Python基础——PyCharm版本——第八章、文件I/O(核心2——JSON序列化与反序列化——超重点)

简介: Python基础——PyCharm版本——第八章、文件I/O(核心2——JSON序列化与反序列化——超重点)

json序列化与反序列化概述

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:


对比示例:


image.png

image.png

Python内置的json模块提供了非常完善的Python对象到JSON格式的转换。我们先看看如何把Python对象变成一个JSON:

序列化示例1:dict(map)

import json
list1 = ["小龙女", "王姑娘", "赵灵儿"]
# 使用map格式编写数据类型,或者通过dict直接编写数据格式即可
# d = {"msg": "访问成功", "status": True, "result": list1}
d = dict(msg="访问成功", status=True, result=list1)
info = json.dumps(d)
print(info)
info = json.loads(info)
print(info["msg"])
print(info["status"])
print(info["result"])

image.png从以上的实验中可以看到json序列化与反序列化的过程。

序列化示例2:restful

import json
import uuid
import time
import hashlib
class Girl:
    """用作测试json对象序列化对象"""
    def __init__(self, id, createDate, userName, passWord, nickName, age, introduce):
        self.id = id
        self.createDate = createDate
        self.userName = userName
        self.passWord = passWord
        self.nickName = nickName
        self.age = age
        self.introduce = introduce
def Girl_json(obj):
    """用于序列化"""
    return {
        "id": obj.id,
        "createDate": obj.createDate,
        "userName": obj.userName,
        "passWord": obj.passWord,
        "nickName": obj.nickName,
        "age": obj.age,
        "introduce": obj.introduce
    }
def GetNow(localTime):
    """获取当前时间"""
    return time.strftime("%y-%m-%d %H:%M:%S", localTime)
def Md5(obj):
    """字符串加密"""
    return hashlib.md5(obj.encode(encoding='utf-8')).hexdigest()
g1 = Girl(str(uuid.uuid1()), GetNow(time.localtime()), "wangyuyan", Md5("123456"), "王姑娘", 16, "琅嬛福地,神仙姐姐。")
g2 = Girl(str(uuid.uuid1()), GetNow(time.localtime()), "gugu", Md5("123456"), "小龙女", 16, "活死人墓,冰山美人。")
g3 = Girl(str(uuid.uuid1()), GetNow(time.localtime()), "linger", Md5("123456"), "赵灵儿", 16, "仙灵岛,人间烟火。")
# 序列化:
lists = [json.dumps(g1, default=Girl_json), json.dumps(g2, default=Girl_json), json.dumps(g3, default=Girl_json)]
result = dict(status="success", msg="访问成功", result=lists)
info = json.dumps(result)
print("序列化:")
print(info)
print("\n-------------------------------------\n")
print("第一层反序列化")
load = json.loads(info)
print(load["status"])
print(load["msg"])
print(load["result"])
print("\n-------------------------------------\n")
print("第二层反序列化")
def handle(obj):
    """反序列化"""
    return Girl(
        obj["id"],
        obj["createDate"],
        obj["userName"],
        obj["passWord"],
        obj["nickName"],
        obj["age"],
        obj["introduce"])
for g in load["result"]:
    girl = json.loads(g, object_hook=handle)
    print(girl.id)
    print(girl.createDate)
    print(girl.userName)
    print(girl.passWord)
    print(girl.nickName)
    print(girl.age)
    print(girl.introduce)

备注:


json.dumps()函数的详细说明


help(json.dumps):


Help on function dumps in module json:


dumps(obj, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, encoding='utf-8', default=None, sort_keys=False, **kw)


#  函数作用:       将Python的对象转变成JSON对象


#  skipkeys:       如果为True的话,则只能是字典对象,否则会TypeError错误, 默认False


#  ensure_ascii:   确定是否为ASCII编码


#  check_circular: 循环类型检查,如果为True的话


#  allow_nan:      确定是否为允许的值


#  indent:         会以美观的方式来打印,呈现


#  separators:     对象分隔符,默认为,


#  encoding:       编码方式,默认为utf-8    


#  sort_keys:      如果是字典对象,选择True的话,会按照键的ASCII码来排序


相关文章
|
2月前
|
JSON 算法 vr&ar
目标检测笔记(五):查看通过COCOEvaluator生成的coco_instances_results.json文件的详细检测信息,包含AP、AR、MR和DR等
本文介绍了如何使用COCO评估器通过Detectron2库对目标检测模型进行性能评估,生成coco_instances_results.json文件,并利用pycocotools解析该文件以计算AP、AR、MR和DR等关键指标。
156 1
目标检测笔记(五):查看通过COCOEvaluator生成的coco_instances_results.json文件的详细检测信息,包含AP、AR、MR和DR等
|
1月前
|
JSON 数据格式 索引
Python中序列化/反序列化JSON格式的数据
【11月更文挑战第4天】本文介绍了 Python 中使用 `json` 模块进行序列化和反序列化的操作。序列化是指将 Python 对象(如字典、列表)转换为 JSON 字符串,主要使用 `json.dumps` 方法。示例包括基本的字典和列表序列化,以及自定义类的序列化。反序列化则是将 JSON 字符串转换回 Python 对象,使用 `json.loads` 方法。文中还提供了具体的代码示例,展示了如何处理不同类型的 Python 对象。
|
1月前
|
存储 安全 Java
Java编程中的对象序列化与反序列化
【10月更文挑战第22天】在Java的世界里,对象序列化和反序列化是数据持久化和网络传输的关键技术。本文将带你了解如何在Java中实现对象的序列化与反序列化,并探讨其背后的原理。通过实际代码示例,我们将一步步展示如何将复杂数据结构转换为字节流,以及如何将这些字节流还原为Java对象。文章还将讨论在使用序列化时应注意的安全性问题,以确保你的应用程序既高效又安全。
|
2月前
|
存储 Java
Java编程中的对象序列化与反序列化
【10月更文挑战第9天】在Java的世界里,对象序列化是连接数据持久化与网络通信的桥梁。本文将深入探讨Java对象序列化的机制、实践方法及反序列化过程,通过代码示例揭示其背后的原理。从基础概念到高级应用,我们将一步步揭开序列化技术的神秘面纱,让读者能够掌握这一强大工具,以应对数据存储和传输的挑战。
|
2月前
|
JSON 数据格式 Python
Python实用记录(十四):python统计某个单词在TXT/JSON文件中出现的次数
这篇文章介绍了一个Python脚本,用于统计TXT或JSON文件中特定单词的出现次数。它包含两个函数,分别处理文本和JSON文件,并通过命令行参数接收文件路径、目标单词和文件格式。文章还提供了代码逻辑的解释和示例用法。
54 0
Python实用记录(十四):python统计某个单词在TXT/JSON文件中出现的次数
|
2月前
|
存储 安全 Java
Java编程中的对象序列化与反序列化
【10月更文挑战第3天】在Java编程的世界里,对象序列化与反序列化是实现数据持久化和网络传输的关键技术。本文将深入探讨Java序列化的原理、应用场景以及如何通过代码示例实现对象的序列化与反序列化过程。从基础概念到实践操作,我们将一步步揭示这一技术的魅力所在。
|
2月前
|
JSON 数据格式
LangChain-20 Document Loader 文件加载 加载MD DOCX EXCEL PPT PDF HTML JSON 等多种文件格式 后续可通过FAISS向量化 增强检索
LangChain-20 Document Loader 文件加载 加载MD DOCX EXCEL PPT PDF HTML JSON 等多种文件格式 后续可通过FAISS向量化 增强检索
141 2
|
1月前
|
存储 缓存 NoSQL
一篇搞懂!Java对象序列化与反序列化的底层逻辑
本文介绍了Java中的序列化与反序列化,包括基本概念、应用场景、实现方式及注意事项。序列化是将对象转换为字节流,便于存储和传输;反序列化则是将字节流还原为对象。文中详细讲解了实现序列化的步骤,以及常见的反序列化失败原因和最佳实践。通过实例和代码示例,帮助读者更好地理解和应用这一重要技术。
48 0
|
3月前
|
JSON 安全 编译器
扩展类实例的序列化和反序列化
扩展类实例的序列化和反序列化
45 1
|
2月前
|
JSON 数据格式 计算机视觉
Opencv实用笔记(一): 获取并绘制JSON标注文件目标区域(可单独保存目标小图)
本文介绍了如何使用OpenCV和Python根据JSON标注文件获取并绘制目标区域,同时可将裁剪的图像单独保存。通过示例代码,展示了如何读取图片路径、解析JSON标注、绘制标注框并保存裁剪图像的过程。此外,还提供了相关的博客链接,供读者进一步学习。
55 0