python:序列化與數據持久化

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數據持久化的方式有: 1.普通文件無格式寫入:將數據直接寫入到文件中 2.普通序列化寫入:json,pickle 3.DBM方式:shelve,dbm 相關內容: json pickle shelve dbm 首發時間:2018-02-23 20:52 json: 介紹: 按照指定格式【比如格式是字... ...


數據持久化的方式有:

1.普通文件無格式寫入:將數據直接寫入到文件中

2.普通序列化寫入:json,pickle

3.DBM方式:shelve,dbm

 

相關內容:

  • json
  • pickle
  • shelve
  • dbm

 

首發時間:2018-02-23 20:52

 


json:

介紹:

按照指定格式【比如格式是字典,那麼文件中就是字典】將數據明文寫入到文件中,類型是bytes的,比如”中文“就會變成Unicode編碼

image

用法:

  • 首先要導入模塊import json
  • 序列化:
    • json.dump(序列化對象,文件對象)
    • json.dumps(序列化對象),返回值是一個字元串,需要手動將這個字元串寫入到文件中
      print("------json序列化--------")
      import json
      import time
      info={
          'date':time.localtime(),
          'name':'中文'
      }
      f=open("test.txt","w")
      
      print("---------dump---------")
      # json.dump(info,f)
      # f.close()
      print("---------dumps,---------")
      f.write(json.dumps(info))
      f.close()
  • 反序列化:
    • json.load(文件對象)
    • json.loads(字元串)
      print("------反序列化--------")
      import json
      f=open("test.txt","r")
      
      print("-------load----------")
      # data=json.load(f)#1
      # print(data)
      print("-------loads----------")
      d2=json.loads(f.read())
      print(d2)
      f.close()

 

 

 

對於多次dump\dumps,如何load\loads取出來:

  • 需要在dump的時候,手動對數據進行劃分
print("------json序列化--------")
import json
import time
info={
    'date':time.localtime(),
    'name':'中文'
   # 'func':hello #註:json不可序列化函數
}
info2=['1',2,3,4]
f=open("test.txt","w")

print("---------dumps,---------")#用'\n'來區分兩份數據
f.write(json.dumps(info)+"\n")
f.write(json.dumps(info2)+"\n")

f.close()
import json
with open("test.txt") as f:
    a=json.loads(f.readline())
    b=json.loads(f.readline())
    print(a,b)

 


pickle:

介紹:

  • 用於實現Python數據類型與Python特定二進位格式之間的轉換
  • 參數protocol規定了序列化的協議版本,預設情況下使用pikkle序列化數據是bytes的,打開文件的方式必須為二進位格式

用法:

  • 首先導入模塊import pickle
  • 序列化:
    • pickle.dump(序列化對象,文件對象)
    • pickle.dumps(序列化對象),返回值是一個字元串,需要手動將這個字元串寫入到文件中
      import pickle
      
      info={
          'name':'1',
          'age':2,
      }
      
      f=open("test2.txt","wb")
      pickle.dump(info,f)#序列化方法1
      # f.write(pickle.dumps(info))#序列化方法2
      f.close()
  • 反序列化:
    • pickle.load(文件對象)
    • pickle.loads(字元串)
      print("------反序列化--------")
      import pickle
      
      
      f=open("test2.txt","rb")
      data=pickle.loads(f.read())#反序列方法1
      print(data)
      
      
      # data=pickle.load(f)#反序列方法2
      # print(data)
      f.close()

 


shelve:

介紹:

  • 專門用於將Python數據類型的數據持久化到磁碟,操作類似於dict

用法:

  • 首先導入模塊import
  • shelve打開一個文件: shelve文件對象 = shelve.open(文件名)
  • 寫入:shelve文件對象[key]=value
  • 讀出:shelve文件對象.get(key)
import shelve,time

d = shelve.open('shelve_test')  # 打開一個文件

print("----------寫----------")

info ={"name":'lilei',"sex":"man"}
name = ["autuman", "zhangsan", "lisi"]

d["teacher"] = name
d["student"] = info
d["date"] = time.ctime()

print("--------讀------------")
print(d.get("teacher"))
print(d.get("student"))
print(d.get("date"))


d.close()

 

shelve可以很方便的序列化自定義的數據類型、函數:

import shelve,time


class A:
    def hello(self):
        print("123")
d = shelve.open('shelve_test')  # 打開一個文件

print("----------寫----------")

d['class'] =A

print("--------讀------------")

a=d.get('class')()
a.hello()

d.close()


dbm:

介紹:

  • dbm與shelve非常類似,但dbm的鍵和值必須是字元串類型
  • dbm預設寫入的數據是bytes的,將所有字元串都序列化成bytes的

用法:

  • 首先導入模塊imort dbm【註意的是由很多個不同的dbm,可以選擇來使用,這裡使用預設】
  • 打開文件:dbm對象=dbm.open(文件名,打開模式)
    • image
  • 寫入:dbm對象[key]=value
  • 讀取: dbm對象[key]
import dbm

db=dbm.open("test.txt","c")

print("".center(50,'-'))
db["name"]="1111111111112"
db["name2"]="2222222222222"

print("".center(50,'-'))
print(db["name"])
print(db["name2"])

db.close()

 



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