概念:
序列化 -- 其他数据类型转换成一个字符串数据类型
反序列化 -- 字符串转换成其他数据类型
序列 -- 字符串
必须要转换成字符串的场景:
往文件里面写数据的时候只能写字符串，不能写字典的
网络传输的时候只能传bytes，字典也不能直接转换成bytes
可以用到的模块:
json 非常重要的一个模块，非常非常
通用的序列化格式，不仅仅是局限于python，优点就是很通用
只有很少的一部分数据类型可以序列化，局限性比较大
pickle 仅次于json
所有的python的数据都可以序列化
问题在于，pickle序列化的内容只有python可以理解
而且，反序列化依赖代码本地存在，不存在则无法解析
shelve python3 里面新加的，特点是好操作，但是实用性就一般
有个序列化句柄，很方便使用读写直接操作
新加的，存在一些小问题
json '{""}' json
可转:
数字 字符串 列表 字典 元祖
不可转:
集合
特殊改变:
会将字符串改成双引号,字典里面的单引号就会改成双
元祖的序列化会被变成列表，本身是元祖的序列后再反序列化便不会来元祖就变成列表了
直接写内存里面的操作
序列化方法：dumps
反序列化方法：loads
1 import json
2 dic = {"k1":"v1"}
3 print(type(dic),dic) # <class 'dict'> {'k1': 'v1'}
4 strd = json.dumps(dic)
5 print(type(strd),strd) # <class 'str'> {"k1": "v1"}
6 dicd = json.loads(strd)
7 print(type(dicd),dicd) # <class 'dict'> {'k1': 'v1'}
往文件里面写的操作
一次性写进去一次性读出来
要不每次写一行,每次读一行,不然会报错
1 # dump 往文件里面写
2 import json
3 dic = {"k1":"v1"}
4 f = open("fff","w",encoding="utf-8")
5 json.dump(dic,f)
6 f.close()
7
8 # load 从文件读
9 f = open("fff")
10 res = json.load(f)
11 f.close()
12 print(type(res),res)
pickle
用法同jons，提供dump，load，dumps，loads方法
但是pickle序列化后会变成tyles类型，无法看出来源内容但是不影响你其他操作
因为是bytes类型，因此文件操作需要用wb，rb的类型进行操作
pickle可以做任何任何数据类型，可以对集合进行序列化反序列化
比jons还要有一点，他可以分别dump load的
1 # shelve 只提供一个open方法，通过key可以写入或者获取到内容
2 import shelve
3 f = shelve.open("shelve_file")
4 f["key"] = {"int":10,"float":9.5,"string":"sda"}
5 f.close()
6
7 import shelve
8 f1 = shelve.open("shelve_file")
9 exiting = f1["key"]
10 f1.close()
11 print(exiting)
12
13 # writeback 不设置的话是没办法修改文件的
14 # 不设置无法感知到修改，但是设置这个会对运行造成一定的资源占用和影响
15 import shelve
16 f1 = shelve.open('shelve_file')
17 print(f1['key'])
18 f1['key']['new_value'] = 'this was not here before'
19 f1.close()
20
21 f2 = shelve.open('shelve_file', writeback=True)
22 print(f2['key'])
23 f2['key']['new_value'] = 'this was not here before'
24 f2.close()