Python json & pickle & shelve模塊
阿新 • • 發佈：2017-12-31
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註意點
json & pickle
之前我們學習過用eval內置方法可以將一個字符串轉成python對象，不過，eval方法是有局限性的，對於普通的數據類型，json.loads和eval都能用，但遇到特殊類型的時候，eval就不管用了,所以eval的重點還是通常用來執行一個字符串表達式，並返回表達式的值。
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import json
x="[null,true,false,1]"
print(eval(x))
print(json.loads(x))
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什麽是序列化？
我們把對象(變量)從內存中變成可存儲或傳輸的過程稱之為序列化，在Python中叫pickling，在其他語言中也被稱之為serialization，marshalling，flattening等等，都是一個意思。
序列化之後，就可以把序列化後的內容寫入磁盤，或者通過網絡傳輸到別的機器上。
反過來，把變量內容從序列化的對象重新讀到內存裏稱之為反序列化，即unpickling。
json
如果我們要在不同的編程語言之間傳遞對象，就必須把對象序列化為標準格式，比如XML，但更好的方法是序列化為JSON，因為JSON表示出來就是一個字符串，可以被所有語言讀取，也可以方便地存儲到磁盤或者通過網絡傳輸。JSON不僅是標準格式，並且比XML更快，而且可以直接在Web頁面中讀取，非常方便。
JSON表示的對象就是標準的JavaScript語言的對象，JSON和Python內置的數據類型對應如下：
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#----------------------------序列化
import json
dic={‘name‘:‘alvin‘,‘age‘:23,‘sex‘:‘male‘}
print(type(dic))#<class ‘dict‘>
j=json.dumps(dic)
print(type(j))#<class ‘str‘>
f=open(‘序列化對象‘,‘w‘)
f.write(j) #-------------------等價於json.dump(dic,f)
f.close()
#-----------------------------反序列化<br>import json
f=open(‘序列化對象‘)
data=json.loads(f.read())# 等價於data=json.load(f)
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註意點
pickle
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##----------------------------序列化
import pickle
dic={‘name‘:‘alvin‘,‘age‘:23,‘sex‘:‘male‘}
print(type(dic))#<class ‘dict‘>
j=pickle.dumps(dic)
print(type(j))#<class ‘bytes‘>
f=open(‘序列化對象_pickle‘,‘wb‘)#註意是w是寫入str,wb是寫入bytes,j是‘bytes‘
f.write(j) #-------------------等價於pickle.dump(dic,f)
f.close()
#-------------------------反序列化
import pickle
f=open(‘序列化對象_pickle‘,‘rb‘)
data=pickle.loads(f.read())# 等價於data=pickle.load(f)
print(data[‘age‘])
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Pickle的問題和所有其他編程語言特有的序列化問題一樣，就是它只能用於Python，並且可能不同版本的Python彼此都不兼容，因此，只能用Pickle保存那些不重要的數據，不能成功地反序列化也沒關系。
shelve模塊
shelve模塊比pickle模塊簡單，只有一個open函數，返回類似字典的對象，可讀可寫;key必須為字符串，而值可以是python所支持的數據類型
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import shelve
f = shelve.open(r‘shelve.txt‘)
# f[‘stu1_info‘]={‘name‘:‘alex‘,‘age‘:‘18‘}
# f[‘stu2_info‘]={‘name‘:‘alvin‘,‘age‘:‘20‘}
# f[‘school_info‘]={‘website‘:‘oldboyedu.com‘,‘city‘:‘beijing‘}
#
#
# f.close()
print(f.get(‘stu_info‘)[‘age‘])
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