json & pickle
之前我们学习过用eval内置方法可以将一个字符串转成python对象，不过，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。
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import jsonx="[null,true,false,1]"print(eval(x))print(json.loads(x)) |
什么是序列化？
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。
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。
JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象，JSON和Python内置的数据类型对应如下：
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#----------------------------序列化import jsondic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'}print(type(dic))#<class 'dict'>j=json.dumps(dic)print(type(j))#<class 'str'>f=open('序列化对象','w')f.write(j) #-------------------等价于json.dump(dic,f)f.close()#-----------------------------反序列化<br>import jsonf=open('序列化对象')data=json.loads(f.read())# 等价于data=json.load(f) |
注意点pickle
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##----------------------------序列化import pickledic={'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 picklef=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。
shelve模块
shelve模块比pickle模块简单，只有一个open函数，返回类似字典的对象，可读可写;key必须为字符串，而值可以是python所支持的数据类型
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import shelvef = shelve.open(r'shelve.txt')# f['stu1_info']={'name':'alex','age':'18'}# f['stu2_info']={'name':'alvin','age':'20'}# f['school_info']={'website':'oldboyedu.com','city':'beijing'}### f.close()print(f.get('stu_info')['age']) |