序列化模块
1.什么是序列化-------将原本的字典，列表等对象转换成一个字符串的过程就叫做序列化
2.序列化的目的
1.以某种存储形式使自定义对象持久化
2.将对象从一个地方传递到另一个地方
3.使程序更具维护性
3.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
json
Json模块提供了四个功能：dumps、loads、dump、load
json对象与python对象对应关系
| python对象 | json对象 |
|---|---|
| dict | object |
| list, tuple | array |
| str | string |
| int, float | number |
| None | null |
| True/False | true/fase |
代码使用
import json
data = { 'roles':[
{'role':'monster','type':'pig','life':50},
{'role':'hero','type':'关羽','life':80},
]
}
str_d = json.dumps(data,ensure_ascii=False) # 序列化：将一个字典转换成一个字符串
print(type(str_d), str_d)
'''<class 'str'> {"roles": [{"role": "monster", "type": "pig", "life": 50}, {"role": "hero", "type": "关羽", "life": 80}]}'''
#注意，json转换完的字符串类型的字典中的字符串是由""表示的 dic2 = json.loads(str_d) #反序列化：将一个字符串格式的字典转换成一个字典
#注意，要用json的loads功能处理的字符串类型的字典中的字符串必须由""表示
print(type(dic2),dic2)
# <<class 'dict'> {'roles': [{'role': 'monster', 'type': 'pig', 'life': 50}, {'role': 'hero', 'type': '关羽', 'life': 80}]} f = open("json_file",'w', encoding="utf-8")
json.dump(data,f,indent=2,ensure_ascii=False) # dump方法接收一个文件句柄，直接将字典转换成json字符串写入文件
f.close() f = open('json_file','r',encoding="utf-8")
dic2 = json.load(f) # load方法接收一个文件句柄，直接将文件中的json字符串转换成数据结构返回
f.close()
print(type(dic2), dic2)
参数说明
Serialize obj to a JSON formatted str.(字符串表示的json对象)
Skipkeys：默认值是False，如果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，所有非ASCII码字符显示为\uXXXX序列，只需在dump时将ensure_ascii设置为False即可，此时存入json的中文即可正常显示。)
indent：应该是一个非负的整型，如果是0就是顶格分行显示，如果为空就是一行最紧凑显示，否则会换行且按照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，实际上是(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。
pickle
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）
import pickle,json,time
dic = {'name':'alex','age':22}
str_dic = pickle.dumps(dic)
print(str_dic) #一串二进制内容
dic2 = pickle.loads(str_dic)
print(dic2) #字典
struct_time = time.localtime(1000000000)
print(struct_time)
f = open('pickle_file','wb')
pickle.dump(struct_time,f)
f.close()
f = open('pickle_file','rb')
struct_time2 = pickle.load(f)
print(struct_time2.tm_year)
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