标签：类型 读取 http 简化 局限 不同的 nbsp eval targe
序列化
参考：https://www.cnblogs.com/yuanchenqi/articles/5732581.html
1 # dic = str({‘1‘:‘111‘}) 2 # 3 # f = open(‘test‘, ‘w‘) 4 # f.write(dic) #必须是str类型，不是set 5 6 file = open(‘test‘, ‘r‘) 7 data = file.read()#data是字符串 8 print(eval(data)[‘1‘])#用eval将字符串类型的data转成dict类型 9 10 print(type(data)) 11 print(type(eval(data)))
执行被注释的程序可得如下文件：
{‘1‘: ‘111‘}
执行未被注释的文件可得：
111 <class ‘str‘> <class ‘dict‘> Process finished with exit code 0
可以看出需要通过eval将字符串类型的数据转成dict类型的。
之前我们学习过用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。
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。
序列化之后，就可以把序列化后的内容写入磁盘，或者通过网络传输到别的机器上。
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。
如果我们要在不同的编程语言之间传递对象，就必须把对象序列化为标准格式，比如XML，但更好的方法是序列化为JSON，因为JSON表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web页面中读取，非常方便。
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：
json_test.py(序列化)
1 import json 2 3 dict = {‘name‘:‘nizhipeng‘,‘age‘:‘18‘} 4 5 data = json.dumps(dict)#添加序列化内容 6 f = open(‘JSON_text‘, ‘w‘) 7 f.write(data) 8 f.close()
生成文件JSON_test
{"age": "18", "name": "nizhipeng"}
JSON_load.py(反序列化)
1 import json 2 3 f = open(‘JSON_text‘, ‘r‘) 4 5 data = f.read() 6 7 data = json.loads(data) 8 9 print(data[‘name‘])
执行结果：
1 nizhipeng 2 3 Process finished with exit code 0
Pickle
Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样，就是它只能用于Python，并且可能不同版本的Python彼此都不兼容，因此，只能用Pickle保存那些不重要的数据，不能成功地反序列化也没关系。
pickle_test.py
1 import pickle 2 3 def foo(): 4 print(‘ok‘) 5 6 data = pickle.dumps(foo)#添加序列化内容 7 f = open(‘pickle_text‘, ‘wb‘) #b为二进制 8 f.write(data) 9 f.close()
生成pickle_text
pickle_load.py
1 import pickle 2 3 def foo():#必须有 4 print(‘ok‘) 5 6 7 f = open(‘pickle_text‘, ‘rb‘)#二进制形式 #注意是w是写入str,wb是写入bytes,j是‘bytes‘ 8 9 data = f.read() 10 11 print(type(data)) 12 13 data()
执行结果：
<class ‘function‘> ok Process finished with exit code 0
pickle可将函数序列化（只需了解一下）。但是函数内存地址已发生改变，所以需要在pickle_load.py处，重新再写一遍。
简化的方法dump,load
json_test.py
1 import json 2 3 dict = {‘name‘:‘nizhipeng‘,‘age‘:‘18‘} 4 f = open(‘json_text‘, ‘w‘) 5 6 # data = json.dumps(dict)#添加序列化内容 7 # f.write(data) 8 9 json.dump(dict, f)#等价于以上两行 10 11 f.close()
用dump代替dumps。
生成json_text文件。
json_load.py
1 import json 2 3 f = open(‘json_text‘, ‘r‘) 4 5 # data = f.read() 6 # data = json.loads(data) 7 8 data = json.load(f)#等价与以上两步 9 10 print(data[‘name‘])
执行结果：
nizhipeng
Process finished with exit code 0
标签：类型 读取 http 简化 局限 不同的 nbsp eval targe
原文地址：https://www.cnblogs.com/112358nizhipeng/p/9689032.html
