""" -*- coding: utf-8 -*- @FileName: json_pickle.py @Software: PyCharm @Time : 2023/7/3 14:36 @Author : Panda """ # 1.pickle 模块：序列化模块 import pickle """ 序列化：把不能直接存储在文件中的数据变得可存储 反序列化：把存在文件中的数据拿出来恢复成原来的数据类型 """ lst = [1, 2, 3] # dumps()把任意对象序列化成bytes res = pickle.dumps(lst) print(res, type(res)) # 函数可以序列化吗？可以 def func(): print("ok") res1 = pickle.dumps(func()) print(res, type(res)) # 迭代器可以序列化吗？可以 it = iter(range(10)) res2 = pickle.dumps(it) print(res, type(res)) # loads() 把任意bytes反序列化为原来的数据 res3 = pickle.loads(res) print(res, type(res)) # dump():把对象序列化写入到file_like Object(即文件对象) res - pickle.dump(lst) with open("study.txt", mode="wb") as fp : pickle.dump(res, fp) # load(): 把file_like Object中的内容拿出来，反序列化成原来的数据 with open ("study.txt", mode="rb") as fp : res4 = pickle.load(fp) print(res4) # 2. json 模块 ： 序列化/反序列化模块 import json """ json格式的数据，所有的编程语言都能识别，本身是字符串 类型有格式要求：int float bool str list tuple dict None json： 主要应用于传输数据， 序列化成字符串 pickle: 主要应用于存储数据， 序列化成二进制字节流 """ dic = {"name": "opp", "sex": "kkl", "family": ['baby', "me"]} res = json.dumps(dic, ensure_ascii=False, sort_keys=True) print(res, type(res)) dci = json.loads(res) print(res, type(res)) # json > dump/load with open("ss.pkl", mode="w", encoding="utf-8") as fp: json.dump(dic, fp, ensure_ascii=False) with open("ss.pkl", mode="w", encoding="utf-8") as fp: json.load(fp) print(dic, type(dic)) # json和pickle 的区别 # json 是连续dumps数据，但是不能连续load数据，是一次性获取所有内容进行反序列化 dic1 = {"a": "1", "b": "2"} dic2 = {"c": "3", "d": "4"} with open("sss.txt", mode="w", encoding="utf-8") as fp: json.dump(dic1, fp) fp.write("\n") json.load(dic2, fp) fp.write("\n") with open("sss.pkl", mode="r", encoding="utf-8") as dp: dic = json.load(fp) # json和pickle两个模块的区别： # 1. json序列化之后的数据类型是str，所有编程语言都识别 # 但是仅限于int float bool str list tuple dict None # json不能连续load，只能一次性拿出所有数据 # 2.pickle序列化之后的数据类型是bytes，用于数据存储 # 所有的数据都可以转化，但是仅限于python之间的存储传输 # pickle可以连续load，多套数据放在同一个文件夹中