Python 基礎 json 與pickle

         json 與pickle 是一種序列化的數據格式，在學json與pickle 之前呢，我們是接觸過eval 函數的，這個函數是干嘛用的呢？其實這個函數就是提取字符串中的數據類型的。剛學會之歌方法的時候感覺好牛逼，好牛逼，but,eval方法是有局限性的，對於普通的數據類型，json.loads和eval都能用，但遇到特殊類型的時候，eval就不管用了,所以eval的重點還是通常用來執行一個字符串表達式，並返回表達式的值。

#---轉換類型

d={"name":"yuan"}

s=str(d)

print(type(s))

d2=eval(s)

print(d2[1])

with open("test") as f:

    for i in f :

        if type(eval(i.strip()))==dict:
            print(eval(i.strip())[1])
            

 

我們把對象(變量)從內存中變成可存儲或傳輸的過程稱之為序列化，在Python中叫pickling，在其他語言中也被稱之為serialization，marshalling，flattening等等，都是一個意思。序列化之后，就可以把序列化后的內容寫入磁盤，或者通過網絡傳輸到別的機器上。反過來，把變量內容從序列化的對象重新讀到內存里稱之為反序列化，即unpickling。

    現在就先介紹一下牛逼的json：

    如果我們要在不同的編程語言之間傳遞對象，就必須把對象序列化為標准格式，比如XML，但更好的方法是序列化為JSON，因為JSON表示出來就是一個字符串，可以被所有語言讀取，也可以方便地存儲到磁盤或者通過網絡傳輸。JSON不僅是標准格式，並且比XML更快，而且可以直接在Web頁面中讀取，非常方便。

    這幾天都是把數據存入和取出文本文件，用json類型的“字符串”進行操作，在這個過程中出現過很多的錯誤，今天就對我之前跳過的坑做一次總結吧！

先看一下json在文本文件中的使用情況，關鍵自己只學了這個呀，

#----------------------------序列化
import json

dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'}
print(type(dic))#<class 'dict'>

data=json.dumps(dic)
print("type",type(data))#<class 'str'>
print("data",data)


f=open('序列化對象','w')
f.write(data)  #-------------------等價於json.dump(dic,f)
f.close()


#-----------------------------反序列化<br>
import json
f=open('序列化對象')
new_data=json.loads(f.read())#  等價於data=json.load(f)

print(type(new_data))

看起來操作很簡單吧，沒錯他就會給你這種假象，然后你自己操作一下就掉坑里去了！看起來沒啥問題是吧，好我就給你找個問題你看看哈

 

def oo():
    with open('new_hello','r') as f:
        #for i in f:
            data = json.loads(f.read())
            # print(data)
            # ret.append(data)
            return data

res = oo()
print(res)

結果你就會發現：沒錯就是這個錯誤，這個錯誤呢考驗了我整整一天的時間，為啥會報出這個錯誤呢，其實原因有很多種，就我遇到的我可以說一說，

1.從上面的代碼你就會看出我是一次性把文件中的內容加載在內存中，然后就loads打印了，這個當然會報錯了，json是一行行取數據的，你這樣操縱的話，后面一行就會覆蓋前面的一行，這樣一定會出問題的呀！so,你該如何做就不用我多說了吧，只能循環遍歷輸出了，這是解決這一問題的辦法之一，

2.在你存儲文件過程中不能有空行，若是自己往文件中手動存儲字典類型的數據，就要全部使用雙引號，這一點要牢牢記住！！！

在使用json中要注意的問題：

import json
#dct="{'1':111}"#json 不認單引號
#dct=str({"1":111})#報錯,因為生成的數據還是單引號:{'one': 1}

dct='{"1":"111"}'
print(json.loads(dct))

#conclusion:
#        無論數據是怎樣創建的，只要滿足json格式，就可以json.loads出來,不一定非要dumps的數據才能loads

pickle

import pickle
 
dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'}
 
print(type(dic))#<class 'dict'>
 
j=pickle.dumps(dic)
print(type(j))#<class 'bytes'>
 
 
f=open('序列化對象_pickle','wb')#注意是w是寫入str,wb是寫入bytes,j是'bytes'
f.write(j)  #-------------------等價於pickle.dump(dic,f)
 
f.close()
#-------------------------反序列化
import pickle
f=open('序列化對象_pickle','rb')
 
data=pickle.loads(f.read())#  等價於data=pickle.load(f)
 
 
print(data['age'])

    Pickle的問題和所有其他編程語言特有的序列化問題一樣，就是它只能用於Python，並且可能不同版本的Python彼此都不兼容，因此，只能用Pickle保存那些不重要的數據，不能成功地反序列化也沒關系。

最后呢，也對json進行一下總結：

Json簡介：Json，全名 JavaScript Object Notation，是一種輕量級的數據交換格式。Json最廣泛的應用是作為AJAX中web服務器和客戶端的通訊的數據格式。

Encode過程，是把python對象轉換成json對象的一個過程，常用的兩個函數是dumps和dump函數。兩個函數的唯一區別就是dump把python對象轉換成json對象生成一個fp的文件流，而dumps則是生成了一個字符串：

Decode過程，是把json對象轉換成python對象的一個過程，常用的兩個函數是loads和load函數。區別跟dump和dumps是一樣的。