序列化的基本概念介绍:

01
什么是序列化
序列化:把内存中的数据转成一种中间格式(json / pickle), 然后存放到硬盘中,永久保存
反序列化:从文件中读出(json / pickle)格式,然后返解成python的数据类型

02
为什么要序列化
1、数据结构持久化

2、跨平台数据交互

03
如何进行序列化,反序列化
json:
缺点:
只能支持部分python的数据类型
优点:
所有的语言都支持json格式

应用:
如果需要考虑跨平台性,则需要用json格式
pickle
缺点:
只有python支持pickle格式
优点:
pickle能够支持所有的python数据类型

应用:
如果不需要考虑跨平台性,则可以用pickle格式

Import json

import json
dic={'name':'egon','age':18}
print(json.dumps(dic))#{"name": "egon", "age": 18} #python的idc类型就是对应json的{}

dic={'name':'egon','age':18,'is_beautiful':True}
print(json.dumps(dic))#{"name": "egon", "age": 18, "is_beautiful": true} Python的True对应json的true

dic={'name':'egon','age':18,'is_beautiful':True}
res=json.dumps(dic)
print(res,type(res))
{"name": "egon", "age": 18, "is_beautiful": true} <class 'str'> json的tsring对应python的str

序列化: 把字典序列化到文件中的简单的写法:
res=json.dumps(dic) # 强调,json格式不识别单引号

print(res,type(res))

with open('user.json','w',encoding='utf-8') as f: #存入到文件user.json可以不加,提醒是json格式的文件,字符串是wt,可以省略t,
f.write(res)

反序列化: 现在数据存入到了user.json文件,注释代码文件中的内容,此时内存中没有这个文件,此时要取这个内容要从user.json文件中去拿
with open('user.json','r',encoding='utf-8') as f:
res=f.read()
dic=json.loads(res)
print(dic['name'])

强调,json格式不识别单引号
with open('user1.json','r',encoding='utf-8') as f:
res=f.read()
dic=json.loads(res)
print(dic['x'])
user1.json
{'x':1,'y':true} #反序列化的时候会报错,# obj,end = self.scan_once(s, idx)#json.decoder.JSONDecodeError: Expecting property name enclosed in double quotes: line 1 column 2 (char 1)
{"x":1,"y":true} #反序列化的时候会报错,非要用双引号,不支持单引号,改成双引号能取出#egon

简写的格式:
序列化:
dic={'name':'egon','age':18,'is_beautiful':True}

with open('user2.json','w',encoding='utf-8') as f:
json.dump(dic,f) #第一个参数是序列化的对象,第二个参数是要打开的文件,sjon.dum可以直接把字典放入到文件,就不用再掉f.read

反序列化:
with open('user.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
dic = json.load(f)
print(dic['name'])



import pickle

序列化:
pickle可以序列化任意python的数据类型
print(json.dumps({1,2,3}))
print(pickle.dumps({1,2,3}))

dic={'name':'egon','age':18,'is_beautiful':True}

res=pickle.dumps(dic)
with open('user3.pkl','wb') as f:
f.write(res)

反序列化:
with open('user3.pkl','rb') as f:
res=f.read()

dic=pickle.loads(res)
print(dic['name'])

简单写法

序列化:

dic={'name':'egon','age':18,'is_beautiful':True}
with open('user4.pkl','wb') as f:
pickle.dump(dic,f)

反序列化

with open('user4.pkl', 'rb') as f:
dic = pickle.load(f)
print(dic['name'])

总结:Day-6-8

序列化:python - -->json
反序列化:json - -->python

序列化:
python
dic到json
dumps - --->json - ---->file【open -->write】
dump

反序列化:
loads - ---->read
load

json
支持多平台,使用与跨平台项目的开发
pickle只支持python

json格式的字符串,既然是字符串他有两个用处
1、绑定函数,对数据进行持久化
2、给别的平台发