：第3の方法であり、別々に読み出す
使用）（3 ,, json.loadとjson.dump + json.loads
[Pythonの]
プレーンテキストビューは、 コードをコピー
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import
json
def
read_json():
with
open
(
"a.json"
,
"r"
) as f:
#每一行为一个列表的元素，各行独立
data
=
f.readlines()
for
dat
in
data:
#去掉行后的空白，换行或者回车
dat
=
dat.rstrip()
#利用json.loads()恢复每一行的保存前数据类型，
dir
=
json.loads(dat)
#打印数据类型
print
(
type
(
dir
))
print
(
dir
)
def
write_json():
with
open
(
"a.json"
,
"w"
) as f:
str
=
[
1
,
2
,
5
,
3
,
4
,
5
]
json.dump(
str
,f)
#每行后换行，保证每条数据相互独立。
f.write(
"\n"
)
str
=
{
11
:
22
,
33
:
44
}
json.dump(
str
,f)
f.write(
"\n"
)
str
=
"hello budy!"
json.dump(
str
,f)
#这样会产生比较多的空间浪费。每行有可能不到一半，
if
__name__
=
=
"__main__"
:
write_json()
read_json()
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そうすることで、私の現在のレベルに、利便性の多くは、保存されたデータを簡単に使用するために彼の元のデータ型に従うことができます。しかし、無駄なスペースの多くは、生成された
10バイトで、おそらく、そのような行100のバイトとして