python数据序列化---json & pickle

json & pickle数据序列化

 序列化： 就是列表，字典等数据类型转乘字符串存入文本文件
 反序列： 就是字符串从文本读出来后通过一种方法转化为列表，字典等数据类型。例如eval()

json通用的：只能处理一些简单的数据类型：
json:
 序列化和反序列化函数：
 案例1:
  import json
  info = {
   "name": "brace",
   "age": 22,
  }
  json_str = json.dumps(info)       #序列化为字符类型
  print(type(json_str), json_str)
  data = json.loads(json_str)       #反序列化为字典类型
  print(type(data), data)
  输出：
  <class 'str'> {"name": "brace", "age": 22}
  <class 'dict'> {'name': 'brace', 'age': 22}
  
 案例2：
  import json
  info = {
   "name": "brace",
   "age": 22,
  }
  
  with open("data", "w") as fs1:
   json.dump(info, fs1)      #可以直接序列化后执行文件存储；
  
  with open("data", "r") as fs2:
   data = json.load(fs2)      #可以直接执行文件读取后反序列化；
   print(type(data), data)

  输出：
  <class 'dict'> {'name': 'brace', 'age': 22}
  
  
 案列3：
  import json
  a = {5:1,9:2,1:3,8:4,3:9}
  with open("data.txt","w") as fs1:
   fs1.write(json.dumps(a))     #序列化存储
   fs1.flush()
  
  with open("data.txt","r") as fs2:
   data = json.loads(fs2.read())    #读取后反序列化
  print(data)
  
  {'5': 1, '9': 2, '1': 3, '8': 4, '3': 9}
 
 
pickle：只能在python中使用：
 可以执行一些稍复杂的序列化和反序列化
 
 案例 1：
 import pickle
 def sayHi(name):
  print("hello %s" %name)
 
 info = {
  "name": "brace",
  "age": 22,
  "func": sayHi
 }
 
 with open("data.txt","wb") as fs1:
  fs1.write(pickle.dumps(info))     #pickle.dumps() 转化的时二进制类型。所以必须用wb来存储
  fs1.flush()
 
 with open("data.txt","rb") as fs2:     #pickle.loads() 读取2进制数据后进行反序列化
  data = pickle.loads(fs2.read())     
 print(data)
 
 输出：
 {'name': 'brace', 'age': 22, 'func': <function sayHi at 0x02F6BA08>}
 
 
 案例2：
 pickle的dump和load的方法：和上面的功能时一样的，但可以直接文件操作
 
 
 import pickle
 def sayHi(name):
  print("hello %s" %name)
 
 info = {
  "name": "brace",
  "age": 22,
  "func": sayHi
 }
 
 with open("data.txt","wb") as fs1:
  pickle.dump(info, fs1)      #可以直接序列化后执行文件存储；
 
 with open("data.txt","rb") as fs2:
  data=pickle.load(fs2)      #可以直接执行文件读取后反序列化；
 print(data)
 
 输出：
 {'name': 'brace', 'age': 22, 'func': <function sayHi at 0x02F6BA08>}