파 이 썬 의 서열 화 와 반 서열 화 를 분석 하 다.

직렬 화 는 대상 의 상태 정 보 를 저장 하거나 전송 할 수 있 는 형식 으로 바 꾸 는 과정 이다.직렬 화 기간 에 대상 은 현재 상태(메모리 에 존재 함)를 임시 또는 영구적 저장 소(하 드 디스크)에 기록 합 니 다.이후 저장 소 에서 읽 거나 반 직렬 화 대상 의 상 태 를 통 해 이 대상 을 다시 만 들 수 있 습 니 다.
실현 대상 의 서열 화 와 반 서열 화 는 python 에서 두 가지 방식 이 있 는데 그것 이 바로 json 과 pickle 이다.
그 중에서 json 은 문자열 과 python 데이터 형식 간 의 변환 에 사 용 됩 니 다.pickle 은 python 특유 의 형식 과 python 의 데이터 형식 간 의 변환 에 사 용 됩 니 다.pickle 은 python 특유 의 것 입 니 다.
1.JSON 직렬 화:json.dumps()

info = {
  "name":"tj",
  "age":22
}
import json
print(info)
print(type(info))
print(json.dumps(info))
print(type(json.dumps(info)))

f = open("test.txt","w")
# f.write(info)  # TypeError: write() argument must be str, not dict
f.write(json.dumps(info)) #        f.write(json.dumps(info))     json.dump(info, f)
f.close()

>>>
{'name': 'tj', 'age': 22}
<class 'dict'>
{"name": "tj", "age": 22}
<class 'str'>

2.JSON 역 직렬 화:json.loads()

f = open("test.txt","r")
# print(f.read()["age"]) #TypeError: string indices must be integers
data = json.loads(f.read()) # data = json.loads(f.read())     data = json.load(f)
print(data["age"])
f.close()

>>>
22

주의:다음 과 같은 상황 에 대해 제 이 슨 은 처리 할 수 없습니다.

import json
def hello(name):
  print("hello,",name)
info = {
  "name":"tj",
  "age":22,
  "func":hello
}
f = open("test2.txt","w")
f.write(json.dumps(info)) #TypeError: Object of type function is not JSON serializable
f.close()

그래서:json 은 문자열 과 python 데이터 형식 간 의 변환 에 사 용 됩 니 다.
3.pickle 직렬 화:pickle.dumps()

import pickle
def hello(name):
  print("hello,",name)
info = {
  "name":"tj",
  "age":22,
  "func":hello
}

print(pickle.dumps(info)) #  pickle            ，     wb        
f = open("test2.txt","wb")
f.write(pickle.dumps(info)) #     pickle.dump(info,f)
f.close()

>>>
b'\x80\x04\x957\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00}\x94(\x8c\x04name\x94\x8c\x04alex\x94\x8c\x03age\x94K\x16\x8c\x04func\x94\x8c\x08__main__\x94\x8c\x05hello\x94\x93\x94u.'

함수 hello 에 대해 직렬 화 된 것 은 메모리 주소 가 아니 라 전체 데이터 대상 이 며 함 수 는 직렬 화 할 수 있 습 니 다.
4.pickle 역 직렬 화:pickle.loads()

f = open("test2.txt","rb")
data = pickle.loads(f.read()) #    data = pickle.load(f)
print(data)
print(data["name"])
print(data["func"])

>>>
{'name': 'tj', 'age': 22, 'func': <function hello at 0x00000179EF69C040>}
tj
<function hello at 0x00000179EF69C040>

5.여러 차례 의 직렬 화 와 반 직렬 화
1）json

import json
info = {
  "name":"tj",
  "age":22
}

f = open("test3.txt","w")
f.write(json.dumps(info))
info['age'] = 21
f.write(json.dumps(info))
f.close()
# 
>>>
      test3    
test3.txt: {"name": "tj", "age": 22}{"name": "tj", "age": 21}

f = open("test3.txt","r")
#   ，py3  ，  dumps         ，py2  dumps          ，           
data = json.loads(f.read()) # json.decoder.JSONDecodeError
f.close()
print(data)

2）pickle

import pickle

info = {
  "name":"tj",
  "age":22
}

f = open("test2.txt","wb")
f.write(pickle.dumps(info)) #     pickle.dump(info,f)
info["sex"] = " "
f.write(pickle.dumps(info)) #     pickle.dump(info,f)
f.close()

>>>
      test2.txt    
test2.txt： ��    }�(�nametjageKu.��%    }�(�nametjageK�sex u.

f = open("test2.txt","rb")
data = pickle.loads(f.read()) #          
# data = pickle.loads(f.read()) #        ：EOFError: Ran out of input
print(data)
print(data["age"])
# print(data["sex"]) # KeyError: 'sex'

왕 씨:여러 번 서열 화 할 수 없 지 않 습 니까?그럼 제 가 수정 한 데 이 터 를 파일 에 직렬 화 해서 써 야 하 는데 어 떡 하 죠?
너:당연히 여러 번 서열 화 할 수 있 지.서열 화 된 데 이 터 를 여러 파일 에 쓰 면 되 잖 아.
이상 은 Python 의 직렬 화 와 반 직렬 화 에 대한 상세 한 내용 을 분석 하 는 것 입 니 다.Python 의 직렬 화 와 반 직렬 화 에 관 한 자 료 는 우리 의 다른 관련 글 을 주목 하 십시오!