Python中Json模塊和Pickle模塊的區別以及用法

這篇文章將為大家詳細講解有關Python中Json模塊和Pickle模塊的區別以及用法，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

JSON(JavaScript Object Notation, JS 對象標記) 是一種輕量級的數據交換格式。JSON的數據格式其實就是python里面的字典格式，里面可以包含方括號括起來的數組，也就是python里面的列表。

該pickle模塊實現了用于序列化和反序列化Python對象結構的二進制協議。 “Pickling”是將Python對象層次結構轉換為字節流的過程， “unpickling”是反向操作，從而將字節流（來自二進制文件或類似字節的對象）轉換回對象層次結構。pickle模塊對于錯誤或惡意構造的數據是不安全的。

在對數據進行序列化和反序列化是常見的數據操作，Python提供了兩個模塊方便開發者實現數據的序列化操作，即 json 模塊和 pickle 模塊。這兩個模塊主要區別如下：

json 是一個文本序列化格式，而 pickle 是一個二進制序列化格式；

json 是我們可以直觀閱讀的，而 pickle 不可以；

json 是可互操作的，在 Python 系統之外廣泛使用，而 pickle 則是 Python 專用的；

默認情況下，json 只能表示 Python 內置類型的子集，不能表示自定義的類；

但 pickle 可以表示大量的 Python 數據類型。

Json 模塊

Json 是一種輕量級的數據交換格式，由于其具有傳輸數據量小、數據格式易解析等特點，它被廣泛應用于各系統之間的交互操作，作為一種數據格式傳遞數據。它包含多個常用函數，具體如下：

dumps()函數

dumps()函數可以將 Python 對象編碼成 Json 字符串。例如：

#
字典轉成json字符串 加上ensure_ascii = False以后， 可以識別中文， indent = 4 是間隔4個空格顯示

import json
d = {
    '小明': {
        'sex': '男',
        'addr': '上海',
        'age': 26
    },
    '小紅': {
        'sex': '女',
        'addr': '上海',
        'age': 24
    },
}
print(json.dumps(d, ensure_ascii = False, indent = 4))

# 執行結果： {
    "小明": {
        "sex": "男",
        "addr": "上海",
        "age": 26
    },
    "小紅": {
        "sex": "女",
        "addr": "上海",
        "age": 24
    }
}

dump()函數

dump()函數可以將 Python對象編碼成 json 字符串，并自動寫入到文件中，不需要再單獨寫文件。例如：

#
字典轉成json字符串, 不需要寫文件， 自動轉成的json字符串寫入到‘ users.json’ 的文件中
import json
d = {
    '小明': {
        'sex': '男',
        'addr': '上海',
        'age': 26
    },
    '小紅': {
        'sex': '女',
        'addr': '上海',
        'age': 24
    },
}#
打開一個名字為‘ users.json’ 的空文件
fw = open('users.json', 'w', encoding = 'utf-8')

json.dump(d, fw, ensure_ascii = False, indent = 4)

loads()函數

loads()函數可以將 json 字符串轉換成 Python 的數據類型。例如：

#
這是users.json文件中的內容 {
        "小明": {
            "sex": "男",
            "addr": "上海",
            "age": 26
        },
        "小紅": {
            "sex": "女",
            "addr": "上海",
            "age": 24
        }
    }

#!/usr/bin / python3# 把json串變成python的數據類型
import json# 打開‘ users.json’ 的json文件
f = open('users.json', 'r', encoding = 'utf-8')# 讀文件
res = f.read()
print(json.loads(res))

# 執行結果： {
    '小明': {
        'sex': '男',
        'addr': '上海',
        'age': 26
    },
    '小紅': {
        'sex': '女',
        'addr': '上海',
        'age': 24
    }
}

load()函數

load()跟loads()功能相似，load()函數可以將 json 字符串轉換成 Python 數據類型，不同的是前者的參數是一個文件對象，不需要再單獨讀此文件。例如：

#
把json串變成python的數據類型： 字典， 傳一個文件對象， 不需要再單獨讀文件
import json# 打開文件
f = open('users.json', 'r', encoding = 'utf-8')
print(json.load(f))

# 執行結果： {
    '小明': {
        'sex': '男',
        'addr': '上海',
        'age': 26
    },
    '小紅': {
        'sex': '女',
        'addr': '上海',
        'age': 24
    }
}

Pickle 模塊

Pickle 模塊與 Json 模塊功能相似，也包含四個函數，即 dump()、dumps()、loads() 和 load()，它們的主要區別如下：

dumps 和 dump 的區別在于前者是將對象序列化，而后者是將對象序列化并保存到文件中。loads 和 load 的區別在于前者是將序列化的字符串反序列化，而后者是將序列化的字符串從文件讀取并反序列化。

dumps()函數

dumps()函數可以將數據通過特殊的形式轉換為只有python語言認識的字符串，例如：

import pickle# dumps功能
import pickle
data = ['A', 'B', 'C', 'D']
print(pickle.dumps(data))

b '\x80\x03]q\x00(X\x01\x00\x00\x00Aq\x01X\x01\x00\x00\x00Bq\x02X\x01\x00\x00\x00Cq\x03X\x01\x00\x00\x00Dq\x04e.'

loads()函數

loads()函數可以將pickle數據轉換為python的數據結構。例如：

# loads功能
msg = pickle.loads(datastr)
print(msg)
['A', 'B', 'C', 'D']

load()函數

load()函數可以從數據文件中讀取數據，并轉換為python的數據結構。例如：

# load功能with open('test.txt', 'rb') as f:
   data = pickle.load(f)
    print(data)
['A', 'B', 'C', 'D']

dump()函數

dump()函數可以將數據通過特殊的形式轉換為只有python語言認識的字符串，并寫入文件。例如：

# dump功能
with open('test.txt', 'wb') as f:
    pickle.dump(data, f)
    print('寫入成功')

寫入成功

關于Python中Json模塊和Pickle模塊的區別以及用法就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。