Python 文件存储:pickle 和 json 库的使用

简介: 在 Python 中, 可以通过第三方库 json 方便地实现 JSON 格式字符串与 Python 字典和列表的相互转换。JSON(javascript object notation)是一种和语言无关的轻量级数据交换格式, 采用文本格式来存储和表示数据。模块能够将 Python 对象直接存储到文件中。在需要使用数据时,直接从文件中读取,并还原为 Python 对象。因此, 存储的文件如果直接使用文本编辑器,则打开无法查看具体内容。在 Python 中, 提供的。相反,将上面代码中的。
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。
🍎个人主页: 小嗷犬的博客
🍊个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。
🥭本文内容:Python 文件存储:pickle 和 json 库的使用

1.使用 pickle 存储 Python 对象

在 Python 中, 提供的 pickle 模块能够将 Python 对象直接存储到文件中。 在需要使用数据时,直接从文件中读取,并还原为 Python 对象。

注意,pickle 操作的不是文本文件, 而是二进制文件。 因此, 存储的文件如果直接使用文本编辑器,则打开无法查看具体内容。

将 Python 对象存储到 pickle 文件的语法是:

pickle.dump(obj, file)
从 pickle 文件中将二进制数据读取出来重建为 Python 对象的语法是:
pickle.load(file)
将列表 ls 使用 pickle 模块存储在二进制文件 test.pkl 中,然后再次从文件中读取数据,重建为列表后打印:
import pickle
ls = ['Python', 'Java', 'C', 'Golang', 'C++', 'C#']
file1 = open('test.pkl', 'wb')
pickle.dump(ls, file1)
file1.close()
file2 = open('test.pkl', 'rb')
new_ls = pickle.load(file2)
print(new_ls)

2.使用 json 存储 Python 对象

JSON(javascript object notation)是一种和语言无关的轻量级数据交换格式, 采用文本格式来存储和表示数据。这种格式便于阅读和编写,也易于程序的解析和生成。

JSON 语法规则与 Python 中的字典和列表非常相似:

  1. 利用一对方括号 [] 表示数组;
  2. 利用一对花括号 {} 表示对象;
  3. 利用冒号分割键值对;
  4. 利用逗号分隔数组的元素或对象的键值对。

在 Python 中, 可以通过 json 库方便地实现 JSON 格式字符串与 Python 字典和列表的相互转换。 将 Python 对象转换为 JSON 格式字符串的语法是:

json.dumps(obj, ensure_ascii=True)
将 JSON 格式字符串转换为 Python 对象的语法是:
json.loads(s)
将列表 ls 转换为 JSON 格式字符串的代码如下所示:
import json
ls = ['Python', 'Java', 'C', 'Golang', 'C++', 'C#']
json_str = json.dumps(ls, ensure_ascii=False)
print(type(json_str))
print(json_str)
相反,将上面代码中的 json_str 转换为 Python 列表的代码如下所示:
import json
ls = ['Python', 'Java', 'C', 'Golang', 'C++', 'C#']
json_str = json.dumps(ls, ensure_ascii=False)
new_ls = json.loads(json_str)
print(type(new_ls))
print(new_ls)

目录
相关文章
|
存储 人工智能 测试技术
如何使用LangChain的Python库结合DeepSeek进行多轮次对话?
本文介绍如何使用LangChain结合DeepSeek实现多轮对话,测开人员可借此自动生成测试用例,提升自动化测试效率。
2371 125
如何使用LangChain的Python库结合DeepSeek进行多轮次对话?
|
12月前
|
JSON 算法 API
Python采集淘宝商品评论API接口及JSON数据返回全程指南
Python采集淘宝商品评论API接口及JSON数据返回全程指南
|
监控 数据可视化 数据挖掘
Python Rich库使用指南:打造更美观的命令行应用
Rich库是Python的终端美化利器,支持彩色文本、智能表格、动态进度条和语法高亮,大幅提升命令行应用的可视化效果与用户体验。
1071 0
|
JSON API 数据安全/隐私保护
Python采集淘宝拍立淘按图搜索API接口及JSON数据返回全流程指南
通过以上流程,可实现淘宝拍立淘按图搜索的完整调用链路,并获取结构化的JSON商品数据,支撑电商比价、智能推荐等业务场景。
|
传感器 运维 前端开发
Python离群值检测实战:使用distfit库实现基于分布拟合的异常检测
本文解析异常(anomaly)与新颖性(novelty)检测的本质差异,结合distfit库演示基于概率密度拟合的单变量无监督异常检测方法,涵盖全局、上下文与集体离群值识别,助力构建高可解释性模型。
767 10
Python离群值检测实战:使用distfit库实现基于分布拟合的异常检测
|
数据可视化 关系型数据库 MySQL
【可视化大屏】全流程讲解用python的pyecharts库实现拖拽可视化大屏的背后原理,简单粗暴!
本文详解基于Python的电影TOP250数据可视化大屏开发全流程,涵盖爬虫、数据存储、分析及可视化。使用requests+BeautifulSoup爬取数据,pandas存入MySQL,pyecharts实现柱状图、饼图、词云图、散点图等多种图表,并通过Page组件拖拽布局组合成大屏,支持多种主题切换,附完整源码与视频讲解。
1040 4
【可视化大屏】全流程讲解用python的pyecharts库实现拖拽可视化大屏的背后原理,简单粗暴!
|
12月前
|
JSON 算法 API
Python中的json模块:从基础到进阶的实用指南
本文深入解析Python内置json模块的使用,涵盖序列化与反序列化核心函数、参数配置、中文处理、自定义对象转换及异常处理,并介绍性能优化与第三方库扩展,助你高效实现JSON数据交互。(238字)
863 4
|
JSON API 数据安全/隐私保护
Python采集淘宝评论API接口及JSON数据返回全流程指南
Python采集淘宝评论API接口及JSON数据返回全流程指南
|
12月前
|
XML JSON 数据处理
超越JSON:Python结构化数据处理模块全解析
本文深入解析Python中12个核心数据处理模块,涵盖csv、pandas、pickle、shelve、struct、configparser、xml、numpy、array、sqlite3和msgpack,覆盖表格处理、序列化、配置管理、科学计算等六大场景,结合真实案例与决策树,助你高效应对各类数据挑战。(238字)
1452 0
|
JSON 数据格式 Python
Python编程:利用JSON模块编程验证用户
Python编程:利用JSON模块编程验证用户
230 1

推荐镜像

更多