本文实例讲述了Python3.5 Json与pickle实现数据序列化与反序列化操作。分享给大家供大家参考，具体如下：
1、Json：不同语言之间进行数据交互。
（1）JSON数据序列化：dumps()
JSON数据是一种轻量级的数据交换格式，序列化：将内存数据对象变成字符串。
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:ZhengzhengLiu
import json
info = {
"name":"liu",
"age":25,
"sex":"girl"
}
f = open("test.txt","w")
print(json.dumps(info))
f.write(json.dumps(info))
f.close()
运行结果如下图：
（2）JSON数据反序列化:loads()
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:ZhengzhengLiu
import json
f = open("test.txt","r")
data = json.loads(f.read())
print(data['age'])
运行结果 :
25
（3）Json序列化——多次dumps；反序列化——不能实现多次loads
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:ZhengzhengLiu
import json
info = {
"name":"liu",
"age":32
}
f = open("test.txt","w")
f.write(json.dumps(info)) #序列化
info["age"]= 21
f.write(json.dumps(info))
f.close()
运行结果：
总结：Json只能处理一些简单的数据类型，如：列表、字典。字符串等。XML正在被Json逐步取代。
Json以后使用只dumps一次，loads一次即可。
2、pickle：通过pickle模块的序列化操作我们能够将程序中运行的对象信息保存到文件中去，永久存储；
通过pickle模块的反序列化操作，我们能够从文件中创建上一次程序保存的对象。
只能在Python语言中用，不能用于其他的语言。
（1）pickle数据序列化：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:ZhengzhengLiu
import pickle
def sayhi(name):
print("hello",name)
info = {
"name":"liu",
"age":32,
"func":sayhi
}
f = open("test.txt","wb")
print()
f.write(pickle.dumps(info))
f.close()
运行结果如下图：
（2）pickle数据反序列化：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:ZhengzhengLiu
import pickle
def sayhi(name):
print("hello",name)
f = open("test.txt","rb")
data = pickle.loads(f.read())
print(data["func"]("liu"))
运行结果：
hello liu
None
PS：这里再为大家推荐几款比较实用的json在线工具供大家参考使用：
在线JSON代码检验、检验、美化、格式化工具：
http://tools.haodaima.com/code/json
JSON在线格式化工具：
http://tools.haodaima.com/code/jsonformat
在线XML/JSON互相转换工具：
http://tools.haodaima.com/code/xmljson
json代码在线格式化/美化/压缩/编辑/转换工具：
http://tools.haodaima.com/code/jsoncodeformat
在线json压缩/转义工具：
http://tools.haodaima.com/code/json_yasuo_trans
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
本文Python3.5 Json与pickle实现数据序列化与反序列化操作示例到此结束。当我们容许别人掌握住我们情绪时，我们便觉得自已是受害者，对现况无能为力，抱怨与愤努成为我们唯一的选择。小编再次感谢大家对我们的支持！
