聊一聊Python 实现数据的序列化操作

​在日常开发中，对数据进行序列化和反序列化是常见的数据操作，Python提供了两个模块方便开发者实现数据的序列化操作，即 json 模块和 pickle 模块。这两个模块主要区别如下：,,Json 是一种轻量级的数据交换格式，由于其具有传输数据量小、数据格式易解析等特点，它被广泛应用于各系统之间的交互操作，作为一种数据格式传递数据。它包含多个常用函数，具体如下：,dumps()函数可以将 Python 对象编码成 Json 字符串。例如：,dump()函数可以将 Python对象编码成 json 字符串，自动写入到文件中，不需要再单独写文件。例如：,loads()函数可以将 json 字符串转换成 Python 的数据类型。例如：,load()跟loads()功能相似，load()函数可以将 json 字符串转换成 Python 数据类型，不同的是前者的参数是一个文件对象，不需要再单独读此文件。例如：,Pickle 模块与 Json 模块功能相似，也包含四个函数，即 dump()、dumps()、loads() 和 load()，它们的主要区别如下：,dumps 和 dump 的区别在于前者是将对象序列化，而后者是将对象序列化并保存到文件中。,loads 和 load 的区别在于前者是将序列化的字符串反序列化，而后者是将序列化的字符串从文件读取并反序列化。,dumps()函数可以将数据通过特殊的形式转换为只有python语言认识的字符串，例如：,dump()函数可以将数据通过特殊的形式转换为只有python语言认识的字符串，并写入文件。例如：,loads()函数可以将pickle数据转换为python的数据结构。例如：,load()函数可以从数据文件中读取数据，并转换为python的数据结构。例如：,本节给大家介绍 Python 中 json&pickle 模块的常用操作，对于实现数据的序列化和反序列化提供了支撑。,