json模块
json(javascript object notation) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于ecmascript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++、java、javascript、perl、python等)。这些特性使json成为理想的数据交换语言。易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成(一般用于提升网络传输速率)。
json在python中分别由list和dict组成。
一、python类型数据和json数据格式互相转换
pthon 中str类型到json中转为unicode类型，none转为null,dict对应object
二、数据encoding和decoding
1、简单类型数据编解码
所谓简单类型就是指上表中出现的python类型。
dumps:将对象序列化
#coding:utf-8
import json
# 简单编码===========================================
print json.dumps(['foo', {'bar': ('baz', none, 1.0, 2)}])
# [foo, {bar: [baz, null, 1.0, 2]}]
#字典排序
print json.dumps({c: 0, b: 0, a: 0}, sort_keys=true)
# {a: 0, b: 0, c: 0}
#自定义分隔符
print json.dumps([1,2,3,{'4': 5, '6': 7}], sort_keys=true, separators=(',',':'))
# [1,2,3,{4:5,6:7}]
print json.dumps([1,2,3,{'4': 5, '6': 7}], sort_keys=true, separators=('/','-'))
# [1/2/3/{4-5/6-7}]
#增加缩进，增强可读性，但缩进空格会使数据变大
print json.dumps({'4': 5, '6': 7}, sort_keys=true,indent=2, separators=(',', ': '))
# {
# 4: 5,
# 6: 7
# }
# 另一个比较有用的dumps参数是skipkeys，默认为false。
# dumps方法存储dict对象时，key必须是str类型，如果出现了其他类型的话，那么会产生typeerror异常，如果开启该参数，设为true的话，会忽略这个key。
data = {'a':1,(1,2):123}
print json.dumps(data,skipkeys=true)
#{a: 1}
dump:将对象序列化并保存到文件
#将对象序列化并保存到文件obj = ['foo', {'bar': ('baz', none, 1.0, 2)}]
with open(rc:\json.txt,w+) as f:
json.dump(obj,f)
loads:将序列化字符串反序列化
import json
obj = ['foo', {'bar': ('baz', none, 1.0, 2)}]
a= json.dumps(obj)
print json.loads(a)
# [u'foo', {u'bar': [u'baz', none, 1.0, 2]}]
load:将序列化字符串从文件读取并反序列化
with open(rc:\json.txt,r) as f: print json.load(f)
三、自定义复杂数据类型编解码
例如我们碰到对象datetime，或者自定义的类对象等json默认不支持的数据类型时，我们就需要自定义编解码函数。有两种方法来实现自定义编解码。
1、方法一：自定义编解码函数
#! /usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# __author__ = tkq
import datetime,json
dt = datetime.datetime.now()
def time2str(obj):
#python to json
if isinstance(obj, datetime.datetime):
json_str = {datetime:obj.strftime(%y-%m-%d %x)}
return json_str
return obj
def str2time(json_obj):
#json to python
if datetime in json_obj:
date_str,time_str = json_obj[datetime].split(' ')
date = [int(x) for x in date_str.split('-')]
time = [int(x) for x in time_str.split(':')]
dt = datetime.datetime(date[0],date[1], date[2], time[0],time[1], time[2])
return dt
return json_obj
a = json.dumps(dt,default=time2str)
print a
# {datetime: 2016-10-27 17:38:31}
print json.loads(a,object_hook=str2time)
# 2016-10-27 17:38:31
2、方法二：继承jsonencoder和jsondecoder类，重写相关方法
#! /usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# __author__ = tkq
import datetime,json
dt = datetime.datetime.now()
dd = [dt,[1,2,3]]
class myencoder(json.jsonencoder):
def default(self,obj):
#python to json
if isinstance(obj, datetime.datetime):
json_str = {datetime:obj.strftime(%y-%m-%d %x)}
return json_str
return obj
class mydecoder(json.jsondecoder):
def __init__(self):
json.jsondecoder.__init__(self, object_hook=self.str2time)
def str2time(self,json_obj):
#json to python
if datetime in json_obj:
date_str,time_str = json_obj[datetime].split(' ')
date = [int(x) for x in date_str.split('-')]
time = [int(x) for x in time_str.split(':')]
dt = datetime.datetime(date[0],date[1], date[2], time[0],time[1], time[2])
return dt
return json_obj
# a = json.dumps(dt,default=time2str)
a =myencoder().encode(dd)
print a
# [{datetime: 2016-10-27 18:14:54}, [1, 2, 3]]
print mydecoder().decode(a)
# [datetime.datetime(2016, 10, 27, 18, 14, 54), [1, 2, 3]]
pickle模块
python的pickle模块实现了python的所有数据序列和反序列化。基本上功能使用和json模块没有太大区别，方法也同样是dumps/dump和loads/load。cpickle是pickle模块的c语言编译版本相对速度更快。
与json不同的是pickle不是用于多种语言间的数据传输，它仅作为python对象的持久化或者python程序间进行互相传输对象的方法，因此它支持了python所有的数据类型。
pickle反序列化后的对象与原对象是等值的副本对象，类似与deepcopy。
dumps/dump序列化
from datetime import date
try:
import cpickle as pickle #python 2
except importerror as e:
import pickle #python 3
src_dic = {date:date.today(),oth:([1,a],none,true,false),}
det_str = pickle.dumps(src_dic)
print det_str
# (dp1
# s'date'
# p2
# cdatetime
# date
# p3
# (s'\x07\xe0\n\x1b'
# trp4
# ss'oth'
# p5
# ((lp6
# i1
# as'a'
# ani01
# i00
# tp7
# s.
with open(rc:\pickle.txt,w) as f:
pickle.dump(src_dic,f)
loads/load反序列化
from datetime import date
try:
import cpickle as pickle #python 2
except importerror as e:
import pickle #python 3
src_dic = {date:date.today(),oth:([1,a],none,true,false),}
det_str = pickle.dumps(src_dic)
with open(rc:\pickle.txt,r) as f:
print pickle.load(f)
# {'date': datetime.date(2016, 10, 27), 'oth': ([1, 'a'], none, true, false)}
json和pickle模块的区别
1、json只能处理基本数据类型。pickle能处理所有python的数据类型。
2、json用于各种语言之间的字符转换。pickle用于python程序对象的持久化或者python程序间对象网络传输，但不同版本的python序列化可能还有差异。