python 3 json 序列化

我们学习过用eval内置方法可以将一个字符串转成python对象，不过，eval方法是有局限性的，对于普通的数据类型，json.loads和eval都能用，但遇到特殊类型的时候，eval就不管用了,所以eval的重点还是通常用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。

什么是序列化？

我们把对象(变量)从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，在Python中叫pickling，在其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening等等，都是一个意思。

JSON（Java Script Object Notation）：一种轻量级数据交互格式，相对于XML而言更简单，也易于阅读和编写，机器也方便解析和生成，Json是JavaScript中的一个子集。

序列化之后，不仅可以把序列化后的内容写入磁盘，还可以通过网络传输到别的机器上，如果收发的双方约定好实用一种序列化的格式，那么便打破了平台/语言差异化带来的限制，实现了跨平台数据交互。

反过来，把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化，即unpickling。

JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象，JSON和Python内置的数据类型对应如下：

序列化就是把数据写入到硬盘的文件上，用json的dumps

反序列化就是把序列化存到硬盘的文件内容再加载回来,用json的loads

import json
dic={'name':'egon','age':18}
print(json.dumps(dic))        # json 格式的字典
print(type(json.dumps(dic)))  #<class 'str'>

序列化

import json
dic={'name':'egon','age':18}
with open('a.json','w') as f:  # 往文件中写入json文件
    f.write(json.dumps(dic))a.json 文件内容 ： {"name": "egon", "age": 18}

反序列化

import jsonwith open('a.json','r') as f:  # 读取json文件
data=f.read()dic=json.loads(data)print(dic['name'])

import jsondic={'name':'egon','age':18}json.dump(dic,open('b.json','w')) #简写方式序列化print(json.load(open('b.json','r'))['name']) #简写方式反序列化

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))#conclusion:#        无论数据是怎样创建的，只要满足json格式，就可以json.loads出来,不一定非要dumps的数据才能loads

注意点

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