Eine kurze Einführung in das JSON-Modul und das Pickle-Modul in Python (mit Beispielen)

Dieser Artikel bietet Ihnen eine kurze Einführung in das JSON-Modul und das Pickle-Modul in Python. Ich hoffe, dass es für Freunde hilfreich ist.

Das JSON-Modul und Pickle in Python werden beide für die Serialisierung und Deserialisierung von Daten verwendet, und die von ihnen bereitgestellten Methoden sind dieselben: Dumps, Dump, Loads, Load

• dumps(obj): Serialisiert das Objekt in str.

• dump(obj, fp): Serialisieren Sie das Objekt in str und speichern Sie es in der Datei.

• Ladet(en):

  Deserialisieren Sie die (serialisierte) Zeichenfolge in ein Python-Objekt.

• load(fp):

  Deserialisieren Sie die (serialisierte) Zeichenfolge in der Datei in ein Python-Objekt.

Obwohl die JSON- und Pickle-Module beide für die Serialisierung und Deserialisierung von Daten verwendet werden, gibt es immer noch viele

Unterschiede

zwischen ihnen, oder jedes hat seine eigenen Unterschiede. Jedes Vor- und Nachteile:

• Universalität:

  Die Zeichenfolge nach der JSON-Serialisierung liegt in einem universellen Format (gewöhnliche Zeichenfolge) vor. Verschiedene Plattformen und Sprachen können erkannt werden, aber die mit Pickle serialisierte Zeichenfolge kann nur von Python (Python-dediziertes Serialisierungsmodul) erkannt werden.

• Verarbeitete Datentypen:

  Die Objekte, die JSON serialisieren kann sind nur die grundlegenden Datentypen in Python, während pickle alle Datentypen in Python serialisieren kann.

• Verarbeiteter Datentyp:

  Die Zeichenfolge nach der JSON-Serialisierung ist vom Texttyp (Sie können sie auch verstehen, nachdem Sie die Datei im Editor geöffnet oder mit Druckinhalt gedruckt haben). und die von pickle serialisierte Zeichenfolge sind binäre Stream-Daten (der Inhalt darin ist nach dem Öffnen von Notepad oder Drucken völlig unverständlich). Achten Sie daher beim Ausführen von Dateivorgängen darauf, welches Modul verwendet wird und ob es im B-Format geöffnet werden muss.

• Genutzter Speicherplatz:

  JSON benötigt weniger Speicherplatz, während Pickle mehr Speicherplatz benötigt.

Das Folgende ist ein einfaches Beispiel für den Pickle-File-Vorgang:

>>> import pickle
>>> dic = {'a': 111, 'b': 222, 'c': 333}
>>> f = open('D:/pk_file.pk', 'wb')
>>> lst = [1, 2, 4, 5]
>>> # 将字典对象和列表对象序列化，并存入文件，文件名后缀自定义为.pk
>>> pickle.dump(dic, f)
>>> pickle.dump(lst, f)
>>> f.close()
>>> # 将文件中的Python对象按写入顺序读取出来，且一次读取一个对象
>>> pk_f = open('D:/pk_file.pk', 'rb')
>>> result = pickle.load(pk_f)
>>> type(result)
<class &#39;dict&#39;>
>>> result
{&#39;a&#39;: 111, &#39;b&#39;: 222, &#39;c&#39;: 333}
>>> other_result = pickle.load(pk_f)
>>> type(other_result)
<class &#39;list&#39;>
>>> other_result
[1, 2, 4, 5]
>>>

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