不同的编程语言有不同的数据类型; 比如说:
Python的数据类型有(dict、list、string、int、float、long、bool、None)
Java的数据类型有(bool、char、byte、short、int、long、float、double)
C的数据类型有(bit、bool、char、int、short、long、unsigned、double、float)
Tcl的数据类型(int、bool、float、string)
Ruby的数据类型(Number、String、Ranges、Symbols、true、false、Array、Hash)
...
他们的共同特点是,都有字符串类型!
所以要实现不同的编程语言之间对象的传递,就必须把对象序列化为标准格式,比如XML,但更好的方法是序列化为JSON,因为JSON表示出来就是一个字符串,可以被所有语言读取,也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。
JSON不仅是标准格式,并且比XML更快,而且可以直接在Web页面中读取,非常方便.
JSON类型 Python类型
{} dict
[] list
"string" str
1234.56 int或float
true True
false False
null None
在python中,序列化可以理解为:把python的对象编码转换为json格式的字符串,反序列化可以理解为:把json格式字符串解码为python数据对象。在python的标准库中,专门提供了json库与pickle库来处理这部分。
json的dumps方法和loads方法,可实现数据的序列化和反序列化。具体来说,dumps方法,可将json格式数据序列为Python的相关的数据类型;loads方法则是相反,把python数据类型转换为json相应的数据类型格式要求。在序列化时,中文汉字总是被转换为unicode码,在dumps函数中添加参数ensure_ascii=False即可解决。
下面是json的序列化与反序列化:
1、Json序列化如下:
import json print (json.__all__) #查看json库的所有方法 ['dump', 'dumps', 'load', 'loads', 'JSONDecoder', 'JSONEncoder']
未在dumps函数中添加参数ensure_ascii=False,结果如下:
#coding: utf-8 import json dict = {'name':'zhangsan', 'age':33, 'address':'红星路'} print('未序列化前的数据类型为:', type(dict)) print('为序列化前的数据:', dict) #对dict进行序列化的处理 dict_xu = json.dumps(dict) #直接进行序列化 print('序列化后的数据类型为:', type(dict_xu)) print('序列化后的数据为:', dict_xu)
未序列化前的数据类型为: <class 'dict'>
为序列化前的数据: {'name': 'zhangsan', 'address': '红星路', 'age': 33}
序列化后的数据类型为: <class 'str'>
序列化后的数据为: {"name": "zhangsan", "address": "\u7ea2\u661f\u8def", "age": 33}
在dumps函数中添加参数ensure_ascii=False,结果如下:
#coding: utf-8 import json dict = {'name':'zhangsan', 'age':33, 'address':'红星路'} print('未序列化前的数据类型为:', type(dict)) print('为序列化前的数据:', dict) #对dict进行序列化的处理 dict_xu = json.dumps(dict,ensure_ascii=False) #添加ensure_ascii=False进行序列化 print('序列化后的数据类型为:', type(dict_xu)) print('序列化后的数据为:', dict_xu)
未序列化前的数据类型为: <class 'dict'>
为序列化前的数据: {'address': '红星路', 'age': 33, 'name': 'zhangsan'}
序列化后的数据类型为: <class 'str'>
序列化后的数据为: {"address": "红星路", "age": 33, "name": "zhangsan"}
2、Json反序列化如下:
#coding: utf-8 import json dict = {'name':'zhangsan', 'age':33, 'address':'红星路'} print('未序列化前的数据类型为:', type(dict)) print('为序列化前的数据:', dict) #对dict进行序列化的处理 dict_xu = json.dumps(dict,ensure_ascii=False) #添加ensure_ascii=False进行序列化 print('序列化后的数据类型为:', type(dict_xu)) print('序列化后的数据为:', dict_xu) #对dict_xu进行反序列化处理 dict_fan = json.loads(dict_xu) print('反序列化后的数据类型为:', type(dict_fan)) print('反序列化后的数据为: ', dict_fan)
未序列化前的数据类型为: <class 'dict'>
为序列化前的数据: {'name': 'zhangsan', 'age': 33, 'address': '红星路'}
序列化后的数据类型为: <class 'str'>
序列化后的数据为: {"name": "zhangsan", "age": 33, "address": "红星路"}
反序列化后的数据类型为: <class 'dict'>
反序列化后的数据为: {'name': 'zhangsan', 'age': 33, 'address': '红星路'}
在实际的工作中,序列化或者反序列化的可能是一个文件的形式,不可能像如上写的那样简单的,下来就来实现这部分,把文件内容进行序列化和反序列化,先来看序列化的代码,两步操作:1、先序列化 列表对象 ;2、步把序列化成的字符串写入文件:
#coding: utf-8 import json list = ['Apple','Huawei','selenium','java','python'] #把list先序列化,写入到一个文件中 # 两步操作 1步先序列化 列表对象 2步把序列化成的字符串写入文件 json.dump(list, open('e:/test.txt','w')) r1=open('e:/test.txt','r') print(r1.read())
["Apple", "Huawei", "selenium", "java", "python"]
反序列化,两步操作:1、先读取文件的字符串对象;2、然后反序列化成列表对象:
#coding: utf-8 import json list = ['Apple','Huawei','selenium','java','python'] #把list先序列化,写入到一个文件中 # 两步操作 1步先序列化 列表对象 2步把序列化成的字符串写入文件 json.dump(list, open('e:/test.txt','w')) r1=open('e:/test.txt','r') print(r1.read()) #------------------------------------------------------------ #两步操作:1、先读取文件的字符串对象;2、然后反序列化成列表对象 res=json.load(open('e:/test.txt','r')) print (res) print('数据类型:',type(res))
["Apple", "Huawei", "selenium", "java", "python"]
['Apple', 'Huawei', 'selenium', 'java', 'python']
数据类型: <class 'list'>
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?
根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。
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