day20 序列化模块

概念:

  序列化:其他数据类型转换成一个字符串数据类型。

  反序列化:字符串转换成其他数据类型。

  序列 -- 字符串

必须要转换成字符串的场景:

  往文件里写数据的时候只能写字符串,不能写字典的。

  网络传输的时候只能传bytes,字典也不能直接转换成bytes。

可以用到的模块:

json 非常重要的一个模块
   通用的序列化格式,不仅仅是局限于python,优点就是很通用。
   只有很少一部分数据类型可以序列化,局限性比较大。
pickle 仅次于 json
    所有的python的数据都可以序列化
    问题在于,pickle序列化的内容只有python可以理解
    而且,反序列化依赖代码本地存在,不存在则无法解析
shelve python3 里面新加的,特点是好操作,但是实用性就一般
  有个序列化句柄,很方便使用读写直接操作
  新加的,存在一些小问题

json 可转:数字,字符串,列表,字典,元组

  不可转:集合

  特殊改变:会将字符串改成双引号,字典里面的单引号就会改成双引号。

  元组的序列化会被变成列表,本身是元组的序列化后再反序列化便不会变成元组,会变成列表。

直接写内存里面的操作

序列化方法:dumps

反序列化方法:loads

import json
dic = {"k1":"v1"}
print(type(dic),dic)    # <class 'dict'> {'k1': 'v1'}
strd = json.dumps(dic)
print(type(strd),strd)    # <class 'str'> {"k1": "v1"}
dicd = json.loads(strd)
print(type(dicd),dicd)    # <class 'dict'> {'k1': 'v1'}

往文件里写的操作:

  一次性写进去一次性读出来。要不然每次写一行,每次读一行,不然会报错。

# dump 往文件里面写
import json
dic = {"k1":"v1"}
f = open("fff","w",encoding="utf-8")
json.dump(dic,f)
f.close()

# load 从文件读
f = open("fff")
res = json.load(f)
f.close()
print(type(res),res)

pickle:

  用法同 json,提供dump,load,dumps,loads方法。

  但是 pickle 序列化后会变成bytes类型,无法看出来源内容,但是不影响你其他操作。

  因为是bytes类型,因此文件操作需要用wb,rb的类型进行操作。

  pickle 可以做什么数据类型,可以对集合进行序列化和反序列化。

  与 json 相比,它可以分别dump和load。

# shelve 只提供一个open方法,通过key可以写入或者获取到内容
import  shelve
f = shelve.open("shelve_file")
f["key"] = {"int":10,"float":9.5,"string":"sda"}
f.close()

import  shelve
f1 = shelve.open("shelve_file")
exiting = f1["key"]
f1.close()
print(exiting)

# writeback 不设置的话是没办法修改文件的
# 不设置无法感知到修改,但是设置这个会对运行造成一定的资源占用和影响
import shelve
f1 = shelve.open('shelve_file')
print(f1['key'])
f1['key']['new_value'] = 'this was not here before'
f1.close()

f2 = shelve.open('shelve_file', writeback=True)
print(f2['key'])
f2['key']['new_value'] = 'this was not here before'
f2.close()
原文地址:https://www.cnblogs.com/purewhite/p/10641919.html