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()