python序列化与数据持久化实例详解

本文实例讲述了python序列化与数据持久化。分享给大家供大家参考,具体如下:

数据持久化的方式有:

1.普通文件无格式写入:将数据直接写入到文件中

2.普通序列化写入:json,pickle

3.DBM方式:shelve,dbm

相关内容:

  • json
  • pickle
  • shelve
  • dbm

json:

介绍:

按照指定格式【比如格式是字典,那么文件中就是字典】将数据明文写入到文件中,类型是bytes的,比如”中文“就会变成Unicode编码

用法:

  • 首先要导入模块import json
  • 序列化:
    • json.dump(序列化对象,文件对象)
    • json.dumps(序列化对象),返回值是一个字符串,需要手动将这个字符串写入到文件中
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(文件对象)
    • json.loads(字符串)
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()

对于多次dump\dumps,如何load\loads取出来:

  • 需要在dump的时候,手动对数据进行划分
print("------json序列化--------")
import json
import time
info={
  'date':time.localtime(),
  'name':'中文'
  # 'func':hello #注:json不可序列化函数
}
info2=['1',2,3,4]
f=open("test.txt","w")
print("---------dumps,---------")#用'\n'来区分两份数据
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:

介绍:

  • 用于实现Python数据类型与Python特定二进制格式之间的转换
  • 参数protocol规定了序列化的协议版本,默认情况下使用pikkle序列化数据是bytes的,打开文件的方式必须为二进制格式

用法:

  • 首先导入模块import pickle
  • 序列化:
    • pickle.dump(序列化对象,文件对象)
    • pickle.dumps(序列化对象),返回值是一个字符串,需要手动将这个字符串写入到文件中
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(文件对象)
    • pickle.loads(字符串)
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:

介绍:

  • 专门用于将Python数据类型的数据持久化到磁盘,操作类似于dict

用法:

  • 首先导入模块import
  • shelve打开一个文件: shelve文件对象 = shelve.open(文件名)
  • 写入:shelve文件对象[key]=value
  • 读出:shelve文件对象.get(key)
import shelve,time
d = shelve.open('shelve_test') # 打开一个文件
print("----------写----------")
info ={"name":'lilei',"sex":"man"}
name = ["autuman", "zhangsan", "lisi"]
d["teacher"] = name
d["student"] = info
d["date"] = time.ctime()
print("--------读------------")
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义的数据类型、函数:

import shelve,time
class A:
  def hello(self):
    print("123")
d = shelve.open('shelve_test') # 打开一个文件
print("----------写----------")
d['class'] =A
print("--------读------------")
a=d.get('class')()
a.hello()
d.close()

dbm:

介绍:

  • dbm与shelve非常类似,但dbm的键和值必须是字符串类型
  • dbm默认写入的数据是bytes的,将所有字符串都序列化成bytes的

用法:

  • 首先导入模块imort dbm【注意的是由很多个不同的dbm,可以选择来使用,这里使用默认】
  • 打开文件:dbm对象=dbm.open(文件名,打开模式)

  • 写入:dbm对象[key]=value
  • 读取: dbm对象[key]
import dbm
db=dbm.open("test.txt","c")
print("写".center(50,'-'))
db["name"]="1111111111112"
db["name2"]="2222222222222"
print("读".center(50,'-'))
print(db["name"])
print(db["name2"])
db.close()

更多Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python操作json技巧总结》、《Python编码操作技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

(0)

相关推荐

  • 详解Python之数据序列化(json、pickle、shelve)

    一.前言 1. 现实需求 每种编程语言都有各自的数据类型,其中面向对象的编程语言还允许开发者自定义数据类型(如:自定义类),Python也是一样.很多时候我们会有这样的需求: 把内存中的各种数据类型的数据通过网络传送给其它机器或客户端: 把内存中的各种数据类型的数据保存到本地磁盘持久化: 2.数据格式 如果要将一个系统内的数据通过网络传输给其它系统或客户端,我们通常都需要先把这些数据转化为字符串或字节串,而且需要规定一种统一的数据格式才能让数据接收端正确解析并理解这些数据的含义.XML 是早期被

  • 老生常谈Python序列化和反序列化

    通过将对象序列化可以将其存储在变量或者文件中,可以保存当时对象的状态,实现其生命周期的延长.并且需要时可以再次将这个对象读取出来.Python中有几个常用模块可实现这一功能. pickle模块 存储在变量中 dumps(obj)返回存入的字节 dic = {'age': 23, 'job': 'student'} byte_data = pickle.dumps(dic) # out -> b'\x80\x03}q\x00(X\x03\x00\x00\...' print(byte_data)

  • shelve 用来持久化任意的Python对象实例代码

    shelve -- 用来持久化任意的Python对象 这几天接触了Python中的shelve这个module,感觉比pickle用起来更简单一些,它也是一个用来持久化Python对象的简单工具.当我们写程序的时候如果不想用关系数据库那么重量级的东东去存储数据,不妨可以试试用shelve.shelf也是用key来访问的,使用起来和字典类似.shelve其实用anydbm去创建DB并且管理持久化对象的. 创建一个新的shelf 直接使用shelve.open()就可以创建了 import shel

  • Python数据持久化shelve模块用法分析

    本文实例讲述了Python数据持久化shelve模块用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 一.简介 在python3中我们使用json或者pickle持久化数据,能dump多次,但只能load一次,因为先前的数据已经被后面dump的数据覆盖掉了.如果我们想要实现dump和load多次,可以使用shelve模块.shelve模块可以持久化所有pickle所支持的数据类型. 二.持久化数据 1.数据持久化 import shelve import datetime info = {'name':

  • Python中的数据对象持久化存储模块pickle的使用示例

    Python中可以使用 pickle 模块将对象转化为文件保存在磁盘上,在需要的时候再读取并还原.具体用法如下: pickle是Python库中常用的序列化工具,可以将内存对象以文本或二进制格式导出为字符串,或者写入文档.后续可以从字符或文档中还原为内存对象.新版本的Python中用c重新实现了一遍,叫cPickle,性能更高. 下面的代码演示了pickle库的常用接口用法,非常简单: import cPickle as pickle # dumps and loads # 将内存对象dump为

  • 浅析Python中的序列化存储的方法

    在程序运行的过程中,所有的变量都是在内存中,比如,定义一个dict: d = dict(name='Bob', age=20, score=88) 可以随时修改变量,比如把name改成'Bill',但是一旦程序结束,变量所占用的内存就被操作系统全部回收.如果没有把修改后的'Bill'存储到磁盘上,下次重新运行程序,变量又被初始化为'Bob'. 我们把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,marshal

  • Python 序列化 pickle/cPickle模块使用介绍

    Python序列化的概念很简单.内存里面有一个数据结构,你希望将它保存下来,重用,或者发送给其他人.你会怎么做?这取决于你想要怎么保存,怎么重用,发送给谁.很多游戏允许你在退出的时候保存进度,然后你再次启动的时候回到上次退出的地方.(实际上,很多非游戏程序也会这么干)在这种情况下,一个捕获了当前进度的数据结构需要在你退出的时候保存到硬盘上,接着在你重新启动的时候从硬盘上加载进来. 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,

  • Python实现JSON反序列化类对象的示例

    我们的网络协议一般是把数据转换成JSON之后再传输.之前在Java里面,实现序列化和反序列化,不管是 jackson ,还是 fastjson 都非常的简单.现在有项目需要用Python来开发,很自然的希望这样的便利也能在Python中体现. 但是在网上看了一些教程,讲反序列化的时候,基本都是转换为 dict 或者 array .这种编程方式我从情感上是无法接受的.难道是这些JSON库都不支持反序列化为类对象?我马上打消了这个念头,Python这样强大的脚本语言,不可能没有完善的JSON库. 于

  • 详解Python中的序列化与反序列化的使用

    学习过marshal模块用于序列化和反序列化,但marshal的功能比较薄弱,只支持部分内置数据类型的序列化/反序列化,对于用户自定义的类型就无能为力,同时marshal不支持自引用(递归引用)的对象的序列化.所以直接使用marshal来序列化/反序列化可能不是很方便.还好,python标准库提供了功能更加强大且更加安全的pickle和cPickle模块. cPickle模块是使用C语言实现的,所以在运行效率上比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

  • Python pickle类库介绍(对象序列化和反序列化)

    一.pickle pickle模块用来实现python对象的序列化和反序列化.通常地pickle将python对象序列化为二进制流或文件.   python对象与文件之间的序列化和反序列化: 复制代码 代码如下: pickle.dump() pickle.load() 如果要实现python对象和字符串间的序列化和反序列化,则使用: 复制代码 代码如下: pickle.dumps() pickle.loads() 可以被序列化的类型有: * None,True 和 False; * 整数,浮点数

随机推荐