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  • json中load和loads区别

    相同点

    1. dump 和 dumps 都实现了序列化
    2. load 和 loads 都实现反序列化

    变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化
    序列化是将对象状态转化为可保存或可传输格式的过程。

    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
    反序列化是流转换为对象。

    区别

    1. load 和 loads (反序列化)
    load:针对文件句柄,将json格式的字符转换为dict,从文件中读取 (将string转换为dict)

    1
    a_json = json.load(open('demo.json','r'))

    loads:针对内存对象,将string转换为dict (将string转换为dict)

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    a = json.loads('{'a':'1111','b':'2222'}')

    2. dump 和 dumps(序列化)

    dump:将dict类型转换为json字符串格式,写入到文件 (易存储)

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    a_dict = {'a':'1111','b':'2222'}
    json.dump(a_dict, open('demo.json', 'w')

    dumps:将dict转换为string (易传输)

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    a_dict = {'a':'1111','b':'2222'}
    a_str = json.dumps(a_dict)

    总结

    根据序列化和反序列的特性

    loads: 是将string转换为dict
    dumps: 是将dict转换为string
    load: 是将里json格式字符串转化为dict,读取文件
    dump: 是将dict类型转换为json格式字符串,存入文件

    JSON进阶
    序列化

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    # 使用class对象的__dict__方法
    class Student(object):
    def __init__(self, name, age, score):
    self.name = name
    self.age = age
    self.score = score
    import json
    s = Student('Bob', 20, 88)
    print(json.dumps(s, default=lambda obj: obj.__dict__))

    反序列化

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    def dict2student(d):
    return Student(d['name'], d['age'], d['score'])

    json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
    print(json.loads(json_str, object_hook=dict2student))

    python中的序列化和反序列化

    Python提供两个模块来实现序列化:cPickle和pickle。这两个模块功能是一样的,区别在于cPickle是C语言写的,速度快,pickle是纯Python写的,速度慢。

    1. 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
    2. 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
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    try:
    import cPickle as pickle
    except ImportError:
    import pickle

    1.将内存对象存取到磁盘

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    a = dict(a=1, b=2, c=3)
    pickle.dumps(a) # 将对象序列化为str然后存入文件
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    a = dict(a=1, b=2, c=3)
    pickle.dump(a, open('a.txt', 'wb')) # 使用dump直接把对象序列化为file-like Object,注意是二进制存储

    2.从磁盘读取到内存对象

    1
    pickle.load(open('a.txt', 'rb'))    #从file-like Object中直接反序列化出对象

    原文:http://loghb.com/2018/06/27/Pyhton%E5%9C%A8json%E4%B8%ADload%E5%92%8Cloads%E5%8C%BA%E5%88%AB/

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/bigtreei/p/10466518.html
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