data = {"Name":"XiaoMing","Age":22}

f = open("test.txt","r+",encoding="utf-8")

f.write(str(data)) //把data轉換成字符串類型

f.close()

如果現在讀取數據的話，字符串肯定不能使用data["Name"]這樣的形式來調取值，所以還需要把字符串轉換成字典格式

f = open("test.txt","r+",encoding="utf-8")

data = eval(f.read()) //小技巧，使用eval可以把字符串轉換為字典格式

f.close()

print(data["Name"])

雖然上面的方式也能實現序列化與反序列化的效果，但是我們還是推薦使用標準的方式來操作

import json

data = {"Name":"XiaoMing","Age":22}

print(type(json.dumps(data))) //此處為測試，看一下dumps後的數據是什麽類型

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

f.write( json.dumps(data) ) //使用json.dumps進行序列化

f.close()

接下來看一下json的反序列化

import json

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

data = json.loads(f.read()) //使用json.loads進行反序列化

f.close()

print(data["Name"])

小總結：json只能處理一些簡單的數據格式，比如字典、列表、字符串等，但是json在所有的語言上都是通用的，比如用python的程序和java的程序進行交互，就需要用到json來進行轉換。

那如果想要處理一些復雜的數據呢，比如在字典中接收一個函數，看一下例子：

import pickle //需要導入pickle模塊

def hello(name):

print("name",name)

data = {"Name":"XiaoMing","Age":22,"aa":hello} //把函數的內存地址當做字典的值，比作復雜一些的數據類型

f = open("test.txt","wb") //因為pickle後的數據是二進制類型，所以打開模式要使用"b"

f.write(pickle.dumps(data))

f.close()

print(type(pickle.dumps(data))) //最後打印pickle.dumps後的數據類型

pickle反序列化

import pickle

def hello(name):

print("name",name)

f = open("test.txt","rb")

data = pickle.loads(f.read()) //pickle.loads為反序列化

f.close()

print(data["aa"]("bbb")) //此處為函數的傳參

小總結：pickle只能再python本語言中使用，不能跨語言使用。

python3數據序列化工具json