内存中数据序列化实例


本文摘自php中文网,作者零下一度,侵删。

一、用途

  我们需要将内存中的数据进行序列化,即写入文件中时,写入的类型只能是字符串或者二进制类型。但是如果我们想要将复杂一些的数据类型,如:列表、字典或者函数之类的同样进行序列化,我们就要用到 json或者pickle。

二、json序列化

1、dumps序列化和loads反序列化

dumps把数据类型转换成字符串

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

import json

 

info = {

    'name': 'The Count of Monte Cristo',

    'type': 'Movie'

}

 

data = json.dumps(info)

print(data)

print(type(data))

 

# 输出

{"name": "The Count of Monte Cristo", "type": "Movie"}

<class 'str'>

loads把字符串转换成数据类型

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

import json

 

get_info = json.loads(data)

print(get_info['name'])

print(get_info)

print(type(get_info))

 

#输出

The Count of Monte Cristo

{'name': 'The Count of Monte Cristo', 'type': 'Movie'}

<class 'dict'> 

2.dump序列化和load反序列化

dump把数据类型转换成字符串并存储在文件中

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

import json

 

info = {

    'name': 'The Count of Monte Cristo',

    'type': 'Movie'

}

 

with open("test.txt", "w", encoding="utf-8") as f:

    json.dump(info, f)  # 第一个参数是内存中的数据对象,第二个参数是文件句柄

 

#写入文件中的内容

{"name": "The Count of Monte Cristo", "type": "Movie"}

load把文件打开从字符串转换成数据类型

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

import json

 

 

with open("test.txt", "r", encoding="utf-8") as f:

    data_from_file = json.load(f)

 

print(data_from_file['name'])

print(data_from_file)

print(type(data_from_file))

 

#输出

The Count of Monte Cristo

{'name': 'The Count of Monte Cristo', 'type': 'Movie'}

<class 'dict'>

  

3.json序列化一个函数

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

import json

 

def test(name):

    print("hello,{}".format(name))

 

info = {

    'name': 'The Count of Monte Cristo',

    'type': 'Movie',

    'func': test

}

 

data = json.dumps(info)

 

#输出

 File "G:/python/untitled/study6/json&pickle模块.py", line 22, in <module>

    data = json.dumps(info)

  File "G:\python\install\lib\json\__init__.py", line 230, in dumps

    return _default_encoder.encode(obj)

  File "G:\python\install\lib\json\encoder.py", line 198, in encode

    chunks = self.iterencode(o, _one_shot=True)

  File "G:\python\install\lib\json\encoder.py", line 256, in iterencode

    return _iterencode(o, 0)

  File "G:\python\install\lib\json\encoder.py", line 179, in default

    raise TypeError(repr(o) + " is not JSON serializable")

TypeError: <function test at 0x0000021B13C57F28> is not JSON serializable

1、json只能处理简单的数据类型,例如:字典、列表、字符串等,不能处理函数等复杂的数据类型。

2、json是所有语言通用的,所有语言都支持json,如果我们需要python跟其他语言进行数据交互,那么就用json格式

 

三、pickle序列化

pickle的用法和上面的相同,但是pickle序列化后的数据类型是二进制的,并且pickle只能在python中是使用。

1.dumps && loads

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

import pickle

 

 

def test(name):

    print("hello,{}".format(name))

 

info = {

    'name': 'The Count of Monte Cristo',

    'type': 'Movie',

    'func': test

}

 

data = pickle.dumps(info)

print(data)

print(type(data))

 

#输出

b'\x80\x03}q\x00(X\x04\x00\x00\x00nameq\x01X\x19\x00\x00\x00The Count of Monte Cristoq\x02X\x04\x00\x00\x00typeq\x03X\x05\x00\x00\x00Movieq\x04X\x04\x00\x00\x00funcq\x05c__main__\ntest\nq\x06u.'

 

<class 'bytes'>

1

2

3

4

5

6

7

8

9

import pickle

 

get_data = pickle.loads(data)

get_data['func']('cat')

print(get_data)

 

#输出

hello,cat

{'name': 'The Count of Monte Cristo', 'type': 'Movie', 'func': <function test at 0x00000235350A7F28>}

  

2. dump && load

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

import pickle

 

 

def test(name):

    print("hello,{}".format(name))

 

info = {

    'name': 'The Count of Monte Cristo',

    'type': 'Movie',

    'func': test

}

 

with open('test.txt', 'wb') as f:

    pickle.dump(info, f)

 

# 写入test.txt文件中的内容

 

?}q (X   typeqX   MovieqX   funcqc__main__

test

qX   nameqX   The Count of Monte Cristoqu.

  

1

2

3

4

5

6

7

8

9

import pickle

 

with open('test.txt', 'rb') as f:

    get_data = pickle.load(f)

print(get_data)

 

# 输出

 

{'name': 'The Count of Monte Cristo', 'func': <function test at 0x000001BA2AB4D510>, 'type': 'Movie'}

  

总结:

  • json值支持简单的数据类型,pickle支持所有的数据类型。

  • pickle只能支持python本身的序列化和反序列化,不能用作和其他语言做数据交互,而json可以。

  • pickle序列化的是整个的数据对象,所以反序列化函数时,函数体中的逻辑变了,是跟着心的函数体走的。

以上就是内存中数据序列化实例的详细内容,更多文章请关注木庄网络博客!!

相关阅读 >>

比较Python中%r和%s的用法区别

Python爬虫能够干什么

Python在函数中使用列表作为默认参数的介绍(代码示例)

怎么通过Python挣外快

Python字符如何转为小写

如何安装Python3

redis集群搭建教程及遇到的问题处理

登录接口

Python中socket网络编程的详细介绍(附示例)

Python difflib模块详解

更多相关阅读请进入《Python》频道 >>




打赏

取消

感谢您的支持,我会继续努力的!

扫码支持
扫码打赏,您说多少就多少

打开支付宝扫一扫,即可进行扫码打赏哦

分享从这里开始,精彩与您同在

评论

管理员已关闭评论功能...