day20-序列化

序列化 —— 转向一个字符串数据类型
序列 —— 字符串

从数据类型 --> 字符串的过程 序列化

从字符串 --> 数据类型的过程 反序列化

 序列化的目的：

1.以某种存储形式使自定义对象持久化

2.将对象从一个地方传送到另一个地方

3.使程序更具维护性

str------------->数据结构（反序列化）

数据结构----->str (序列化)

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一.json

# 数字 字符串 列表 字典 元组（仅支持部分类型转化）
# 通用的序列化格式
# 只有很少的一部分数据类型能够通过json转化成字符串

json模块的四个功能：dumps,dump,loads,load

import json
k = {"a":1,"b":2,"c":4}
print(type(k),k)
k_str = json.dumps(k)　　#序列化：将一个字典转换成一个字符串

print(type(k_str),k_str) 

k_dict = json.loads(k_str)　　#反序列化
print(type(k_dict),k_dict) 

------------------------------

 output: 
<class 'dict'> {'b': 2, 'c': 4, 'a': 1} 
<class 'str'> {"b": 2, "c": 4, "a": 1}　　#json转换完的字符串类型的字典中的字符串是由""表示的

<class 'dict'> {'b': 2, 'c': 4, 'a': 1}
--------------------------------------------------------------------------------------------

import json
f = open("user","w",encoding="utf-8")
k = {"a":1,"b":2,"c":4}
json.dump(k,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("user","r",encoding="utf-8")
k_dict = 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
print(type(k_dict),k_dict)-------------<class 'dict'> {'c': 4, 'a': 1, 'b': 2}

 输出真正的中文需要指定ensure_ascii=False，如果无任何配置，或者说使用默认配置， 

输出的会是‘凉凉’的ASCII字符吗，而不是真正的中文。 
这是因为json.dumps 序列化时对中文默认使用的ascii编码

import json
dic = {1:"中国",2:'b'}
f = open('fff','w',encoding='utf-8')
json.dump(dic,f,ensure_ascii=False)     #若ensure_ascii=True;则保存在fff文件中的中文将以ascii格式显示
f.close()
f = open('fff',encoding='utf-8')
res1 = json.load(f)　　#load可以自动识别
f.close()
print(type(res1),res1)

分行写入：

l = [{'k':'111'},{'k2':'111'},{'k3':'111'}]
f = open('file','w')
import json
for dic in l:
    str_dic = json.dumps(dic)  #将列表中的字典依次转化为字符串写到文件中
    f.write(str_dic+'
')
f.close()

f = open('file')
import json
l = []
for line in f:
    dic = json.loads(line.strip())
    l.append(dic)
f.close()
print(l)

二.pickle

# 所有的python中的数据类型都可以转化成字符串形式
# pickle序列化的内容只有python能理解
# 且部分反序列化依赖python代码

pickle模块提供了四个功能：dumps、dump(序列化，存）、loads（反序列化，读）、load  （不仅可以序列化字典，列表...可以把python中任意的数据类型序列化）

import pickle
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
str_dic = pickle.dumps(dic)
print(str_dic)  #一串二进制内容

dic2 = pickle.loads(str_dic)
print(dic2)    #字典

import time
struct_time  = time.localtime(1000000000)
print(struct_time)
f = open('pickle_file','wb')-------------依wb格式写入
pickle.dump(struct_time,f)
f.close()

f = open('pickle_file','rb')
struct_time2 = pickle.load(f)
print(struct_time2.tm_year)

json是一种所有的语言都可以识别的数据结构。
如果我们将一个字典或者序列化成了一个json存在文件里，那么java代码或者js代码也可以拿来用。
但是如果我们用pickle进行序列化，其他语言就不能读懂这是什么了～
所以，如果你序列化的内容是列表或者字典，我们非常推荐你使用json模块
但如果出于某种原因你不得不序列化其他的数据类型，而未来你还会用python对这个数据进行反序列化的话，那么就可以使用pickle