python3 序列化模塊(json、pickle、shelve)
阿新 • • 發佈:2018-01-14
username fin cti import () 轉換 匯總 文件 rri
序列化模塊
序列化的目的
1、以某種存儲形式使自定義對象持久化; 2、將對象從一個地方傳遞到另一個地方。 3、使程序更具維護性。1.json
Json模塊提供了四個功能:dumps、dump、loads、load
import json
#(1)dumps
dic = {‘k1‘:‘值1‘,‘k2‘:‘值2‘,‘k3‘:‘值3‘}
str_dic = json.dumps(dic) #將字典轉換成一個字符串
print(type(str_dic),str_dic)
‘‘‘結果:
<class ‘str‘> {"k3": "\u503c3", "k1": "\u503c1", "k2": "\u503c2"}
‘‘‘
#(2)loads
dic2 = json.loads(str_dic) #將一個序列化轉換成字典
print(type(dic2),dic2)
‘‘‘結果:
<class ‘dict‘> {‘k3‘: ‘值3‘, ‘k1‘: ‘值1‘, ‘k2‘: ‘值2‘}
‘‘‘
#(3)dump
f1 = open(‘json_file‘,‘w‘) #默認編碼方式是GBK
dic = {‘k1‘:‘值1‘,‘k2‘:‘值2‘,‘k3‘:‘值3‘}
json.dump(dic,f1) #dump方法將dic字典信息,轉換成json字符串寫入文件
f1.close()
# (4)load
f = open(‘json_file‘) #默認編碼方式是GBK
dic2 = json.load(f) #load方法將文件中的內容轉換成數據類型返回
f.close()
print(type(dic2),dic2)
‘‘‘結果:
<class ‘dict‘> {‘k3‘: ‘值3‘, ‘k1‘: ‘值1‘, ‘k2‘: ‘值2‘}
‘‘‘
#(5)ensure_ascii
import json
f = open(‘file‘,‘w‘) #以寫的方式打開一個文件 #默認編碼方式是GBK
json.dump({‘國籍‘:‘中國‘},f) # 將{‘國籍‘:‘中國‘}轉換成json字符串寫入文件中
ret = json.dumps({‘國籍‘:‘中國‘}) #將{‘國籍‘:‘中國‘}轉換成json字符串賦給變量ret
f.write(ret+‘\n‘) #將ret的json字符串內容寫入文件
json.dump({‘國籍‘:‘美國‘},f,ensure_ascii=False) #dump對於中文默認以ASCII碼存儲,如果不使用需指定ensure_ascii=False
ret = json.dumps({‘國籍‘:‘美國‘},ensure_ascii=False) #dumps對於中文默認以ASCII碼存儲,如果不使用需指定ensure_ascii=False
f.write(ret+‘\n‘)
f.close()
#(6)其它參數說明
r‘‘‘
Serialize obj to a JSON formatted str.(字符串表示的json對象)
Skipkeys:默認值是False,如果dict的keys內的數據不是python的基本類型(str,unicode,int,long,float,bool,None),設置為False時,就會報TypeError的錯誤。
此時設置成True,則會跳過這類key
ensure_ascii:,當它為True的時候,所有非ASCII碼字符顯示為\uXXXX序列,只需在dump時將ensure_ascii設置為False即可,此時存入json的中文即可正常顯示。)
If check_circular is false, then the circular reference check for container types will be skipped and a circular reference will result in
an OverflowError (or worse).
If allow_nan is false, then it will be a ValueError to serialize out of range float values (nan, inf, -inf) in strict compliance of the
JSON specification, instead of using the JavaScript equivalents (NaN, Infinity, -Infinity).
indent:應該是一個非負的整型,如果是0就是頂格分行顯示,如果為空就是一行最緊湊顯示,否則會換行且按照indent的數值顯示前面的空白分行顯示,這樣打印出來的json數據也叫
pretty-printed json
separators:分隔符,實際上是(item_separator, dict_separator)的一個元組,默認的就是(‘,’,’:’);這表示dictionary內keys之間用“,”隔開,而KEY和value之間用“:
”隔開。
default(obj) is a function that should return a serializable version of obj or raise TypeError. The default simply raises TypeError.
sort_keys:將數據根據keys的值進行排序。
To use a custom JSONEncoder subclass (e.g. one that overrides the .default() method to serialize additional types), specify it with the
cls kwarg; otherwise JSONEncoder is used.
‘‘‘
#(7)格式化輸出
import json
data = {‘username‘:[‘李華‘,‘二楞子‘],‘sex‘:‘male‘,‘age‘:16}
json_dic2 = json.dumps(data,sort_keys=True,indent=2,separators=(‘,‘,‘:‘),ensure_ascii=False)
print(json_dic2)
‘‘‘結果:
{
"age":16,
"sex":"male",
"username":[
"李華",
"二楞子"
]
}‘‘‘
2.pickle
json和pickle的區別
用於序列化的兩個模塊
json,用於字符串 和 python數據類型間進行轉換
pickle,用於python特有的類型 和 python的數據類型間進行轉換
pickle模塊提供了四個功能:dumps、dump(序列化,存)、loads(反序列化,讀)、load (不僅可以序列化字典,列表...可以把python中任意的數據類型序列化)
import pickle
#(1)dumps
dic = {‘k1‘:‘v1‘,‘k2‘:‘v2‘,‘k3‘:‘v3‘}
str_dic = pickle.dumps(dic) # dumps 方法將字典轉換成字節
print(str_dic)
‘‘‘結果:
b‘\x80\x03}q\x00(X\x02\x00\x00\x00k2q\x01X\x02\x00\x00\x00v2q\x02X\x02\x00\x00\x00k1q\x03X\x02\x00\x00\x00v1q\x04X\x02\x00\x00\x00k3q\x05X\x02\x00\x00\x00v3q\x06u.‘
‘‘‘
#(2)loads
dic2 = pickle.loads(str_dic) # loads反序列化方法,將dumps生成的字節轉換成數據類型
print(dic2) #字典
‘‘‘結果:
{‘k2‘: ‘v2‘, ‘k1‘: ‘v1‘, ‘k3‘: ‘v3‘}
‘‘‘
#(3)dump
import time
struct_time = time.localtime(1000000000)
print(struct_time)
f = open(‘pickle_file‘,‘wb‘)
pickle.dump(struct_time,f) #dump序列化方法,將內容轉換成序列化數據存到文件匯總
f.close()
#(4)load
f = open(‘pickle_file‘,‘rb‘)
struct_time2 = pickle.load(f) #load反序列化方法,將文件中的序列化數據讀取出來
print(struct_time2.tm_year)
3.shelve
# shelve也是python提供給我們的序列化工具,比pickle用起來更簡單一些。
# shelve只提供給我們一個open方法,是用key來訪問的,使用起來和字典類似。
#(1)shelve存入數據
import shelve
f = shelve.open(‘shelve_file‘)
f[‘key‘] = {‘int‘:10, ‘float‘:9.5, ‘string‘:‘Sample data‘} #直接對文件句柄操作,就可以存入數據
f.close()
#(2)shelve讀出數據
import shelve
f1 = shelve.open(‘shelve_file‘)
existing = f1[‘key‘] #取出數據的時候也只需要直接用key獲取即可,但是如果key不存在會報錯
f1.close()
print(existing)
python3 序列化模塊(json、pickle、shelve)