Python 序列化模块（json，pickle，shelve） 百日筑基之得气（三）

json模块

json (javascript object notation)：是一个轻量级的数据交换格式模块，受javascript对象文本语法启发，但不属于javascript的子集。

常用方法：

dump(obj,fp)：将对象以字符串的形式写入文件中。

load(fp)：将数据从文件中读出，并返回（需要变量接收）。

dumps(obj)：将对象转换成json字符串形式。

loads(str)：将json字符串数据转换成原来的数据类型。

实例如下：dumps(obj) | loads(str)

import json

dict_1 = {"电影":"黄飞鸿","电视剧":"霍元甲"}

json_str = json.dumps(dict_1)  # 将字典转换成json的字符串类型

dict_2 = json.loads(json_str)  # 将json的字符串类型转换成原数据

print(json_str,type(json_str))

print(dict_2.items(),type(dict_2))

# 打印内容如下
{"\u7535\u5f71": "\u9ec4\u98de\u9e3f", "\u7535\u89c6\u5267": "\u970d\u5143\u7532"} <class 'str'>
dict_items([('电影', '黄飞鸿'), ('电视剧', '霍元甲')]) <class 'dict'>

实例如下：dump(obj，fp) | load(fp)

import json
# 向文件中写入json数据

dict_1 = {"电影":"黄飞鸿","电视剧":"霍元甲"}

file_write = open("json.txt",mode="w",encoding="utf-8")

json.dump(dict_1,file_write)  # 将字典以json的字符串类型写入文件

file_write.close()
# 从文件中读取json数据

file_read = open("json.txt",mode="r",encoding="utf-8")

dict_2 = json.load(file_read) # 将文件中内容转换成原数据类型并返回

file_read.close()

print(dict_2.items(),type(dict_2)) # 打印转换后的数据

# 打印内容如下
dict_items([('电影', '黄飞鸿'), ('电视剧', '霍元甲')]) <class 'dict'>

这里需要注意的是json模块dump（obj,fp）虽然可以多次上传，但是在load时会报错，load（fp）函数不能转换多次dump的数据。所以如果想要向json文件中新增数据时，需要将数据load下来转换成原数据，然后在原数据基础上进行新增。最后将处理后的数据dump到文件中。

pickle模块：

属于python专有的模块，用法，功能与json类似。

常用方法：

dump(obj,fp)：将对象以字符串的形式写入文件中。

load(fp)：将数据从文件中读出，并返回（需要变量接收）。

dumps(obj)：将对象转换成json字符串形式。

loads(str)：将json字符串数据转换成原来的数据类型。

dump(obj,fp)  |  load(fp) 示例如下;

import pickle
# 将数据以json方式写入文件

dict_1 = {"电影":"黄飞鸿","电视剧":"霍元甲"}

file_write = open("pickle.txt",mode="wb")

pickle.dump(dict_1,file_write)  # 将字典以字节的形式写入文件

file_write.close()
# 从文件中以json方式读取数据

file_read = open("pickle.txt",mode="rb")

dict_2 = pickle.load(file_read)  # 将文件中内容转换成原数据类型并返回

file_read.close()

print(dict_2.items(),type(dict_2)) # 打印转换后的数据

# 打印内容如下
dict_items([('电影', '黄飞鸿'), ('电视剧', '霍元甲')]) <class 'dict'>

dumps(obj)  |  loads(obj) 示例如下;

import pickle

dict_1 = {"电影":"黄飞鸿"}

pickle_byte = pickle.dumps(dict_1)  # 将字典转换成pickle字节

print(pickle_byte)

# 将pickle字节转换成原数据

dict_2 = pickle.loads(pickle_byte)

print(dict_2.items(),type(dict_2)) # 打印转换后的数据
# 打印内容如下
b'\x80\x03}q\x00x\x06\x00\x00\x00\xe7\x94\xb5\xe5\xbd\xb1q\x01x\t\x00\x00\x00\xe9\xbb\x84\xe9\xa3\x9e\xe9\xb8\xbfq\x02s.'
dict_items([('电影', '黄飞鸿')]) <class 'dict'>

与json不同的是pickle可以多次dump多次load，如下：

import pickle

dict_1 = {"电影":"黄飞鸿"}

dict_3 = {"电视剧":"霍元甲"}

dict_5 = {"动画片":"葫芦娃"}

file_write = open("pickle.txt",mode="wb")

pickle.dump(dict_1,file_write)  # 将dict_1以字节的形式写入文件

pickle.dump(dict_3,file_write)  # 将dict_3以字节的形式写入文件

pickle.dump(dict_5,file_write)  # 将dict_5以字节的形式写入文件

file_write.close()

file_read = open("pickle.txt",mode="rb")

dict_2 = pickle.load(file_read)  # 将文件中内容转换成原数据类型并返回

dict_4 = pickle.load(file_read)  # 将文件中内容转换成原数据类型并返回

dict_6 = pickle.load(file_read)  # 将文件中内容转换成原数据类型并返回

file_read.close()

print(dict_2.items(),type(dict_2)) # 打印转换后的数据

print(dict_4.items(),type(dict_4)) # 打印转换后的数据

print(dict_6.items(),type(dict_4)) # 打印转换后的数据
# 打印内容如下
dict_items([('电影', '黄飞鸿')]) <class 'dict'>
dict_items([('电视剧', '霍元甲')]) <class 'dict'>
dict_items([('动画片', '葫芦娃')]) <class 'dict'>

小结：

1、json属于通用的模块，java，js等其它语言也支持。

     pickle是python私有的，只支持python。

2、json将对象转换成json字符串类型。

     pickle将对象转换成pickle字节类型。

3、json只能转换dict，list，tuple，str，int，float，bool值等简单数据类型

     pickle能转换除了lamda以外的所有已知数据类型。

4、json虽然可以多次dump但是load会报错（这是最大的伤）。

     pickle可以多次dump，多次load。

shelve模块

使用json或者pickle持久化数据，能dump多次，但load的话只能取到最新的dump， 因为先前的数据已经被后面dump的数据覆盖掉了。如果想要实现dump多次不被覆盖，就可以想到使用shelve模块。shelve模块可以持久化所有pickle所支持的数据类型。另外，写程序的时候如果不想用关系数据库那种重量级的去存储数据，也可以用到shelve。

shelve是用key来访问的，使用起来和字典类似。 要注意的是，在shelve模块中，key必须为字符串，而值可以是python所支持的数据类型。

另外，shelve其实用anydbm去创建db并且管理持久化对象的。

shelve只提供给我们一个open方法，是用key来访问的，使用起来和字典类似。 可以像字典一样使用get来获取数据等。

如下操作:

import shelve

f_shelve = shelve.open('shelve') # 创建一个文件句柄

f_shelve["name"] = "小明" # 向文件中存放数据

f_shelve["age"] = 21 # 向文件中存放数据

f_shelve["sex"] = "男"

运行后会生成3个文件：shelve.bak shelve.dat shelve.dir

shelve.dat 存储的就是b字节数据类型的数据。bak和dir后缀从字面上看是备份和目录，具体做什么的不是很清楚。

当我们写好数据后，如何读取呢?

import shelve

f_shelve = shelve.open('shelve') # 创建一个文件句柄

# 打印文件内容，和类型

print(f_shelve["name"],f_shelve["age"],f_shelve["sex"],type(f_shelve))

# 打印内容如下
小明 21 男 <class 'shelve.dbfilenameshelf'>

既然f_shelve类似于字典，那我们也可以使用for循环进行打印，如下：

import shelve

f_shelve = shelve.open('shelve') # 创建一个文件句柄

# 使用for循环打印内容

for k,v in f_shelve.items():

    print(k,v)

# 打印内容如下
name 小明
age 21
sex 男

f_shelve现在是一个特殊的文件句柄，它可以执行字典的多数方法，对文件里的数据进行操作。

import shelve

f_shelve = shelve.open('shelve') # 创建一个文件句柄

f_shelve["list"] = [1,2,3]  # 向文件中添加数据列表

f_shelve["list"].append("abc") # 向列表中追加内容.

f_shelve["list"].pop(1) # 从列表中删除一个元素



f_shelve["name"] = "小明" # 向文件中追加内容

f_shelve["name"] = "小红" # 修改name所对应的值

print(f_shelve["list"],f_shelve["name"],sep="\n")

# 打印内容如下
[1, 2, 3]
小红

通过上面的打印内容我们可以发现，我们将列表写入文件后，然后在读取出来进行追加和删除元素，并没有对文件产生影响，文件中的列表内容还是原来的值。而我们向文件中添加字符串时，在读取出来对字符串进行修改发现数据被修改了。

由此我们可以知道在向文件中写入一个可变的数据时，如果读取出来对数据进行修改只是在内存中的修改，修改后的数据并没有被真正写入到文件中。那么我们该如何进行操作呢？这时就需要回写了。

import shelve

# 创建一个特殊的文件句柄，并添加回写功能

f_shelve = shelve.open('shelve',writeback=true)

f_shelve["list"] = [1,2,3]  # 向文件中添加数据列表

f_shelve["list"].append("abc") # 向列表中追加内容.

f_shelve["list"].pop(1) # 从列表中删除一个元素

print(f_shelve["list"])

# 打印内容如下
[1, 3, 'abc']

这回我们在修改列表时，可以看出列表的数据确实被修改了。

总结如下:

1、shelve模块将内存数据以字典的类型（key，value）通过文件持久化，模拟出简单的db效果。

2、shelve模块可以持久化任何pickle所支持的python数据格式，但是它的key必需得是字符串。

3、shelve可以看作是pickle模块的一个封装，但它实现了可以多次dump（后面的dump不会覆盖前面的）和多次load。

4、shelve访问己有key时，实际上取出的是数据源给出的一份拷贝，所以对于拷贝做出的增加和删除等操作都需要用writeback=true参数才能实现写入回文件中进行修改。

5、shelve对于d[key] = data这种操作，视为存储数据，无则新增，有则覆盖，

对与访问key当中的值（条目）进行修改，默认不回写并不矛盾和冲突。