python 方法 json数据 python中的json

python 常用的序列化库是：pickle，json。但是二者有一定的区别

• JSON 是一个文本序列化格式（它输出 unicode 文本，尽管在大多数时候它会接着以 utf-8 编码），而 pickle 是一个二进制序列化格式；
• JSON 是我们可以直观阅读的，而 pickle 不是；
• JSON是可互操作的，在Python系统之外广泛使用，而pickle则是Python专用的；
• 默认情况下，JSON 只能表示 Python 内置类型的子集，不能表示自定义的类；但 pickle 可以表示大量的 Python 数据类型（可以合理使用 Python 的对象内省功能自动地表示大多数类型，复杂情况可以通过实现 specific object APIs 来解决）
• 不像pickle，对一个不信任的JSON进行反序列化的操作本身不会造成任意代码执行漏洞。

所以，json可以在不同语言之间交换数据，用于字符串和python数据类型间进行转换。

pickle：只用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换。

其实他们主要四个功能：dumps、dump、loads、load

对于 json

json.dumps(): 对json进行编码，把数据类型转换成字符串。

json.dump():对json进行编码， 把数据类型转换成字符串，并存储在文件中。

json.loads(): 对json进行解码，把字符串转换成数据类型 。

json.load(): 把文件打开，对json进行解码，从字符串转换成数据类型。

保存：

比如我们想保存

A = {
    "A":[1, 2, 3],
    "B":[3, 4, 5]
}

方法一：

with open("how_to_dump.json","w", encoding="utf8") as f:
    json.dump(A, f)

方法二：

with open("how_to_dumps.json","w", encoding="utf8") as f:
    tmp = json.dumps(A) # 将数据直接序列化
    f.write(tmp)

读取：

方法一：

with open("how_to_dump.json","r", encoding="utf8") as f:
    new_A = json.load(f)

方法二：

with open("how_to_dump.json","r", encoding="utf8") as f:
    new_A = json.loads(f.read())

对于pickle也是同样的，但是我们要注意这几点：

1. json是可以在不同语言之间交换数据的，pickle只在python之间使用。
2. json只能序列化最基本的数据类型，比如列表，字典，字符串，数字；pickle可以序列化所有的数据类型，包括类，函数等