内容简介：json与pickle
json
json是进行程序数据类型的序列化与反序列化的模块之一。利用它可以进行不同平台，不同程序下的数据交换或者是程序暂时保存数据的一种方法。下面看一看json的用法：
1 #json_序列化.py
2 import json
3 dic={
4 "id":"123456",
5 "name":"Jack",
6 "country":"China"
7 }
8 date=json.dumps(dic)
9 with open("demo.txt","w") as f:
10 f.write(date)
11
12 #json_反序列化.py
13 import json
14 with open("demo.txt","r") as f:
15 dic1=json.loads(f.read())
16 print(dic1["name"])
上面展示了两个文件的内容，第一个文件是将一个字典序列化成字符串（使用dumps（）方法），然后写入一个文件（demo.txt）。第二个文件是将demo.txt中的内容读取出来，然后用loads（）方法将其反序列化可以执行的那个字典对象，并且打印出字典的“name”的内容。
其实除了dumps（）和loads（）两个方法之外，json还有两个更简单的方法：dump（）和load（）。下面演示用法：
1 #json_序列化2.py
2 import json
3 dic={
4 "id":"123456",
5 "name":"Jack",
6 "country":"China"
7 }
8 with open("demo.txt","w") as f:
9 date=json.dump(dic,f)
10
11
12
13 #json_反序列化2.py
14 import json
15 with open("demo.txt","r") as f:
16 dic1=json.load(f)
17 print(dic1["name"])
对比一下就知道，dump（）和load（）是将dumps（）和loads（）以及文件的读写操作进行的封装。
pickle
pickle同样拥有json的上述四种方法，并且用法一模一样，在这里我就不做演示。但是pickle的功能更加强大。json只能够序列化一些比较简单的数据对象，如列表，字典等等。而pickle则还可以序列化函数，类等复杂对象。
下面演示一下pickle怎样序列化和反序列化一个函数。
1 #pickle_序列化.py
2 import pickle
3 #定义函数hello
4 def hello(name):
5 print("hello",name)
6 #定义列表，把hello也存进去
7 dic1={
8 "name":"Mark",
9 "func":hello
10 }
11 with open("demo.txt","wb") as f:
12 pickle.dump(dic1,f)
13
14 #pickle_反序列化.py
15 import pickle
16 #######################
17 def hello(name):
18 print("hello",name)
19 #######################
20 with open("demo.txt","rb")as f:
21 dic2=pickle.load(f)
22 dic2["func"]("Jack")
上面同样展示了两个文件的内容注意。要注意以下的问题：
1.当涉及到函数，类等的序列化和反序列化的时候，在打开文件的时候都要以二进制的形式打开，注意展示中的“wb”，“rb”
2.如果要使反序列化出来的函数可以再新文件里执行的话，必须要把前面定义好的函数的源代码复制到新文件里（注意pickle_反序列化.py中的两排#行内的内容），否则将无法运行，如果没有#号内的内容的话，程序会报错：AttributeError: Can't get attribute 'hello' on <module '__main__' from 'D:/Users/LENOVO/PycharmProjects/Myfirstflask/about_json反.py'>
3.可以对复制过来的函数的源代码进行更改，只需要保证函数名与序列化时所用的函数名一致即可，更改后如果调用该函数，则按照更改后的函数执行（当然这种更改必须是有必要的）
作者：彭前超
时间：2017/6/13 19:45
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