在日常开发中,对数据进行序列化和反序列化是常见的数据操作,Python提供了两个模块方便开发者实现数据的序列化操作,即 json 模块和 pickle 模块。这两个模块主要区别如下:
- json 是一个文本序列化格式,而 pickle 是一个二进制序列化格式;
- json 是我们可以直观阅读的,而 pickle 不可以;
- json 是可互操作的,在 Python 系统之外广泛使用,而 pickle 则是 Python 专用的;
- 默认情况下,json 只能表示 Python 内置类型的子集,不能表示自定义的类;但 pickle 可以表示大量的 Python 数据类型。
Json 模块
Json 是一种轻量级的数据交换格式,由于其具有传输数据量小、数据格式易解析等特点,它被广泛应用于各系统之间的交互操作,作为一种数据格式传递数据。它包含多个常用函数,具体如下:
dumps()函数
dumps()函数可以将 Python 对象编码成 Json 字符串。例如:
#字典转成json字符串 加上ensure_ascii=False以后,可以识别中文, indent=4是间隔4个空格显示 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)) #执行结果: { "小明": { "sex": "男", "addr": "上海", "age": 26 }, "小红": { "sex": "女", "addr": "上海", "age": 24 } }
dump()函数
dump()函数可以将 Python对象编码成 json 字符串,自动写入到文件中,不需要再单独写文件。例如:
#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},} #打开一个名字为‘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()函数可以将 json 字符串转换成 Python 的数据类型。例如:
#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的数据类型 import json #打开‘users.json’的json文件 f =open('users.json','r',encoding='utf-8') #读文件 res=f.read() print(json.loads(res)) #执行结果: {'小明': {'sex': '男', 'addr': '上海', 'age': 26}, '小红': {'sex': '女', 'addr': '上海', 'age': 24}}
load()函数
load()跟loads()功能相似,load()函数可以将 json 字符串转换成 Python 数据类型,不同的是前者的参数是一个文件对象,不需要再单独读此文件。例如:
#把json串变成python的数据类型:字典,传一个文件对象,不需要再单独读文件 import json #打开文件 f =open('users.json','r',encoding='utf-8') print(json.load(f)) #执行结果: {'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 模块功能相似,也包含四个函数,即 dump()、dumps()、loads() 和 load(),它们的主要区别如下:
dumps 和 dump 的区别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 的区别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()函数可以将数据通过特殊的形式转换为只有python语言认识的字符串,例如:
import pickle # dumps功能 import pickle data = ['A', 'B', 'C','D'] print(pickle.dumps(data)) b'x80x03]qx00(Xx01x00x00x00Aqx01Xx01x00x00x00Bqx02Xx01x00x00x00Cqx03Xx01x00x00x00Dqx04e.'
dump()函数
dump()函数可以将数据通过特殊的形式转换为只有python语言认识的字符串,并写入文件。例如:
# dump功能 with open('test.txt', 'wb') as f: pickle.dump(data, f) print('写入成功') 写入成功
loads()函数
loads()函数可以将pickle数据转换为python的数据结构。例如:
# loads功能 msg = pickle.loads(datastr) print(msg) ['A', 'B', 'C', 'D']
load()函数
load()函数可以从数据文件中读取数据,并转换为python的数据结构。例如:
# load功能 with open('test.txt', 'rb') as f: data = pickle.load(f) print(data) ['A', 'B', 'C', 'D']
总结
本节给大家介绍 Python 中 json&pickle 模块的常用操作,对于实现数据的序列化和反序列化提供了支撑。
以上是聊一聊Python 实现数据的序列化操作的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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