在对数据举行序列化和反序列化是罕见的数据操纵，Python供应了两个模块轻易开发者完成数据的序列化操纵，即 json 模块和 pickle 模块。这两个模块重要区分以下：
json 是一个文本序列化花样，而 pickle 是一个二进制序列化花样；
json 是我们能够直观浏览的，而 pickle 不能够；
json 是可互操纵的，在 Python 体系以外普遍运用，而 pickle 则是 Python 专用的；
默许情况下，json 只能示意 Python 内置范例的子集，不能示意自定义的类；
但 pickle 能够示意大批的 Python 数据范例。
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Json 模块
Json 是一种轻量级的数据交换花样，因为其具有传输数据量小、数据花样易剖析等特性，它被普遍应用于各体系之间的交互操纵，作为一种数据花样通报数据。它包括多个经常使用函数，细致以下：
dumps()函数
dumps()函数能够将 Python 对象编码成 Json 字符串。比方：
#
字典转成json字符串 加上ensure_ascii = False今后， 能够辨认中文， indent = 4 是距离4个空格显现
import json
d = {
'小明': {
'sex': '男',
'addr': '上海',
'age': 26
},
'小红': {
'sex': '女',
'addr': '上海',
'age': 24
},
}
print(json.dumps(d, ensure_ascii = False, indent = 4))
# 实行效果： {
"小明": {
"sex": "男",
"addr": "上海",
"age": 26
},
"小红": {
"sex": "女",
"addr": "上海",
"age": 24
}
}
dump()函数
dump()函数能够将 Python对象编码成 json 字符串，并自动写入到文件中，不需要再零丁写文件。比方：
#
字典转成json字符串, 不需要写文件， 自动转成的json字符串写入到‘ users.json’ 的文件中
import json
d = {
'小明': {
'sex': '男',
'addr': '上海',
'age': 26
},
'小红': {
'sex': '女',
'addr': '上海',
'age': 24
},
}#
翻开一个名字为‘ users.json’ 的空文件
fw = open('users.json', 'w', encoding = 'utf-8')
json.dump(d, fw, ensure_ascii = False, indent = 4)
loads()函数
loads()函数能够将 json 字符串转换成 Python 的数据范例。比方：
#
这是users.json文件中的内容 {
"小明": {
"sex": "男",
"addr": "上海",
"age": 26
},
"小红": {
"sex": "女",
"addr": "上海",
"age": 24
}
}
#!/usr/bin / python3# 把json串变成python的数据范例
import json# 翻开‘ users.json’ 的json文件
f = open('users.json', 'r', encoding = 'utf-8')# 读文件
res = f.read()
print(json.loads(res))
# 实行效果： {
'小明': {
'sex': '男',
'addr': '上海',
'age': 26
},
'小红': {
'sex': '女',
'addr': '上海',
'age': 24
}
}
load()函数
load()跟loads()功用类似，load()函数能够将 json 字符串转换成 Python 数据范例，差别的是前者的参数是一个文件对象，不需要再零丁读此文件。比方：
#
把json串变成python的数据范例： 字典， 传一个文件对象， 不需要再零丁读文件
import json# 翻开文件
f = open('users.json', 'r', encoding = 'utf-8')
print(json.load(f))
# 实行效果： {
'小明': {
'sex': '男',
'addr': '上海',
'age': 26
},
'小红': {
'sex': '女',
'addr': '上海',
'age': 24
}
}
Pickle 模块
Pickle 模块与 Json 模块功用类似，也包括四个函数，即 dump()、dumps()、loads() 和 load()，它们的重要区分以下：
dumps 和 dump 的区分在于前者是将对象序列化，而后者是将对象序列化并保存到文件中。loads 和 load 的区分在于前者是将序列化的字符串反序列化，而后者是将序列化的字符串从文件读取并反序列化。
dumps()函数
dumps()函数能够将数据经由过程特别的情势转换为只要python言语熟悉的字符串，比方：
import pickle# dumps功用 import pickle data = ['A', 'B', 'C', 'D'] print(pickle.dumps(data)) b '\x80\x03]q\x00(X\x01\x00\x00\x00Aq\x01X\x01\x00\x00\x00Bq\x02X\x01\x00\x00\x00Cq\x03X\x01\x00\x00\x00Dq\x04e.'
dump()函数
dump()函数能够将数据经由过程特别的情势转换为只要python言语熟悉的字符串，并写入文件。比方：
# dump功用
with open('test.txt', 'wb') as f:
pickle.dump(data, f)
print('写入胜利')
写入胜利
loads()函数
loads()函数能够将pickle数据转换为python的数据结构。比方：
# loads功用 msg = pickle.loads(datastr) print(msg) ['A', 'B', 'C', 'D']
load()函数
load()函数能够从数据文件中读取数据，并转换为python的数据结构。比方：
# load功用with open('test.txt', 'rb') as f:
data = pickle.load(f)
print(data)
['A', 'B', 'C', 'D']
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