python3--json与pickle数据序列化
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python3--json与pickle数据序列化相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
必读:json和pickle 可以多次jumps,
1、json适合处理简单数据,可以跨语言、跨文件;
基本方法:(比较low的方法序列化用str转换,反序列化用eval;)
import json
#数据序列化
info = {"name":"bokeyuan"}
f = open("test.txt","w")
f.write(json.dumps(info))
f.close
#数据反序列化
f = open("test.txt","r")
data = json.loads(f.read())
print(data["name"])
f.close
2、pickle适合处理复杂数据(如:函数),但是只能在本语言使用(python),其它语言不识别pickle数据;
基本方法:
import pickle
#数据序列化
info = {"name":"bokeyuan"}
f = open("test.txt","w")
f.write(pickle.dumps(info))
f.close
////////////////////////////////////////////////////////////////////
#数据序列化的另外一个方法
info = {"name":"bokeyuan"}
f = open("test.txt","w")
pickle.dump(info,f) #完全等价这个语句: f.write(pickle.dumps(info))
f.close
#数据反序列化
f = open("test.txt","r")
data = pickle.loads(f.read())
print(data["name"])
f.close
////////////////////////////////////////////////////////////////////
#数据序反列化的另外一个方法
f = open("test.txt","r")
data = pickle.load(f) #完全等价这个语句: data = pickle.loads(f.read())
print(data["name"])
f.close
以上是关于python3--json与pickle数据序列化的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章