json pickle shelve
2021-04-18 02:26
标签：意思 编程 语言 怎样 16px website 不同的 序列化 并且 我们学习过用eval内置方法可以将一个字符串转成python对象，不过，eval方法是有局限性的，对于普通的数据类型，json.loads和eval都能用，但遇到特殊类型的时候，eval就不管用了,所以eval的重点还是通常用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。 我们把对象(变量)从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，在Python中叫pickling，在其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening等等，都是一个意思。 序列化之后，就可以把序列化后的内容写入磁盘，或者通过网络传输到别的机器上。 反过来，把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化，即unpickling。 如果我们要在不同的编程语言之间传递对象，就必须把对象序列化为标准格式，比如XML，但更好的方法是序列化为JSON，因为JSON表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web页面中读取，非常方便。 JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象，JSON和Python内置的数据类型对应如下： Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样，就是它只能用于Python，并且可能不同版本的Python彼此都不兼容，因此，只能用Pickle保存那些不重要的数据，不能成功地反序列化也没关系。 shelve模块比pickle模块简单，只有一个open函数，返回类似字典的对象，可读可写;key必须为字符串，而值可以是python所支持的数据类型 json pickle shelve 标签：意思 编程 语言 怎样 16px website 不同的 序列化 并且 原文地址：https://www.cnblogs.com/sun-10387834/p/12287017.html1 import json
2 x="[null,true,false,1]"
3 print(eval(x))
4 print(json.loads(x))
什么是序列化？
json
1 #----------------------------序列化
2 import json
3
4 dic={‘name‘:‘kelvin‘,‘age‘:23,‘sex‘:‘male‘}
5 print(type(dic))#
15 import json
16 f=open(‘序列化对象‘)
17 data=json.loads(f.read())# 等价于data=json.load(f) 1 import json
2 #dct="{‘1‘:111}"#json 不认单引号
3 #dct=str({"1":111})#报错,因为生成的数据还是单引号:{‘one‘: 1}
4
5 dct=‘{"1":"111"}‘
6 print(json.loads(dct))
7
8 #conclusion:
9 # 无论数据是怎样创建的，只要满足json格式，就可以json.loads出来,不一定非要dumps的数据才能loads
10
11 注意点
pickle：
1 ##----------------------------序列化
2 import pickle
3
4 dic={‘name‘:‘kelvin‘,‘age‘:23,‘sex‘:‘male‘}
5
6 print(type(dic))#
shelve：
1 import shelve
2
3 f = shelve.open(r‘shelve.txt‘)
4
5 # f[‘stu1_info‘]={‘name‘:‘kelvin‘,‘age‘:‘18‘}
6 # f[‘stu2_info‘]={‘name‘:‘jack‘,‘age‘:‘20‘}
7 # f[‘school_info‘]={‘website‘:‘dqing.com‘,‘city‘:‘beijing‘}
8 #
9 #
10 # f.close()
11
12 print(f.get(‘stu_info‘)[‘age‘])