序列化 pickle & json & shelve

把内存数据转成字符，叫序列化,dump,dumps

把字符转成内存数据类型，叫反序列化load,loads

dumps：仅转成字符串

dump不仅能把对象转换成str，还能直接存到文件内

json.dumps json.loads

1.把你的内存数据，通过网络，共享给远程其他人

2.定义了不同语言之间的交互规则

　　a.纯文本，缺点：不能共享复杂的数据类型，比如字典

　　b.xml ,缺点：占空间大

　　c.json，优点，简单，可读性好

json：
- 支持的数据类型：str，int，tuple，list，dict
- 跨平台，跨语言，体积小
pickle:
- 支持python所有的数据类型
- 只能在python中使用，存储数据占空间大
- dumps 转换为bytes，写到硬盘后是pickle自己的格式，不可直接读，看着像是乱码，其实不是
json序列化时是将数据转成字符串形式
pickle序列化时是将数据转成字节形式，在读写文件时必须是以二进制的方式进行读写，‘rb’，‘wb’

 import json,pickle

 data = {'a':1,'b':2}

 pickle_dumps_data = pickle.dumps(data)

 print(type(pickle_dumps_data),pickle_dumps_data)

 #<class 'bytes'>

 # b'\x80\x03}q\x00(X\x01\x00\x00\x00aq\x01K\x01X\x01\x00\x00\x00bq\x02K\x02u.'

 pickle_loads_data = pickle.loads(pickle_dumps_data)

 print(type(pickle_loads_data),pickle_loads_data)

 #<class 'dict'> {'a': 1, 'b': 2}

 json_dumps_data = json.dumps(data)

 print(type(json_dumps_data),json_dumps_data)

 # <class 'str'>{"a": 1, "b": 2}

 json_loads_data = json.loads(json_dumps_data)

 print(type(json_loads_data),json_loads_data)

 # <class 'dict'> {'a': 1, 'b': 2}

shelve 对pickle进行封装，可进行多次dump，load，只能在python中使用，以k_v结构写入文档，每次dump都要写K

 import shelve

 f = shelve.open("shelve_test")

 names = ["alex","rain","test"]

 info = {"names":"alex","age":22}

 f["names"] = names

 f["info_dic"] = info

 f.close()

 #获取数据

 # f = shelve.open("shelve_test")

 # print(list(f.keys()))#['names', 'info_dic']

 # print(list(f.items()))#[('names', ['alex', 'rain', 'test']), ('info_dic', {'names': 'alex', 'age': 22})]

 # print(f.get("names"))#['alex', 'rain', 'test']

 # print(f.get("info_dic"))#{'names': 'alex', 'age': 22}

 #修改数据，重新给K复制

 # f = shelve.open("shelve_test")

 # f["names"] = ["Alex","Rain","Test"]

 # f.close()

 # f = shelve.open("shelve_test")

 # print(f.get("names"))#['Alex', 'Rain', 'Test']

 #删除数据

 # f = shelve.open("shelve_test")

 # del f["info_dic"]

 # f.close()

 # f = shelve.open("shelve_test")

 # print(f.get("info_dic"))#None

 #添加数据

 # f = shelve.open("shelve_test")

 # f["scores"] = [1,2,3,4,5]

 # f.close()

 # f = shelve.open("shelve_test")

 # print(f.get("scores"))#[1, 2, 3, 4, 5]

巴特西

序列化 pickle & json & shelve

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