pickle

json和pickle JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象标记) 是一种轻量级的数据交换格式。JSON的数据格式其实就是python里面的字典格式，里面可以包含方括号括起来的数组，也就是python里面的列表。 在python中，有专门处理json格式的模块—— json 和 picle模块 Json 模块提供了四个方法： dumps、dump、loads、load pickle 模块也提供了四个功能：dumps、dump、loads、load json vs pickle: JSON: 优点：跨语言、体积小 缺点：只能支持int\str\list\tuple\dict Pickle: 优点：专为python设计，支持python所有的数据类型 缺点：只能在python中使用，存储数据占空间大 一. dumps 和 dump: dumps和dump序列化方法 dumps只完成了序列化为str， dump必须传文件描述符，将序列化的str保存到文件中 查看源码： def dumps(obj, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None,

author：headsen chen date:：2018-04-10 09:56:54 json模块和pickle模块： 这是用于序列化的两个模块： 概念介绍: json和pickle模块是将数据进行序列化处理，并进行网络传输或存入硬盘。 json： 用于字符串和python数据类型间进行转换(适用于python和其他语言之间进行类型转换) pickle： 用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换 json：模块提供了四个功能：dumps dump loads load pickle：模块提供了四个功能：dumps dump loads load 使用方法： 使用前先导入该模块 import json import pickle 总结区别： pickcle和json的使用只有一点不一样：pickle使用的rb和wb模式，json使用的r和w模式，其余使用方法上一样的。 ........................功能上：pickle用于python内部各种数据类型的转换，json用于python和其他语言之间的数据类型的转换和交换。 ........................使用范围上：pickle可以序列化所有的数据类型包括类、函数，json只能序列化最基本的数据类型。 python2可以dump多次，load多次，2个次数都是一一对应的

序列化模块 1.什么是序列化-------将原本的字典，列表等对象 转换成一个字符串的过程 就叫做序列化 2.序列化的目的 　　1.以某种存储形式使自定义对象持久化 　　2.将对象从一个地方传递到另一个地方 　　3.使程序更具维护性 3.用于序列化的两个模块 json，用于字符串 和 python数据类型间进行转换 pickle，用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换 json Json模块提供了四个功能：dumps、loads、dump、load json对象与python对象对应关系 python对象 json对象 dict object list, tuple array str string int, float number None null True/False true/fase 代码使用 import json data = { ' roles ' :[ { ' role ' : ' monster ' , ' type ' : ' pig ' , ' life ' :50 }, { ' role ' : ' hero ' , ' type ' : ' 关羽 ' , ' life ' :80 }, ] } str_d = json.dumps(data,ensure_ascii=False) # 序列化：将一个字典转换成一个字符串

1. pickle模块的作用 将字典、列表、字符串等对象进行 持久化 ，存储到磁盘上，方便以后使用 2. pickle对象串行化 pickle模块将任意一个python对象转换成一系统字节的这个操作过程叫做串行化对象 3. pickle和cpickle Python标准库提供pickle和cPickle模块。 cPickle是用C编码的，在运行效率上比pickle要高 ，但是cPickle模块中定义的类型不能被继承（其实大多数时候，我们不需要从这些类型中继承， 推荐使用cPickle ）。 cPickle和pickle的序列化/反序列化规则是一样的，使用pickle序列化一个对象，可以使用cPickle来反序列化 。 4. pickle中常用的函数 （1） pickle.dump(obj, file, [,protocol]) 作用：将要持久化的数据“对象”，保存到“文件”中，使用有3种协议，索引0为ASCII，1为旧式二进制，2为新式二进制协议，不同之处在于2要更高效一些（默认使用0协议） （2） pickle.load(file) 作用：从“文件”中读取字符串，将他们反序列化转换为python的数据对象 （3） pickle.dumps(obj[, protocol]) 作用：将obj对象序列化为string形式，而不是存入文件中 obj：想要序列化的obj对象

　python中有两个类似的：pickle与cPickle；两者的关系：“cPickle – A faster pickle” 　　pickle模块中的两个主要函数是dump()和load()。dump()函数接受一个文件句柄和一个数据对象作为参数，把数据对象以特定的格式保存到给定的文件中。当我们使用load()函数从文件中取出已保存的对象时，pickle知道如何恢复这些对象到它们本来的格式。 　　cPickle可以对任意一种类型的python对象进行序列化操作，比如list，dict，甚至是一个类的对象等。而所谓的序列化，我的粗浅的理解就是为了能够完整的保存并能够完全可逆的恢复。在cPickle中，主要有四个函数可以做这一工作，下面使用例子来介绍。 　　 一、dump： 将python对象序列化保存到本地的文件。 >>> import cPickle >>> data = range(1000) >>> cPickle.dump(data,open("test\\data.pkl","wb")) 1 2 3 　　dump函数需要指定两个参数，第一个是需要序列化的python对象名称，第二个是本地的文件，需要注意的是，在这里需要使用open函数打开一个文件，并指定“写”操作。 二、 load：载入本地文件，恢复python对象 >>> data = cPickle.load

1 引言 　　在日常开发中，所有的对象都是存储在内存当中，尤其是像python这样的坚持一切接对象的高级程序设计语言，一旦关机，在写在内存中的数据都将不复存在。另一方面，存储在内存够中的对象由于编程语言、网络环境等等因素，很难在网络中进行传输交互。由此，就诞生了一种机制，可以实现内存中的对象与方便持久化在磁盘中或在网络中进行交互的数据格式（str、bites)之间的相互转换。这种机制就叫序列化与发序列化： 　　 序列化：将内存中的不可持久化和传输对象转换为可方便持久化和传输对象的过程。 　　 反序列化：将可持久化和传输对象转换为不可持久化和传输对象的过程。 　　Python中提供pickle和json两个模块来实现序列化与反序列化，pickle模块和json模块dumps()、dump()、loads()、load()这是个函数，其中dumps()、dump()用于实现序列化，loads()、load()用于实现反序列化。下面，我们分别对pickle和json模块进行介绍。 2 pickle模块 　　pickle模块的dumps()、dump()、loads()、load()是个函数按功能划分可以分为两组： 　　序列化：dumps()、dump() 　　反序列化：loads()、load() 　　 dumps()与dump()的区别是dumps()只是单纯得将对象序列化，而dump

python JSON JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写。JSON的数据格式其实就是python里面的字典格式，里面可以包含方括号括起来的数组，也就是python里面的列表。 在python中，有专门处理jason格式的模块——jason和pickle jason模块提供了四个方法：dumps、 dump 、loads、load pickle模块也提供了四个功能：dumps、 dump、loads、load 一、dumps和dump 　　dumps和dump序列化方法 　　dumps只完成了序列化str 　　dump必须传文件描述符，将序列化的str保存在文件中 文件操作： 二、loads和load 　　loads和load反序列化方法 　　loads只完成了反序列化。 　　load只接受文件描述符，完成读取文件和反序列化 三、json和pickle模块 jason模块和pickle模块都有dumps、dump、loads、load四种方法，而且用法一样 不同的是json模块序列化出来是通用格式，其他编程语言都认识，就是普通字符串 而pickle模块序列化出来的只有python可以识别，其他编程语言不认识，表现为乱码 不过pickle可以序列化函数，但是其他文件想用该函数，在该文件中需要有该文件的定义

1.如何在字典，序列，集合中根据条件筛选数据 实例案例： 过滤掉列表 [3,9,-1...] 中的负数， 这里要注意 ： 不管你是为了Python就业还是兴趣爱好，记住：项目开发经验永远是核心，如果你没有2020最新python入门到高级实战视频教程，可以去小编的Python交流.裙 ：七衣衣九七七巴而五（数字的谐音）转换下可以找到了，里面很多新python教程项目，还可以跟老司机交流讨教！ 解决方案: 列表解析 [x for x in data if x >=0] l=[randint( -10, 10) for _in range( 10)] [x for x in l if x>= 0] g=filter( lambda x:x>= 0,l) next(g) list(g) 复制代码 实例案例： 筛出字典 {'LiLei'：79，'jim':88,'Lucy':92...} 中值高于90的项 解决方案: 字典解析 {k:v for k,v in d.items() if v >90} d={ 'student%d' % i:randint(50,100) for i in range(1,21)} {k:v for k,v in d.items if v>=90} g=filter(lambda item:item[1]>=90,d.items()) list(g) dict

转自：http://blog.csdn.net/jurbo/article/details/52334345 写这个的起因是，还是因为在做Python challenge的时候，有的时候想解决问题，连应该用哪个类库都不知道，还要去百度（我不信就我一个人那么尴尬TvT） 好像自从学习了基础的Python 语法，看了几本Python经典的书，知道了一些常见的类库。在几本语法应用熟练的情况下，如果不做题，像是无法显著的提高自己的知识储备了（所以叫你去做python challenge啊，什么都不会~~）。 因此，为了避免在做Python challenge时，连想要用的类库名字都不知道的尴尬情况再出现。 我决定，把Python 标准库翻译下，列在这里。以后有需要查的也快么~ 对应的官方源文档 ： 3.5.2 The Python Standard Library https://docs.python.org/3.5/library/index.html —–开始我的渣翻译，请多指教~~—– Python 标准库 虽然 Python 语言参考 描述了确切的语法和语义的 Python 语言，此库参考手册描述了 Python 的标准库。它还介绍了一些通常包含在 Python 发行版中的可选组件。 Python 的标准库非常丰富，如下面列出的内容所示，其提供了非常多的功能。库包含内置模块 （用

#5. 网络数据与网络错误 应该如何准备需要传输的数据? 应该如何对数据进行编码与格式化? Py程序需要提供哪些类型的错误? ##5.1. 字节与字符串 PC与网卡都支持将字节作为通用传输单元。字节将8比特的信息封装起来，作为信息存储的通用单位。 但是，RAM芯片与网卡不同，程序运行中，Py能隐藏RAM中的int、str、list、dict的具体实现细节，除非使用特殊调试工具，否则无法查看存储的字节，只能看到外部表现。 ###5.1.0. 网络通信的不同在于，socket接口将字节暴露了出来，字节无论对程序员还是程序都是可见的。在进行网络编程时，通常无法避免要考虑在传输过程中表示数据的方式，会带来一些问题，Py可以避免这类问题 ####5.1.0.1. 字节的特性: 1)位(bit)是信息的最小单元。每位可以是0/1,位一般通过高电压和低电压来实现 2)8位组成1字节(byte) ####5.1.0.2. 组成字节的位需要按顺序排列，以便进行区分。一种解释字节的方法是将其看做一个介于00000000和11111111之间的数，十进制就是0~255,也可把这个介于0~255的数的最高位看成符号位，就可以表示负数了。从0开始反过来数，就可得到这些负数。10000000到11111111本来看做128~255，但由于将最高位看做指示数字是否为负数的符号位，故这一区间就变成了-128~-1