Python序列化模块之pickle与json详解

# 这是我想要保存的一段数据
lst = ['A', 'B', 'C']

# 直接使用open函数不能将非字符串和非字节流的数据写入文件
with open('data.txt', 'w', encoding='UTF-8') as fp :
	fp.write(lst)
# ！！！ TypeError

# 将数据变成字符串就破坏了原有的数据结构（如果很复杂的数据结构几乎没有复原的可能性）
lst = str(lst)

# 将数据变成字节流：只能将字符串变成字节流数据！

import pickle


# 这是我想要保存的一段数据
lst = ['A', 'B', 'C']


# dumps 把任意对象序列化成bytes
res = pickle.dumps(lst)
print(res)  # b'\x80\x03]q\x00(X\x01\x00\x00\x00Aq\x01X\x01\x00\x00\x00Bq\x02X\x01\x00\x00\x00Cq\x03e.'
print(type(res))  # <class 'bytes'>
# 序列化后的bytes数据可以写入文件中。


# loads 把任意bytes反序列化成为原来的数据
lst = pickle.loads(res)
print(lst)  # ['A', 'B', 'C']
print(type(lst))  # <class 'list'>


# 尝试反序列化其它的bytes数据
char = '你好'
by_char = char.encode()
new_char = pickle.loads(by_char)  # _pickle.UnpicklingError: invalid load key, '\xe4'.

import pickle


# 这是我想要保存的一段数据
lst = ['A', 'B', 'C']


# dumps 和 loads 配合文件操作
# 序列化后写入文件
with open('test.txt', 'wb') as fp:
    data = pickle.dumps(lst)
    fp.write(data)
# 读取文件反序列化
with open('test.txt', 'rb') as fp:
    data = fp.read()
    lst = pickle.loads(data)


# dump 和 load 配合文件操作
# 序列化写入文件
with open('test.txt', 'wb') as fp:
    pickle.dump(lst, fp)
# 读取文件反序列化
with open('test.txt', 'rb') as fp:
    lst = pickle.load(fp)

import json

dict_var = {1: 1, 2.2: 2.2, False: True, '123': '123', "234": "234", None: None}

json_obj = json.dumps(dict_var)
dict_var = json.loads(json_obj)

print(dict_var)
# {'1': 1, '2.2': 2.2, 'false': True, '123': '123', '234': '234', 'null': None}

import json

# 开启排序
dict_var = {'B': '2', 'A': '1'}
print(dict_var)  # {'B': '2', 'A': '1'}
json_char = json.dumps(dict_var, ensure_ascii=False, sort_keys=True)
dict_var = json.loads(json_char)
print(dict_var)  # {'A': '1', 'B': '2'}

# 关闭排序
dict_var = {'B': '2', 'A': '1'}
print(dict_var)  # {'B': '2', 'A': '1'}
json_char = json.dumps(dict_var, ensure_ascii=False, sort_keys=False)
dict_var = json.loads(json_char)
print(dict_var)  # {'B': '2', 'A': '1'}

# dump 也一样哦

# json 可以连续dump，但是不能连续load
import json

# 序列化数据
lst1 = [1, 2, 3]
lst2 = [4, 5, 6]
lst3 = [7, 8, 9]

# 序列化写入文件
with open('test.json', 'w', encoding='UTF-8') as fp:
    json.dump(lst1, fp)
    json.dump(lst2, fp)
    json.dump(lst3, fp)

# 读取文件反序列化
with open('test.json', 'r', encoding='UTF-8') as fp:
    data1 = json.load(fp)  # ERROR
    data2 = json.load(fp)
    data3 = json.load(fp)

# ！！！ json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: line 1 column 10 (char 9)

# pickle 可以连续dump，也可以连续load
import pickle

# 序列化数据
lst1 = [1, 2, 3]
lst2 = [4, 5, 6]
lst3 = [7, 8, 9]

# 序列化写入文件
with open('pickle.txt', 'wb') as fp:
    pickle.dump(lst1, fp)
    pickle.dump(lst2, fp)
    pickle.dump(lst3, fp)

# 读取文件反序列化
with open('pickle.txt', 'rb') as fp:
    data1 = pickle.load(fp)  # [1, 2, 3]
    print(data1)
    data2 = pickle.load(fp)  # [4, 5, 6]
    print(data2)
    data3 = pickle.load(fp)  # [7, 8, 9]
    print(data3)

# 尝试先逐行读取，再反序列化
with open('pickle.txt', 'rb') as fp:
    datum = fp.readlines()
    print(len(datum))  # 1
    
    for data in datum:
        data = pickle.loads(data)
        print(data)  # [1, 2, 3]   # 只能读出一个

import json

# 序列化数据
lst1 = [1, 2, 3]
lst2 = [4, 5, 6]
lst3 = [7, 8, 9]

# 序列化写入文件，每写入一条数据插一个换行
with open('test.json', 'w', encoding='UTF-8') as fp:
    json.dump(lst1, fp)
    fp.write('\n')
    json.dump(lst2, fp)
    fp.write('\n')
    json.dump(lst3, fp)

# 读取文件反序列化（逐行读取数据，然后反序列化）
with open('test.json', 'r', encoding='UTF-8') as fp:
    datum = fp.readlines()
    print(len(datum))  # 3

    for data in datum:
        data = json.loads(data)
        print(data)  # [1, 2, 3]
                     # [4, 5, 6]
                     # [7, 8, 9]