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Python之?dāng)?shù)據(jù)序列化(json、pickle、shelve)詳解

 更新時(shí)間:2019年08月30日 10:40:45   作者:卿先生  
這篇文章主要介紹了Python之?dāng)?shù)據(jù)序列化(json、pickle、shelve)詳解,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下

什么是序列化

什么是序列化,把程序中的對(duì)象或者變量,從內(nèi)存中轉(zhuǎn)換為可存儲(chǔ)或可傳輸?shù)倪^程稱為序列化。在 Python 中,這個(gè)過程稱為 pickling,在其他語言中也被稱為 serialization,marshalling,flattening 等。程序中的對(duì)象(或者變量)在序列化之后,就可以直接存放到存儲(chǔ)設(shè)備上,或者直接發(fā)送到網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行傳輸。

序列化的逆向過程,即為反序列化(unpickling),就是把序列化的對(duì)象(或者變量)重新讀到內(nèi)存中~

Python中序列化的模塊

模塊名稱 描述 提供的api
json 用于實(shí)現(xiàn)Python數(shù)據(jù)類型與通用(json)字符串之間的轉(zhuǎn)換 dumps()、dump()、loads()、load()
pickle 用于實(shí)現(xiàn)Python數(shù)據(jù)類型與Python特定二進(jìn)制格式之間的轉(zhuǎn)換 dumps()、dump()、loads()、load()
shelve 專門用于將Python數(shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)持久化到磁盤,shelve是一個(gè)類似dict的對(duì)象,操作十分便捷 open()

json模塊

大部分編程語言都會(huì)提供處理json數(shù)據(jù)的接口,Python 2.6開始加入了json模塊,且把它作為一個(gè)內(nèi)置模塊提供,無需下載即可使用。

json支持的數(shù)據(jù)格式有限,有int str list dict以及特殊的tuple(會(huì)將tuple轉(zhuǎn)為list)

Json模塊提供了四個(gè)功能:dumps、dump、loads、load

dumps和loads主要是在內(nèi)存內(nèi)操作,如下:

import json 
 list = ['a','b','c'] 
 list_str = json.dumps(list)
 print(list_str)   #["a", "b", "c"] 
 list2 = json.loads(list_str)
 print(list2)    #['a', 'b', 'c']

而dump和load是從文件內(nèi)操作,如下:

import json
 list = ['a','b','c']
 with open('test','w',encoding='utf-8') as f:
   json.dump(list,f) 
 with open('test','r',encoding='utf-8') as f2:
   json.load(f2)

json模塊中的字符編碼問題

在Python3中,代碼中的字符串都是使用 unicode 格式存放的,序列化之后也是以u(píng)nicode 格式存放,所以序列化和反序列化過程都不存在問題。

Python2中,代碼中的字符串是 str類型,str類型 和 unicode類型 的關(guān)系如下所示:

unicode -----> encode --------> str(例如為 utf-8編碼)

utf-8(例如為 utf-8編碼) --------> decode ----------> unicode

所以在Python2中,序列化過程和反序列化過程都有涉及到轉(zhuǎn)碼過程(encode和decode),序列化過程 會(huì)先將對(duì)象中的字符串 使用utf-8 進(jìn)行解碼(decode),轉(zhuǎn)換為unicode類型后,再存放到文件或者字符串中,反序列化過程 會(huì)將 json字符串 使用utf-8 編碼(encode),然后存放到內(nèi)存中的變量~

pickle模塊

用法與json類似,不過pickle不能跨語言,優(yōu)點(diǎn)是它支持python所有的數(shù)據(jù)類型

需要注意的是,pickle是以bytes類型來進(jìn)行序列化的

import pickle
 list = ['a','b','c']
 list_str = pickle.dumps(list)
 print(list_str)     #b'\x80\x03]q\x00(X\x01\x00\x00\x00aq\x01X\x01\x00\x00\x00bq\x02X\x01\x00\x00\x00cq\x03e.'
 
 list2 = pickle.loads(list_str)
 print(list2)      #['a', 'b', 'c']

而正因?yàn)閜ickle是以bytes類型進(jìn)行序列化的,所以在用dump和load方法對(duì)文件進(jìn)行寫入或者反序列化的時(shí)候,要以wb或者rb模式打開,如下:

import pickle
 list = ['a','b','c']
 with open('test','wb') as f:
   pickle.dump(list,f) 
 with open('test','rb') as f2:
   pickle.load(f2)

shelve模塊

shelve也是python提供給我們的序列化工具,比pickle用起來更簡單一些。 shelve只提供給我們一個(gè)open方法,是用key來訪問的,使用起來和字典類似。

import shelve
 f = shelve.open('test1')
 f['key'] = {'a':1, 'b':2, 'c':'sss'} #直接對(duì)文件句柄操作,就可以存入數(shù)據(jù)
 f['key2'] = {'d':3, 'e':4, 'f':'ddd'}
 f.close()
 f1 = shelve.open('test1')
 dic1 = f1['key'] #取出數(shù)據(jù)的時(shí)候也只需要直接用key獲取即可,但是如果key不存在會(huì)報(bào)錯(cuò)
 dic2 = f1['key2']
 f1.close()
 print(dic1)
 print(dic2)

以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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