python序列化與數(shù)據(jù)持久化實(shí)例詳解

更新時(shí)間：2019年12月20日 11:39:18 作者：隨風(fēng)行云

這篇文章主要介紹了python序列化與數(shù)據(jù)持久化,結(jié)合實(shí)例形式詳細(xì)分析了Python序列化與數(shù)據(jù)持久化相關(guān)原理、實(shí)現(xiàn)技巧與操作注意事項(xiàng),需要的朋友可以參考下

本文實(shí)例講述了python序列化與數(shù)據(jù)持久化。分享給大家供大家參考，具體如下：

數(shù)據(jù)持久化的方式有：

1.普通文件無(wú)格式寫(xiě)入：將數(shù)據(jù)直接寫(xiě)入到文件中

2.普通序列化寫(xiě)入：json,pickle

3.DBM方式：shelve,dbm

相關(guān)內(nèi)容：

json
pickle
shelve
dbm

json:

介紹：

按照指定格式【比如格式是字典，那么文件中就是字典】將數(shù)據(jù)明文寫(xiě)入到文件中，類(lèi)型是bytes的，比如”中文“就會(huì)變成Unicode編碼

用法：

首先要導(dǎo)入模塊import json
序列化：
- json.dump(序列化對(duì)象，文件對(duì)象)
- json.dumps(序列化對(duì)象)，返回值是一個(gè)字符串，需要手動(dòng)將這個(gè)字符串寫(xiě)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(duì)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()

對(duì)于多次dump\dumps，如何load\loads取出來(lái)：

需要在dump的時(shí)候,手動(dòng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分

print("------json序列化--------")
import json
import time
info={
  'date':time.localtime(),
  'name':'中文'
  # 'func':hello #注：json不可序列化函數(shù)
}
info2=['1',2,3,4]
f=open("test.txt","w")
print("---------dumps，---------")#用'\n'來(lái)區(qū)分兩份數(shù)據(jù)
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：

用于實(shí)現(xiàn)Python數(shù)據(jù)類(lèi)型與Python特定二進(jìn)制格式之間的轉(zhuǎn)換
參數(shù)protocol規(guī)定了序列化的協(xié)議版本，默認(rèn)情況下使用pikkle序列化數(shù)據(jù)是bytes的，打開(kāi)文件的方式必須為二進(jìn)制格式

用法：

首先導(dǎo)入模塊import pickle
序列化：
- pickle.dump(序列化對(duì)象，文件對(duì)象)
- pickle.dumps(序列化對(duì)象),返回值是一個(gè)字符串，需要手動(dòng)將這個(gè)字符串寫(xiě)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(duì)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:

介紹：

專(zhuān)門(mén)用于將Python數(shù)據(jù)類(lèi)型的數(shù)據(jù)持久化到磁盤(pán)，操作類(lèi)似于dict

用法：

首先導(dǎo)入模塊import
shelve打開(kāi)一個(gè)文件: shelve文件對(duì)象 = shelve.open(文件名)
寫(xiě)入：shelve文件對(duì)象[key]=value
讀出：shelve文件對(duì)象.get(key)

import shelve,time
d = shelve.open('shelve_test') # 打開(kāi)一個(gè)文件
print("----------寫(xiě)----------")
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(shù)據(jù)類(lèi)型、函數(shù)：

import shelve,time
class A:
  def hello(self):
    print("123")
d = shelve.open('shelve_test') # 打開(kāi)一個(gè)文件
print("----------寫(xiě)----------")
d['class'] =A
print("--------讀------------")
a=d.get('class')()
a.hello()
d.close()

dbm:

介紹：

dbm與shelve非常類(lèi)似，但dbm的鍵和值必須是字符串類(lèi)型
dbm默認(rèn)寫(xiě)入的數(shù)據(jù)是bytes的，將所有字符串都序列化成bytes的

用法：

首先導(dǎo)入模塊imort dbm【注意的是由很多個(gè)不同的dbm，可以選擇來(lái)使用,這里使用默認(rèn)】
打開(kāi)文件：dbm對(duì)象=dbm.open(文件名，打開(kāi)模式)

寫(xiě)入：dbm對(duì)象[key]=value
讀取: dbm對(duì)象[key]

import dbm
db=dbm.open("test.txt","c")
print("寫(xiě)".center(50,'-'))
db["name"]="1111111111112"
db["name2"]="2222222222222"
print("讀".center(50,'-'))
print(db["name"])
print(db["name2"])
db.close()

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希望本文所述對(duì)大家Python程序設(shè)計(jì)有所幫助。

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