json&pickle数据序列化

json   用于字符串和python数据类型间进行转换
pickle 用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换

序列化：把字典或者字符串的内存对象 存到硬盘上；
反序列化：就是从硬盘上加载出来

json序列化与反序列化

序列化：把字典或者字符串的内存对象 存到硬盘上；
import json
info = {
        "name" : "aaa",
        "age" : 22
}
f = open("test.text","w",encoding="utf-8")
f.write(json.dumps(info))
f.close()

反序列化：就是从硬盘上加载出来
import json
f = open("test.text","r")
data = json.loads(f.read())
print(data["age"])
print(data)
f.close()

pickle序列化和反序列化

序列化：把字典或者字符串的内存对象 存到硬盘上；
import pickle
#此函数再这里没有实际意义，接着往下看
def sayhi(name):
        print("hello,",name)

info = {
        "name" : "bbb",
        "age" : 33
}

f = open("text2.text","wb")
f.write(pickle.dumps(info))
f.close()

反序列化：就是从硬盘上加载出来
import pickle
f = open("text2.text","rb")
def sayhi(name):
        print("hello22,", name)

data = pickle.loads(f.read())
print(data) #结果是{'name': 'bbb', 'age': 33}
print(data["age"]) #结果是33
#运行sayhi 函数，查看显示结果，这里只是表现了一种写代码的方式。
sayhi(data["name"]) #结果是hello22, bbb
f.close()

pickle序列化2

上边的pickle序列化可以写成：
import pickle
def sayhi(name):
        print("hello,",name)

info = {
        "name" : "aaa",
        "age" : 22,
     "aaa" :sayhi
}
f = open("text2.text","wb")
pickle.dump(info,f)     # 完全相同f.write(pickle.dumps(info))
f.close()

#反序列化：就是从硬盘上加载出来
import pickle
f = open("text2.text","rb")
data = pickle.load(f)
print(data)
print(data["age"])
sayhi("name")
f.close()

json多次dumps和多次loads

序列化：把字典或者字符串的内存对象 存到硬盘上；
import json
info = {
        "name" : "aaa",
        "age" : 22
}
f = open("test01.text","w")
f.write(json.dumps(info))
info["age"] = 30
f.write(json.dumps(info))
f.close()
'''
test01.text内容如下：
{"name": "aaa", "age": 22}{"name": "aaa", "age": 30}
'''

反序列化：就是从硬盘上加载出来 ,在这里loads的时候会报错。
import json
f = open("test01.text","r")
data = json.loads(f.read())
print(data["age"])
f.close()

当学序列化只dumps一次，在loads就正确了
序列化
import json
info = {
        "name" : "aaa",
        "age" : 22
}
f = open("test01.text","w")
#f.write(json.dumps(info))
info["age"] = 30
f.write(json.dumps(info))
f.close()
#反序列化
import json
f = open("test01.text","r")
data = json.loads(f.read())
print(data["age"])  #结果是：30
f.close()

'''
总结：
json可以dumps多次，loads的时候报错；同时也不可以loads多次；
要想loads多次，就在dumps的时候dumps成不同的文件，laods不同文件。
'''

pickle多次dumps和多次loads

序列化
import pickle
info = {
        "name" : "aaa",
        "age" : 22
}
f = open("test001.text","wb")
f.write(pickle.dumps(info))
info["age"] = 30
f.write(pickle.dumps(info))
f.close()

反序列化
f = open("test001.text","rb")
data = pickle.loads(f.read())
print(data["age"])  #结果是：22
f.close()

'''
总结：
pickle可以dumps多次，loads的时候不报错，但得出的结果是第一次dumps的内容；同时也不可以loads多次；
要想loads多次，就在dumps的时候dumps成不同的文件，laods不同文件。
'''

总结：

json   用于字符串和python数据类型间进行转换
pickle 用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换

序列化：把字典或者字符串的内存对象 存到硬盘上；
反序列化：就是从硬盘上加载出来

当json dumps多次的时候，loads的时候报错；同时也不可以loads多次；
要想loads多次，就在dumps的时候dumps成不同的文件，laods不同文件。

当pickle dumps多次的时候，loads的时候不报错，但得出的结果是第一次dumps的内容；同时也不可以loads多次；
要想loads多次，就在dumps的时候dumps成不同的文件，laods不同文件。