1、json介绍
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。同时也易于机器解析和生成。 它基于JavaScript Programming Language, Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999的一个子集。 JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯（包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等）。 这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。
Python3 中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码，它包含了两个函数:
- json.dumps():对数据进行编码
- json.loads():对数据进行解码
json.dumps与json.loads实例
以下实例演示了 Python 数据结构转换为JSON
#!/usr/bin/env python
# _*_ coding:utf-8 _*_
# Author: enzhi.wang
import json
# 将python的基础数据类型转化成字符串
dic = {"k1":"v1","k2":"v2"}
print("Python原始数据:",repr(dic),type(dic))
result = json.dumps(dic) #将字典类型转换为字符串类型
print("JSON对象:",result,type(result))
执行以上代码输出结果为：
C:\Python3.5\python.exe C:/Users/root/PycharmProjects/S14/day4/json序列化.py
Python原始数据: {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'} <class 'dict'>
JSON对象: {"k1": "v1", "k2": "v2"} <class 'str'>
通过输出的结果可以看出，简单类型通过编码后跟其原始的repr()输出结果非常相似。
接着以上实例，我们可以将一个JSON编码的字符串转换回一个Python数据结构：
#!/usr/bin/env python
# _*_ coding:utf-8 _*_
# Author: enzhi.wang
import json
# 将python的基础数据类型转化成字符串
dic = {"k1":"v1","k2":"v2"}
print("Python原始数据:",repr(dic),type(dic))
result = json.dumps(dic) #将字典类型转换为字符串类型
print("JSON对象:",result,type(result))
# 将python字符串类型转化为python基本数据类型
result = json.loads(result)
print("result['k1']:",result['k1'])
print("result['k2']:",result['k2'])
执行以上代码输出结果为：
C:\Python3.5\python.exe C:/Users/root/PycharmProjects/S14/day4/json序列化.py
Python原始数据: {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'} <class 'dict'>
JSON对象: {"k1": "v1", "k2": "v2"} <class 'str'>
result['k1']: v1
result['k2']: v2
如果你要处理的是文件而不是字符串，你可以使用 json.dump() 和 json.load() 来编码和解码JSON数据。例如：
data = {
"name":"wangenzhi",
"age":25,
"job":"ops"
}
# 写入json数据
with open('db.json','w') as f:
json.dump(data,f)
# 读取json数据
with open('db.json','r') as f:
res = json.load(f)
print(res,type(res))
更多资料请参考：https://docs.python.org/3/library/json.html
2、pickle介绍
pickle模块使用的数据格式是python专用的，并且不同版本不向后兼容，同时也不能被其他语言说识别。要和其他语言交互，可以使用内置的json 包使用pickle模块你可以把Python对象直接保存到文件，而不需要把他们转化为字符串，也不用底层的文件访问操作把它们写入到一个二进制文件里。 pickle模块会创建一个python语言专用的二进制格式，你基本上不用考虑任何文件细节，它会帮你干净利落地完成读写独享操作，唯一需要的只是一个合法的文件句柄。
python3中可以使用pickle模块，对数据进行编解码。它包含两个函数：
- pickle.dumps()
- pickle.loads()
pickle.dumps与pickle.loads实例
#!/usr/bin/env python
# _*_ coding:utf-8 _*_
# Author: enzhi.wang
import pickle
data = {
"name":"wangenzhi",
"age":25,
"job":"ops"
}
print("原始python对象：",repr(data))
r = pickle.dumps(data)
print("pickle转换后的对象：",r)
res = pickle.loads(r)
print("res['name']:",res['name'])
print("res['age']:",res['age'])
print("res['job']:",res['job'])
执行以上代码输出结果为：
C:\Python3.5\python.exe C:/Users/root/PycharmProjects/S14/day4/pickle序列化.py
原始python对象： {'name': 'wangenzhi', 'job': 'ops', 'age': 25}
pickle转换后的对象： b'\x80\x03}q\x00(X\x04\x00\x00\x00nameq\x01X\t\x00\x00\x00wangenzhiq\x02X\x03\x00\x00\x00jobq\x03X\x03\x00\x00\x00opsq\x04X\x03\x00\x00\x00ageq\x05K\x19u.'
res['name']: wangenzhi
res['age']: 25
res['job']: ops
如果你要处理的是文件而不是字符串，你可以使用 pickle.dump() 和 pickle.load() 来编码和解码JSON数据。例如：
import pickle
data = {
"name":"wangenzhi",
"age":25,
"job":"ops"
}
# 写入数据，要以wb格式写入
pickle.dump(data,open('db','wb'))
# 读取数据，要以rb格式读取
f = open('db','rb')
res = pickle.load(f)
print(res)
执行以上代码输出结果为：
C:\Python3.5\python.exe C:/Users/root/PycharmProjects/S14/day4/pickle序列化.py
{'job': 'ops', 'name': 'wangenzhi', 'age': 25}
小结
JSON：适合跨语言，对于python而言仅适用于Python基本数据类型
pickle：仅适用于python，pickle适用于python所有数据类型的序列化