1.简介

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●  json：用于字符串 和 python简单数据类型(list,dict...)间进行转换；字符串<--->python简单数据类型

●  pickle：用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换 ；bytes<--->python特殊数据类型

●  Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

●  pickle模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

2.json序列化和反序列化

import json

#json序列化
data = {
    "name":"cx",
    "age":"18",
}

f = open("text.txt","w")
f.write(json.dumps(data))           #将字典序列化为字符串写入文件    #json.dump(data,f)==f.write(json.dumps(data))
f.close()

--------------------------------------------

#json反序列化
f = open("text.txt","r")
data = json.loads(f.read())     #从文件中将数据读出来之后将字符串格式序列化成字典格式     #json.load(f)==json.loads(f.read())
print(data["name"])
f.close()

3.pickle序列化和反序列化

#pickle序列化
import pickle

def test_func(name):
    print("name:",name)

data1 = {
    "name":"cx",
    "age":"18",
    "test":test_func,                #对于这种数据json不能处理，可以用pickle
}


f = open("text.txt","wb")
f.write(pickle.dumps(data1))         #将特殊数据类型序列化为bytes类型之后写入文件      #pickle.dump(data1,f)==f.write(pickle.dumps(data1))
f.close()

--------------------------------------------

#pickle反序列化
def test_func(name):                #由于前面在序列化的时候data字典中存有test_func对象的内存地址，
    print("name:",name)             # 但是前面序列化程序一执行完内存就释放了，所以这里反序列化的时候找不到该内存地址就会报错，
                                    # 所以在这里声明这个函数
import pickle
f = open("text.txt","rb")
data = pickle.loads(f.read())       #从文件中将数据读出来之后将bytes类型序列化成字典格式     #pickle.loads(f.read())==pickle.load(f)
print(data["test"])
f.close()

注：使用json和pickle时不要往同一个文件序列化或者反序列化多次，只能往一个文件dumps和loads一次。若要多次序列化，请往多个文件序列化。

4.shelve模块，底层也是用的pickle模块，同pickle的区别就是可以同时序列化和反序列化多次

import shelve
import datetime

a = {"name":"feng","job":"IT"}
b = ["1","2","3"]
f = shelve.open("shelve_test")      #打开文件
f["test1"] = a                  #序列化字典
f["test2"] = b                  #序列化列表
f["test3"] = datetime.datetime.now()   #序列化时间
f.close()

#反序列化
# f = shelve.open("shelve_test")     #打开文件
# print(f.get("test1"))
# print(f.get("test2"))
# print(f.get("test2"))
# f.close()

注：json可用于各类语言间转化；pickle,shelve仅python使用

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