Python---json和pickle序列化

1. 序列化：把内存的一些数据对象存到硬盘。数据对象是一些基本数据类型，如list dict,set等。
2. 反序列化：将硬盘的内容加载成原来的数据对象。
3. 为什么要用序列化与反序列化：当你想把一个数据暂时保存起来而过会又要用的时候，就可以把它先保存到硬盘，保证安全性。需要时在取出来。
4.  json序列化
一般将内存数据对象存到硬盘上的方法如下：  文件只能存字符串或二进制person={"name":'hy',
"age":18}
f=open("test.text","w")
f.write(str(person))
f.close
f=open("test.text","r")
data=eval(f.read())
f.close
print(data['name'])而json序列化的方法如下：import json
#json序列化
person={"name":'hy',
"age":18}
f=open("test.text","w")
f.write(json.dumps(person)) #json.dumps()将基本数据类型转为str
f.close()

#json 反序列化
f=open("test.text","r")
data=json.loads(f.read()) #json.loads()将字符串转为基本数据类型
print(data['age'])json序列化只支持简单的数据转化。
5. pickle序列化可对函数进行序列化。如下：def hello(name):
print("hello world",name)
import pickle
person={"name":'hy',
"age":18,
"func":hello,
}
f=open("test.text","wb")
f.write(pickle.dumps(person)) #pickle.dumps()将数据类型转为str
f.close()

#pickle 反序列化
f=open("test.text","rb")
data=pickle.loads(f.read()) #pickle.loads()将字符串转为数据类型
print(data['age'])
print(data["func"]("hhy"))
f.close()函数序列化的是整个函数对象非函数名地址。Pickle序列化只存在在Python语言。而json与其他语言几乎通用。
此外：f.write(pickle.dumps(person)) #等价于 pickle.dump(person,f)
data=pickle.loads(f.read()) #等价于data=pickle.load(f)