検索
ホームページバックエンド開発Python チュートリアルPython の json モジュールと pickle モジュールの簡単な紹介 (例付き)

この記事では、Python の json モジュールと pickle モジュールについて簡単に紹介します (サンプル付き)。これには一定の参考価値があります。必要な友人は参照できます。お役に立てれば幸いです。

Python の json モジュールと pickle はどちらもデータのシリアル化と逆シリアル化に使用され、同じメソッド (ダンプ、ダンプ、ロード、ロード) を提供します。

  • dumps(obj): オブジェクト を str にシリアル化します。

  • dump(obj, fp): オブジェクト を str にシリアル化し、ファイルに保存します。

  • loads(s):

    (シリアル化された)文字列 を Python オブジェクトに逆シリアル化します。

  • load(fp):
  • ファイル内の (シリアル化された) 文字列

    を Python オブジェクトに逆シリアル化します。 json モジュールと pickle モジュールはどちらもデータのシリアル化と逆シリアル化に使用されますが、それらの間には依然として多くの

    違い
  • があるか、それぞれに独自の違いがあります。 ##メリットとデメリット
:

汎用性:

json シリアル化後の文字列はユニバーサル形式 (通常の文字列) である 異なるプラットフォームや言語でも使用可能で認識されますが、pickle でシリアル化された文字列は Python (Python 専用シリアル化モジュール) でのみ認識できます。
  • 処理されるデータ型:

    json がシリアル化できるオブジェクトは Python の基本的なデータ型のみですが、pickle は Python のすべてのデータ型をシリアル化できます。
  • 処理されるデータ型:

    json シリアル化後の文字列はテキスト型 (ファイルをメモ帳で開くか、印刷コンテンツで印刷した後でも理解できます)、 pickle によってシリアル化された文字列はバイナリ ストリーム データです (メモ帳を開いたり印刷したりすると、内部の内容はまったく理解できません)。したがって、ファイル操作を実行するときは、どのモジュールが使用されているか、および b 形式で開く必要があるかどうかに注意してください。
  • 使用スペース:

    json はより小さなストレージ スペースを必要としますが、pickle はより大きなストレージ スペースを必要とします。
  • 以下は、pickle ファイル操作の簡単な例です。

  • >>> import pickle
    >>> dic = {'a': 111, 'b': 222, 'c': 333}
    >>> f = open('D:/pk_file.pk', 'wb')
    >>> lst = [1, 2, 4, 5]
    >>> # 将字典对象和列表对象序列化,并存入文件,文件名后缀自定义为.pk
    >>> pickle.dump(dic, f)
    >>> pickle.dump(lst, f)
    >>> f.close()
    >>> # 将文件中的Python对象按写入顺序读取出来,且一次读取一个对象
    >>> pk_f = open('D:/pk_file.pk', 'rb')
    >>> result = pickle.load(pk_f)
    >>> type(result)
    <class &#39;dict&#39;>
    >>> result
    {&#39;a&#39;: 111, &#39;b&#39;: 222, &#39;c&#39;: 333}
    >>> other_result = pickle.load(pk_f)
    >>> type(other_result)
    <class &#39;list&#39;>
    >>> other_result
    [1, 2, 4, 5]
    >>>

上記は、この内容全体です。 Python に関するさらにエキサイティングなコンテンツについては、PHP 中国語 Web サイトの

Python ビデオ チュートリアル

および

Python 記事チュートリアル

の列に注目してください。 ! !

以上がPython の json モジュールと pickle モジュールの簡単な紹介 (例付き)の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

声明
この記事は博客园で複製されています。侵害がある場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
Pythonアレイで実行できる一般的な操作は何ですか?Pythonアレイで実行できる一般的な操作は何ですか?Apr 26, 2025 am 12:22 AM

PythonArraysSupportVariousoperations:1)SlicingExtractsSubsets、2)Appending/ExtendingAdddesements、3)inSertingSelementSatspecificpositions、4)remvingingDeletesements、5)sorting/verversingsorder、and6)listenionsionsionsionsionscreatenewlistsebasedexistin

一般的に使用されているnumpy配列はどのようなアプリケーションにありますか?一般的に使用されているnumpy配列はどのようなアプリケーションにありますか?Apr 26, 2025 am 12:13 AM

numpyarraysAressertialentionsionceivationsefirication-efficientnumericalcomputations andDatamanipulation.theyarecrucialindatascience、mashineelearning、物理学、エンジニアリング、および促進可能性への適用性、scaledatiencyを効率的に、forexample、infinancialanalyyy

Pythonのリスト上の配列を使用するのはいつですか?Pythonのリスト上の配列を使用するのはいつですか?Apr 26, 2025 am 12:12 AM

UseanArray.ArrayOverAlistinPythonは、Performance-criticalCode.1)homogeneousdata:araysavememorywithpedelements.2)Performance-criticalcode:Araysofterbetterbetterfornumerumerumericaleperations.3)interf

すべてのリスト操作は配列でサポートされていますか?なぜまたはなぜですか?すべてのリスト操作は配列でサポートされていますか?なぜまたはなぜですか?Apr 26, 2025 am 12:05 AM

いいえ、notallistoperationSaresuptedbyarrays、andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorintorintorinsertizizing、whosimpactsporformance.2)リスト

Pythonリストの要素にどのようにアクセスしますか?Pythonリストの要素にどのようにアクセスしますか?Apr 26, 2025 am 12:03 AM

toaccesselementsinapythonlist、useindexing、negativeindexing、slicing、oriteration.1)indexingstartsat0.2)negativeindexingAcsesess.3)slicingextractStions.4)reterationSuseSuseSuseSuseSeSeS forLoopseCheckLentlentlentlentlentlentlenttodExeror。

Pythonを使用した科学コンピューティングでアレイはどのように使用されていますか?Pythonを使用した科学コンピューティングでアレイはどのように使用されていますか?Apr 25, 2025 am 12:28 AM

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

同じシステムで異なるPythonバージョンをどのように処理しますか?同じシステムで異なるPythonバージョンをどのように処理しますか?Apr 25, 2025 am 12:24 AM

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

標準のPythonアレイでnumpyアレイを使用することの利点は何ですか?標準のPythonアレイでnumpyアレイを使用することの利点は何ですか?Apr 25, 2025 am 12:21 AM

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

See all articles

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

Video Face Swap

Video Face Swap

完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

ホットツール

MinGW - Minimalist GNU for Windows

MinGW - Minimalist GNU for Windows

このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。

AtomエディタMac版ダウンロード

AtomエディタMac版ダウンロード

最も人気のあるオープンソースエディター

VSCode Windows 64 ビットのダウンロード

VSCode Windows 64 ビットのダウンロード

Microsoft によって発売された無料で強力な IDE エディター

SublimeText3 Linux 新バージョン

SublimeText3 Linux 新バージョン

SublimeText3 Linux 最新バージョン

DVWA

DVWA

Damn Vulnerable Web App (DVWA) は、非常に脆弱な PHP/MySQL Web アプリケーションです。その主な目的は、セキュリティ専門家が法的環境でスキルとツールをテストするのに役立ち、Web 開発者が Web アプリケーションを保護するプロセスをより深く理解できるようにし、教師/生徒が教室環境で Web アプリケーションを教え/学習できるようにすることです。安全。 DVWA の目標は、シンプルでわかりやすいインターフェイスを通じて、さまざまな難易度で最も一般的な Web 脆弱性のいくつかを実践することです。このソフトウェアは、