pickle模块
json & pickle 模块 （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 （不仅可以序列化字典，列表...可以把python中任意的数据类型序列化）
【一】方法演示
- dumps
import pickle
dic = {'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'}
str_dic = pickle.dumps(dic)
print(str_dic) # 一串二进制内容
# b'\x80\x04\x95#\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00}\x94(\x8c\x02k1\x94\x8c\x02v1\x94\x8c\x02k2\x94\x8c\x02v2\x94\x8c\x02k3\x94\x8c\x02v3\x94u.'
- loads
import pickle
dic = {'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'}
str_dic = pickle.dumps(dic)
dic2 = pickle.loads(str_dic)
print(dic2) # 字典
# {'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'}
- dump
import pickle
import time
struct_time = time.localtime(1000000000)
print(struct_time)
# time.struct_time(tm_year=2001, tm_mon=9, tm_mday=9, tm_hour=9, tm_min=46, tm_sec=40, tm_wday=6, tm_yday=252, tm_isdst=0)
f = open('pickle_file', 'wb')
pickle.dump(struct_time, f)
f.close()
- load
import pickle
import time
struct_time = time.localtime(1000000000)
print(struct_time)
# time.struct_time(tm_year=2001, tm_mon=9, tm_mday=9, tm_hour=9, tm_min=46, tm_sec=40, tm_wday=6, tm_yday=252, tm_isdst=0)
f = open('pickle_file', 'rb')
struct_time2 = pickle.load(f)
print(struct_time2.tm_year)
【二】优点
- 这时候机智的你又要说了，既然pickle如此强大，为什么还要学json呢？
- 这里我们要说明一下
- json是一种所有的语言都可以识别的数据结构。
- 如果我们将一个字典或者序列化成了一个json存在文件里
- 那么java代码或者js代码也可以拿来用。
- 但是如果我们用pickle进行序列化
- 其他语言就不能读懂这是什么了～
- 所以，如果你序列化的内容是列表或者字典，我们非常推荐你使用json模块
- 但如果出于某种原因你不得不序列化其他的数据类型，而未来你还会用python对这个数据进行反序列化的话，那么就可以使用pickle