序列化:将对象转成字符串。
反序列化:将字符串转成对象。
json 模块
用于字符串和 Python 数据类型间进行转换。
dumps()
和 loads()
- dumps():序列化,将对象转成字符串。
- loads():反序列化,将字符串转成对象。
import json
dic = {'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'}
str_dic = json.dumps(dic) # 序列化:将一个字典转换成一个字符串
print(type(str_dic), str_dic) # <class 'str'> {"k3": "v3", "k1": "v1", "k2": "v2"}
# 注意,json转换完的字符串类型的字典中的字符串是由""表示的
dic2 = json.loads(str_dic) # 反序列化:将一个字符串格式的字典转换成一个字典
# 注意,要用json的loads功能处理的字符串类型的字典中的字符串必须由""表示
print(type(dic2), dic2) # <class 'dict'> {'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'}
list_dic = [1, ['a', 'b', 'c'], 3, {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}]
str_dic = json.dumps(list_dic) # 也可以处理嵌套的数据类型
print(type(str_dic), str_dic) # <class 'str'> [1, ["a", "b", "c"], 3, {"k1": "v1", "k2": "v2"}]
list_dic2 = json.loads(str_dic)
print(type(list_dic2), list_dic2) # <class 'list'> [1, ['a', 'b', 'c'], 3, {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}]
ensure_ascii
json.dumps()
方法默认会将中文序列化为 ASCII 码,要序列化为中文,指定 ensure_ascii
参数为 False
即可。
import json
f = open('file','w')
json.dump({'国籍':'中国'},f)
ret = json.dumps({'国籍':'中国'})
f.write(ret+'\n')
json.dump({'国籍':'美国'},f,ensure_ascii=False)
ret = json.dumps({'国籍':'美国'},ensure_ascii=False)
f.write(ret+'\n')
f.close()
# file:
# {"\u56fd\u7c4d": "\u4e2d\u56fd"}{"\u56fd\u7c4d": "\u4e2d\u56fd"}
# {"国籍": "美国"}{"国籍": "美国"}
参数说明
Skipkeys:默认值是False,如果dict的keys内的数据不是python的基本类型(str,unicode,int,long,float,bool,None),设置为False时,就会报TypeError的错误。此时设置成True,则会跳过这类key 。
ensure_ascii:当它为True的时候,所有非ASCII码字符显示为\uXXXX序列,只需在dump时将ensure_ascii设置为False即可,此时存入json的中文即可正常显示。
indent:应该是一个非负的整型,如果是0就是顶格分行显示,如果为空就是一行最紧凑显示,否则会换行且按照indent的数值显示前面的空白分行显示,这样打印出来的 json 数据也叫pretty-printed json。
separators:分隔符,实际上是(item_separator, dict_separator)的一个元组,默认的就是(',',':');这表示dictionary内keys之间用 ',' 隔开,而KEY和value之间用 ':' 隔开。
default(obj) is a function that should return a serializable version of obj or raise TypeError. The default simply raises TypeError.
sort_keys:将数据根据keys的值进行排序。
格式化输出
import json
data = {'username':['李华','二愣子'],'sex':'male','age':16}
json_dic2 = json.dumps(data,sort_keys=True,indent=2,separators=(',',':'),ensure_ascii=False)
print(json_dic2)
#result:
# {
# "age":16,
# "sex":"male",
# "username":[
# "李华",
# "二愣子"
# ]
# }
dump() 和 load()
dumps()
:序列化,将对象转成字符串并通过文件句柄输出到文件。loads()
:反序列化,通过文件句柄读取文件字符串内容并转成对象。
import json
f = open('json_file','w')
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
json.dump(dic,f) #dump方法接收一个文件句柄,直接将字典转换成json字符串写入文件
f.close()
f = open('json_file')
dic2 = json.load(f) #load方法接收一个文件句柄,直接将文件中的json字符串转换成数据结构返回
f.close()
print(type(dic2),dic2)
pickle 模块
用于 Python 特有的类型和 Python 的数据类型间序列化与反序列化。
dumps() 和 loads()
- 序列化,将对象转换为 bytes。
- 反序列化,将 bytes 转换成对象。
import pickle
str_dic = pickle.dumps(dic)
print(
str_dic) # b'\x80\x03}q\x00(X\x02\x00\x00\x00k1q\x01X\x02\x00\x00\x00v1q\x02X\x02\x00\x00\x00k2q\x03X\x02\x00\x00\x00v2q\x04X\x02\x00\x00\x00k3q\x05X\x02\x00\x00\x00v3q\x06u.'
dic2 = pickle.loads(str_dic)
print(dic2) # {'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'}
dump() 和 load()
dump()
:序列化,将对象转换为 bytes,并通过文件句柄保存到文件。load()
:反序列化,通过文件句柄读取 bytes 并转换成对象。
import pickle
import time
struct_time = time.localtime(1000000000)
print(
struct_time) # time.struct_time(tm_year=2001, tm_mon=9, tm_mday=9, tm_hour=9, tm_min=46, tm_sec=40, tm_wday=6, tm_yday=252, tm_isdst=0)
f = open('pickle_file', 'wb')
pickle.dump(struct_time, f)
f.close()
f = open('pickle_file', 'rb')
struct_time2 = pickle.load(f)
print(struct_time2.tm_year) # 2001
shelve 模块
通过文件句柄将序列化后的内容同步到文件。
import shelve
f1 = shelve.open('shelve_file')
f1['key'] = {1: 'a'}
f1.close()
# writeback为True时,所做变更会同步到文件
f2 = shelve.open('shelve_file', writeback=True)
print(f2['key']) # {1: 'a'}
f2['key']['new_value'] = 'this was not here before'
print(f2['key']) # {1: 'a', 'new_value': 'this was not here before'}
f2.close()
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