本篇文章给大家带来的内容是关于Python下JSON和pickle的用法介绍(附代码),有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。
一:简介
(1)JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级(XML重量级)的数据交换格式。
是为了数据交换而定制的一种规则,它基于ECMAScript的一个子集。
(2)JSON是一种数据格式!
字符串是JSON的表现形式。(符合JSON格式的字符串叫做JSON字符串)
(3)Python3中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码,它包含了两个函数:
json.dumps(): 对数据进行编码。
json.loads(): 对数据进行解码。
(4)JSON的优点是:易阅读、易解析、网络传输效率高、跨语言交换数据
二:python 编码为JSON类型转换对应表:
_______________________________________________ | python | JSON | ------------------------------------------------- | dict | object | ------------------------------------------------- | list,tuple | array | ------------------------------------------------- | str | string | ------------------------------------------------- | int,float,Enums | number | ------------------------------------------------- | True,False,None | true,false,null | -------------------------------------------------
三: 如果你要处理的是文件而不是字符串,可以使用
json.dump()
json.load()
四:用pickle对数据序列化和反序列化
(1)方法:
pickle.dump()
pickle.load()
pickle.dumps()
pickle.loads()
(2)数据类型:
所有python支持的原生类型:布尔值,整数,浮点数,复数,字符串,字节,None。
由任何原生类型组成的列表,元组,字典和集合。
函数,类,类的实例
五:JSON和pickle之间的区别
JSON序列化和反序列化的目的是将Python数据类型转换为JSON标准类型,
或者将JSON类型的数据转换为python的数据类型,从而实现不同语言之间的数据交换!
pickle:在程序运行过程中希望保存一个数据,重用或者发送给其他人,可以采用这方式
将数据写入文件,支持所有数据类型!
import json import pickle # ----------------------------------------------# # 反序列化 # ----------------------------------------------# # object json_str = '{"name":"qiyue", "age":18}' # JSON字符串 student = json.loads(json_str) # JSON对象转换为字典 print(student) print(json_str) print(type(student)) # object json_str1 = '[{"name":"qiyue", "age":18, "flag":false}, ' \ '{"name":"qiyue", "age":18}]' # JSON字符串 student1 = json.loads(json_str1) # JSON对象转换为字典 print(type(student1), student1) print(student1[0]) # ----------------------------------------------# # 序列化 # ----------------------------------------------# student2 = [ {"name": "qiyue", "age": 18, "flag": False}, {"name": "qiyue", "age": 18} ] json_str1 = json.dumps(student2) # 转换为字符串后可以利用正则表达式处理字符串 print(type(json_str1), json_str1) # ----------------------------------------------# # 处理的是文件 # ----------------------------------------------# # 将数据写入文件 student3 = [ {"name": "qiyue", "age": 18, "flag": False}, {"name": "qiyue", "age": 18} ] with open('data.json', 'w') as f: json.dump(student3, f) # 读取数据 with open('data.json', 'r') as f: data = json.load(f) # dumps(object)将对象序列化 list_a = ["English", "Math", "Chinese"] list_b = pickle.dumps(list_a) # 序列化数据 print(list_a) print(list_b) # loads(object)将对象原样恢复,并且对象类型也恢复原来的格式 list_c = pickle.loads(list_b) print(list_c) # dumps(object,file)将对象序列化后存储到文件中 group1 = ("baidu", "wen", "qingtian") f1 = open('group.txt', 'wb') pickle.dump(group1, f1, True) f1.close() # load(object, file)将文件中的信息恢复 f2 = open('group.txt', 'rb') t = pickle.load(f2) f2.close() print(t)
위 내용은 Python에서 JSON 및 피클 사용 소개(코드 포함)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python 스크립트가 UNIX 시스템에서 실행할 수없는 이유는 다음과 같습니다. 1) CHMOD XYOUR_SCRIPT.PY를 사용하여 실행 권한을 부여하는 권한이 불충분합니다. 2) 잘못되거나 누락 된 Shebang 라인은 #!/usr/bin/envpython을 사용해야합니다. 3) 잘못된 환경 변수 설정, os.environ 디버깅을 인쇄 할 수 있습니다. 4) 잘못된 Python 버전을 사용하여 Shebang 행 또는 명령 줄에 버전을 지정할 수 있습니다. 5) 가상 환경을 사용하여 종속성을 분리하는 의존성 문제; 6) 구문 오류, python-mpy_compileyour_script.py를 사용하여 감지하십시오.

파이썬 어레이를 사용하는 것은 목록보다 많은 양의 숫자 데이터를 처리하는 데 더 적합합니다. 1) 배열 더 많은 메모리를 저장, 2) 배열은 숫자 값으로 작동하는 것이 더 빠르며, 3) 배열 힘 유형 일관성, 4) 배열은 C 배열과 호환되지만 목록만큼 유연하고 편리하지 않습니다.

더 나은 orfelexibility 및 mixdatatatatytys, 탁월한 정비 계산 모래 데이터 세트.

numpymanagesmemoryforlargearraysefficiedviews, 사본 및 메모리-맵핑 파일

ListSinpythondonoTrequireimportingAmodule, whilearraysfromtheArrayModuledOneedAnimport.1) ListSareBuilt-in, Versatile, andCanholdixedDatatypes.2) arraysarraysaremorememorememeMorememeMorememeMorememeMorememeMorememeMorememeMoremeMoremeTeverTopeTeveTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeveTeTeTeTeTeTeTeTete가 필요합니다.

PythonlistsCanstoreAnyDatAtype, ArrayModuLearRaysStoreOneType 및 NUMPYARRAYSAREFORNUMERICALPUTATION.1) LISTSAREVERSATILEBUTLESSMEMORY-EFFICENT.2) ARRAYMODUERRAYRAYRAYSARRYSARESARESARESARESARESARESAREDOREDORY-UNFICEDONOUNEOUSDATA.3) NumpyArraysUraysOrcepperperperperperperperperperperperperperperperferperferperferferpercient

whenyouattempttoreavalueofthewrongdatatypeinapythonaphonarray, thisiSdueTotheArrayModule의 stricttyPeenforcement, theAllElementStobeofthesAmetypecified bythetypecode.forperformancersassion, arraysaremoreficats the thraysaremoreficats thetheperfication the thraysaremorefications는

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.


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