json用於不同語言之間的資料交換，例如C和Python之間等等，即可跨語言。而pickle只能用於python與python之間資料交換。
我們把物件(變數)從記憶體變成可儲存或傳輸的過程稱之為序列化，在Python中叫pickling，在其他語言中也稱為serialization，marshalling，flattening等等，都是一個意思。序列化之後，就可以把序列化後的內容寫入磁碟，或是透過網路傳輸到別的機器上。反過來，把變數內容從序列化的物件重新讀到記憶體稱之為反序列化，即unpickling。
如果我們要在不同的程式語言之間傳遞對象，就必須把物件序列化為標準格式，例如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，也可以方便地儲存到磁碟或透過網路傳輸。 JSON不僅是標準格式，而且比XML更快，而且可以直接在Web頁面中讀取，非常方便。
JSON表示的物件就是標準的JavaScript語言的對象，JSON和Python內建的資料類型對應如下：
在檔案中寫入讀取資料-字典
dic =' {‘string1':'hello'}' #写文件只能写入字符串 - 手动把字典变成字符串
f = open(‘hello', ‘w')
f.write(dic)f_read = open(‘hello', ‘r') data = f_read.read() #从文件中读出的都是字符串 data = eval(data) #提取出字符串中的字典 print(data[‘name'])
json實作上述功能- json可以在任意語言中傳送資料
dic = {‘string1':'hello'}
data = json.dumps(dic)
print(data)
print(type(data)) #dumps()会把我们的变量变成一个json字符串
f = open(“new_hello”, “w”)
f.write(data)json字串和我們手動加’’ 變成的字串是有區別的，它遵循json字串規範，即字串用雙引號引起來。
dumps會把我們傳入的任何資料類型變成雙引號引起來的字串
# {‘string1':'hello'} ---> “{“string1”:”hello”}”
# 8 ---> “8”
# ‘hello' ---> ““hello”” – 被json包装后的数据内部只能有双引号
#[1, 2] ---> “[1, 2]”我們在儲存或傳輸的時候把資料轉換成json字串，可以實現任何語言通用
f_read = open(“new_hello”, “r”) data = json.loads(f_read.read()) #这个data直接就是字典类型 print(data) print(type(data))
json.dumps() # 把数据包装成json字符串 – 序列化 json.loads() # 从json字符串中提取出原来的数据 – 反序列化
我們在python中將一個列表l = [1, 2, 3] 包裝成一個json字串並儲存或發送出去，假如我們在C語言中使用json解析，就會得到C語言中對應的資料結構，提取出來就是一個陣列buf[3] = {1, 2, 3}。
並不是說dumps和loads必須要一塊用，只要是符合json規範的json字串都可以用loads處理提取資料結構，和用不用dumps沒關係。
json.dump(data, f) #转换成json字符串并写入文件 #相当于 data = json.dumps(dic) + f.write(data) data = json.load(f) #先读取文件，再提取出数据 #相当于data = json.loads(f_read.read())
範例：
#----------------------------序列化
import json
dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'}
print(type(dic))#<class 'dict'>
j=json.dumps(dic)
print(type(j))#<class 'str'>
f=open('序列化对象','w')
f.write(j) #-------------------等价于json.dump(dic,f)
f.close()#-----------------------------反序列化<br> import json f=open('序列化对象') data=json.loads(f.read())# 等价于data=json.load(f)
注意：
import json
#dct="{'1':111}"#json 不认单引号
#dct=str({"1":111})#报错,因为生成的数据还是单引号:{'one': 1}
dct='{"1":"111"}'
print(json.loads(dct))無論資料是怎麼建立的，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的問題和所有其他程式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彼此都不相容，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係。
##----------------------------序列化
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('序列化对象_pickle','wb')#注意是w是写入str,wb是写入bytes,j是'bytes'
f.write(j) #-------------------等价于pickle.dump(dic,f)
f.close()#-------------------------反序列化 import pickle f=open('序列化对象_pickle','rb') data=pickle.loads(f.read())# 等价于data=pickle.load(f) print(data['age'])
pickle和json的用法是一樣的，二者學名都叫序列化，只不過json序列化之後的結果是字串，pickle序列化後的結果是位元組bytes。也就是說形式不同，內容是一樣的，但是，pickle序列化後的是bytes，也就是要寫入檔案的資料是bytes，所以open開啟檔案的時候要以wb的形式二進位開啟。 pickle寫入文件的內容是不可讀的（亂七八糟的字符，但是計算機可以識別），json寫入的數據是可讀的。 pickle支援的資料類型較多，pickle可以序列化函數和類別。雖然json不支援這兩種序列化，但大部分場景還是用json。
以上是Python的json模組和pickle模組怎麼使用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
