Python3.5 Json与pickle实现数据序列化与反序列化操作示例

 更新时间:2019年04月29日 11:53:41   作者:loveliuzz  
这篇文章主要介绍了Python3.5 Json与pickle实现数据序列化与反序列化操作,结合实例形式分析了Python3.5使用Json与pickle模块实现json格式数据的序列化及反序列化操作相关步骤与注意事项,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了Python3.5 Json与pickle实现数据序列化与反序列化操作。分享给大家供大家参考,具体如下:

1、Json:不同语言之间进行数据交互。

(1)JSON数据序列化:dumps()

JSON数据是一种轻量级的数据交换格式,序列化:将内存数据对象变成字符串。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:ZhengzhengLiu
import json
info = {
  "name":"liu",
  "age":25,
  "sex":"girl"
}
f = open("test.txt","w")
print(json.dumps(info))
f.write(json.dumps(info))
f.close()

运行结果如下图:

(2)JSON数据反序列化:loads()

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:ZhengzhengLiu
import json
f = open("test.txt","r")
data = json.loads(f.read())
print(data['age'])

运行结果 :

25

(3)Json序列化——多次dumps;反序列化——不能实现多次loads

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:ZhengzhengLiu
import json
info = {
  "name":"liu",
  "age":32
}
f = open("test.txt","w")
f.write(json.dumps(info))   #序列化
info["age"]= 21
f.write(json.dumps(info))
f.close()

运行结果:

总结:Json只能处理一些简单的数据类型,如:列表、字典。字符串等。XML正在被Json逐步取代。

Json以后使用只dumps一次,loads一次即可。

2、pickle:通过pickle模块的序列化操作我们能够将程序中运行的对象信息保存到文件中去,永久存储;

通过pickle模块的反序列化操作,我们能够从文件中创建上一次程序保存的对象。

只能在Python语言中用,不能用于其他的语言。

(1)pickle数据序列化:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:ZhengzhengLiu
import pickle
def sayhi(name):
  print("hello",name)
info = {
  "name":"liu",
  "age":32,
  "func":sayhi
}
f = open("test.txt","wb")
print()
f.write(pickle.dumps(info))
f.close()

运行结果如下图:

(2)pickle数据反序列化:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:ZhengzhengLiu
import pickle
def sayhi(name):
  print("hello",name)
f = open("test.txt","rb")
data = pickle.loads(f.read())
print(data["func"]("liu"))

运行结果:

hello liu
None

PS:这里再为大家推荐几款比较实用的json在线工具供大家参考使用:

在线JSON代码检验、检验、美化、格式化工具:
http://tools.jb51.net/code/json

JSON在线格式化工具:
http://tools.jb51.net/code/jsonformat

在线XML/JSON互相转换工具:
http://tools.jb51.net/code/xmljson

json代码在线格式化/美化/压缩/编辑/转换工具:
http://tools.jb51.net/code/jsoncodeformat

在线json压缩/转义工具:
http://tools.jb51.net/code/json_yasuo_trans

更多Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python操作json技巧总结》、《Python编码操作技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

相关文章

  • python内存管理分析

    python内存管理分析

    这篇文章主要介绍了python内存管理,较为详细的分析了Python的内存管理机制,需要的朋友可以参考下
    2015-04-04
  • python机器学习高数篇之函数极限与导数

    python机器学习高数篇之函数极限与导数

    这篇文章主要介绍了python机器学习高数篇之函数极限和导数,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2021-08-08
  • python 实现dict转json并保存文件

    python 实现dict转json并保存文件

    今天小编就为大家分享一篇python 实现dict转json并保存文件,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2019-12-12
  • 解决python彩色螺旋线绘制引发的问题

    解决python彩色螺旋线绘制引发的问题

    今天小编就为大家分享一篇解决python彩色螺旋线绘制引发的问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2019-11-11
  • Python实现根据Excel生成Model和数据导入脚本

    Python实现根据Excel生成Model和数据导入脚本

    最近遇到一个需求,有几十个Excel,每个的字段都不一样,然后都差不多是第一行是表头,后面几千上万的数据,需要把这些Excel中的数据全都加入某个已经上线的Django项目。所以我造了个自动生成 Model和导入脚本的轮子,希望对大家有所帮助
    2022-11-11
  • Pandas实现DataFrame按行求百分数(比例数)

    Pandas实现DataFrame按行求百分数(比例数)

    今天小编就为大家分享一篇Pandas实现DataFrame按行求百分数(比例数),具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2019-12-12
  • python创建文本文件的简单方法

    python创建文本文件的简单方法

    在本篇内容里小编给大家整理分享的是一篇关于python创建文本文件的简单方法,有需要的朋友们可以参考学习下。
    2020-08-08
  • python多线程中的定时器你了解吗

    python多线程中的定时器你了解吗

    这篇文章主要为大家介绍了python多线程中的定时器,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下,希望能够给你带来帮助
    2022-01-01
  • Python time库基本使用方法分析

    Python time库基本使用方法分析

    这篇文章主要介绍了Python time库基本使用方法,结合实例形式分析了Python time模块基本功能、控制符、使用方法与操作注意事项,需要的朋友可以参考下
    2019-12-12
  • Python Zipfile模块进行ZIP文件的创建解压信息获取和加密等操作

    Python Zipfile模块进行ZIP文件的创建解压信息获取和加密等操作

    这篇文章主要为大家介绍了Python Zipfile模块进行ZIP文件的创建解压信息获取和加密等操作,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪
    2024-01-01

最新评论