Python 基础 json 与pickle,jsonpickle

时间:2019-05-11 09:51来源:计算机教程
json Python 基础 json 与pickle,jsonpickle          json 与pickle 是一种序列化的数据格式,在学json与pickle之前呢,我们是接触过eval函数的,这个函数是干嘛用的呢?其实这个函数就是提取

json

Python 基础 json 与pickle,jsonpickle

         json 与pickle 是一种序列化的数据格式,在学json与pickle 之前呢,我们是接触过eval 函数的,这个函数是干嘛用的呢?其实这个函数就是提取字符串中的数据类型的。刚学会之歌方法的时候感觉好牛逼,好牛逼,but,eval方法是有局限性的,对于普通的数据类型,json.loads和eval都能用,但遇到特殊类型的时候,eval就不管用了,所以eval的重点还是通常用来执行一个字符串表达式,并返回表达式的值。

图片 1

#---转换类型

d={"name":"yuan"}

s=str(d)

print(type(s))

d2=eval(s)

print(d2[1])

with open("test") as f:

    for i in f :

        if type(eval(i.strip()))==dict:
            print(eval(i.strip())[1])

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我们把对象(变量)从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化,在Python中叫pickling,在其他语言中也被称之为serialization,marshalling,flattening等等,都是一个意思。序列化之后,就可以把序列化后的内容写入磁盘,或者通过网络传输到别的机器上。反过来,把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化,即unpickling。

    现在就先介绍一下牛逼的json:

    如果我们要在不同的编程语言之间传递对象,就必须把对象序列化为标准格式,比如XML,但更好的方法是序列化为JSON,因为JSON表示出来就是一个字符串,可以被所有语言读取,也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式,并且比XML更快,而且可以直接在Web页面中读取,非常方便。

    这几天都是把数据存入和取出文本文件,用json类型的“字符串”进行操作,在这个过程中出现过很多的错误,今天就对我之前跳过的坑做一次总结吧!

先看一下json在文本文件中的使用情况,关键自己只学了这个呀,

#----------------------------序列化
import json

dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'}
print(type(dic))#<class 'dict'>

data=json.dumps(dic)
print("type",type(data))#<class 'str'>
print("data",data)


f=open('序列化对象','w')
f.write(data)  #-------------------等价于json.dump(dic,f)
f.close()


#-----------------------------反序列化<br>
import json
f=open('序列化对象')
new_data=json.loads(f.read())#  等价于data=json.load(f)

print(type(new_data))

看起来操作很简单吧,没错他就会给你这种假象,然后你自己操作一下就掉坑里去了!看起来没啥问题是吧,好我就给你找个问题你看看哈

 

def oo():
    with open('new_hello','r') as f:
        #for i in f:
            data = json.loads(f.read())
            # print(data)
            # ret.append(data)
            return data

res = oo()
print(res)

结果你就会发现:图片 2没错就是这个错误,这个错误呢考验了我整整一天的时间,为啥会报出这个错误呢,其实原因有很多种,就我遇到的我可以说一说,

1.从上面的代码你就会看出我是一次性把文件中的内容加载在内存中,然后就loads打印了,这个当然会报错了,json是一行行取数据的,你这样操纵的话,后面一行就会覆盖前面的一行,这样一定会出问题的呀!so,你该如何做就不用我多说了吧,只能循环遍历输出了,这是解决这一问题的办法之一,

2.在你存储文件过程中不能有空行,若是自己往文件中手动存储字典类型的数据,就要全部使用双引号,这一点要牢牢记住!!!

在使用json中要注意的问题:

import json
#dct="{'1':111}"#json 不认单引号
#dct=str({"1":111})#报错,因为生成的数据还是单引号:{'one': 1}

dct='{"1":"111"}'
print(json.loads(dct))

#conclusion:
#        无论数据是怎样创建的,只要满足json格式,就可以json.loads出来,不一定非要dumps的数据才能loads

pickle

图片 3

import pickle

dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'}

print(type(dic))#<class 'dict'>

j=pickle.dumps(dic)
print(type(j))#<class 'bytes'>


f=open('序列化对象_pickle','wb')#注意是w是写入str,wb是写入bytes,j是'bytes'
f.write(j)  #-------------------等价于pickle.dump(dic,f)

f.close()
#-------------------------反序列化
import pickle
f=open('序列化对象_pickle','rb')

data=pickle.loads(f.read())#  等价于data=pickle.load(f)


print(data['age'])

    Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样,就是它只能用于Python,并且可能不同版本的Python彼此都不兼容,因此,只能用Pickle保存那些不重要的数据,不能成功地反序列化也没关系。

最后呢,也对json进行一下总结:

Json简介:Json,全名 JavaScript Object Notation,是一种轻量级的数据交换格式。Json最广泛的应用是作为AJAX中web服务器和客户端的通讯的数据格式。

Encode过程,是把python对象转换成json对象的一个过程,常用的两个函数是dumps和dump函数。两个函数的唯一区别就是dump把python对象转换成json对象生成一个fp的文件流,而dumps则是生成了一个字符串:

Decode过程,是把json对象转换成python对象的一个过程,常用的两个函数是loads和load函数。区别跟dump和dumps是一样的。

 

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概念:json是一种轻量级数据交换格式。

如果我们要在不同的编程语言之间传递对象,就必须把对象序列化为标准格式,比如XML,但更好的方法是序列化为JSON,因为JSON表示出来就是一个字符串,可以被所有语言读取,也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式,并且比XML更快,而且可以直接在Web页面中读取,非常方便。

格式:一个无序的‘名称’/‘值’集合。{名称1/值,名称2/值……}。

说明:你可能会想起这种格式在哪见过,没错。在python中字典也有着类似的可以key:value结构。但是不能混为一谈。

  • JSON 的 key 只能是字符串,Python 的 dict 可以是任何可 hash 对象
  • JSON 的 key 可以是有序的
  • JSON 的 key 可以重复
  • JSON 的值只能是字符串、浮点数、布尔值或者 null,或者它们所构成的数组或者对象。

编码--序列化:

  • dumps:把数据类型转换成字符串
  • dump:把数据类型转换成字符串并存储在文件中

解码--反序列化:

  • loads:把字符串转换成数据类型
  • load:把文件打开从数据类型转换成字符串

说明:在程序运行的过程中,所有的变量都是在内存中。一旦程序结束,变量也会消失。

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