python3 序列化模块（json、pickle、shelve）

序列化模块

序列化的目的

一、以某种存储形式使自定义对象持久化；

二、将对象从一个地方传递到另外一个地方。

三、使程序更具维护性。

1.json

Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

 

import json #(1)dumps
dic = {'k1':'值1','k2':'值2','k3':'值3'} str_dic = json.dumps(dic)   #将字典转换成一个字符串
print(type(str_dic),str_dic) '''结果： <class 'str'> {"k3": "\u503c3", "k1": "\u503c1", "k2": "\u503c2"} '''

#（2）loads
dic2 = json.loads(str_dic)  #将一个序列化转换成字典
print(type(dic2),dic2) '''结果： <class 'dict'> {'k3': '值3', 'k1': '值1', 'k2': '值2'} '''

#（3）dump
f1 = open('json_file','w')  #默认编码方式是GBK
dic = {'k1':'值1','k2':'值2','k3':'值3'} json.dump(dic,f1) #dump方法将dic字典信息，转换成json字符串写入文件
f1.close() #（4）load
f = open('json_file')   #默认编码方式是GBK
dic2 = json.load(f) #load方法将文件中的内容转换成数据类型返回
f.close() print(type(dic2),dic2) '''结果： <class 'dict'> {'k3': '值3', 'k1': '值1', 'k2': '值2'} '''

#（5）ensure_ascii
import json f = open('file','w')    #以写的方式打开一个文件 #默认编码方式是GBK
json.dump({'国籍':'中国'},f)    #将{'国籍':'中国'}转换成json字符串写入文件中
ret = json.dumps({'国籍':'中国'})   #将{'国籍':'中国'}转换成json字符串赋给变量ret
f.write(ret+'\n')   #将ret的json字符串内容写入文件
json.dump({'国籍':'美国'},f,ensure_ascii=False) #dump对于中文默认以ASCII码存储，若是不使用需指定ensure_ascii=False
ret = json.dumps({'国籍':'美国'},ensure_ascii=False)    #dumps对于中文默认以ASCII码存储，若是不使用需指定ensure_ascii=False
f.write(ret+'\n') f.close() #（6）其它参数说明
r''' Serialize obj to a JSON formatted str.(字符串表示的json对象) Skipkeys：默认值是False，若是dict的keys内的数据不是python的基本类型(str,unicode,int,long,float,bool,None)，设置为False时，就会报TypeError的错误。
此时设置成True，则会跳过这类key ensure_ascii:，当它为True的时候，全部非ASCII码字符显示为\uXXXX序列，只需在dump时将ensure_ascii设置为False便可，此时存入json的中文便可正常显示。) 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：应该是一个非负的整型，若是是0就是顶格分行显示，若是为空就是一行最紧凑显示，不然会换行且按照indent的数值显示前面的空白分行显示，这样打印出来的json数据也叫
pretty-printed json separators：分隔符，其实是(item_separator, dict_separator)的一个元组，默认的就是(‘,’,’:’)；这表示dictionary内keys之间用“,”隔开，而KEY和value之间用“：
”隔开。 default(obj) is a function that should return a serializable version of obj or raise TypeError. The default simply raises TypeError. sort_keys：将数据根据keys的值进行排序。 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）格式化输出
import json data = {'username':['李华','二愣子'],'sex':'male','age':16} json_dic2 = json.dumps(data,sort_keys=True,indent=2,separators=(',',':'),ensure_ascii=False) print(json_dic2) '''结果： { "age":16, "sex":"male", "username":[ "李华", "二愣子" ] }'''

2.pickle

json和pickle的区别
用于序列化的两个模块

　　json，用于字符串 和 python数据类型间进行转换
　　pickle，用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换

pickle模块提供了四个功能：dumps、dump(序列化，存）、loads（反序列化，读）、load  （不只能够序列化字典，列表...能够把python中任意的数据类型序列化）

import pickle #（1）dumps
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'} str_dic = pickle.dumps(dic) # dumps 方法将字典转换成字节
print(str_dic) '''结果： 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，将dumps生成的字节转换成数据类型
print(dic2)    #字典
'''结果： {'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，将内容转换成序列化数据存到文件汇总
f.close() #（4）load
f = open('pickle_file','rb') struct_time2 = pickle.load(f)   #load反序列化方法，将文件中的序列化数据读取出来
print(struct_time2.tm_year)

3.shelve

# shelve也是python提供给咱们的序列化工具，比pickle用起来更简单一些。 # shelve只提供给咱们一个open方法，是用key来访问的，使用起来和字典相似。 #（1）shelve存入数据
import shelve f = shelve.open('shelve_file') f['key'] = {'int':10, 'float':9.5, 'string':'Sample data'}  #直接对文件句柄操做，就能够存入数据
f.close() #（2）shelve读出数据
import shelve f1 = shelve.open('shelve_file') existing = f1['key']  #取出数据的时候也只须要直接用key获取便可，可是若是key不存在会报错
f1.close() print(existing)