首页 前端知识 一文看懂 json.load()、json.loads()、json.dump()和json.dumps()

一文看懂 json.load()、json.loads()、json.dump()和json.dumps()

2024-06-06 10:06:04 前端知识 前端哥 506 265 我要收藏

文章目录

    • json.dump()、json.dumps()、json.load()、json.loads()的区别
    • 序列化和反序列化


json.dump()、json.dumps()、json.load()、json.loads()的区别

这四个函数都是Python json库中用于处理JSON数据的重要工具,但它们的功能和用法略有不同:

1. json.dump() 和 json.dumps() 用于将Python对象转换为JSON字符串

  • json.dump(): 将Python对象序列化为JSON格式并写入文件。

  • json.dumps(): 将Python对象序列化为JSON格式的字符串并返回。

主要区别:

  • 输出目标: dump() 写入文件,dumps() 返回字符串。

  • 文件处理: dump() 需要打开文件对象,dumps() 不需要。

示例:

import json

data = {"name": "Gemini", "age": 1}

# 将数据写入文件
with open("data.json", "w") as f:
    json.dump(data, f)

# 将数据转换为字符串
json_string = json.dumps(data)
print(json_string)

2. json.load() 和 json.loads() 用于将JSON数据转换为Python对象

  • json.load(): 从JSON文件中读取数据并将其反序列化为Python对象。

  • json.loads(): 将JSON格式的字符串反序列化为Python对象。

主要区别:

  • 输入来源: load() 从文件读取,loads() 从字符串读取。

  • 文件处理: load() 需要打开文件对象,loads() 不需要。

示例:

import json

# 从文件读取数据
with open("data.json", "r") as f:
    data = json.load(f)
print(data)

# 从字符串读取数据
json_string = '{"name": "Gemini", "age": 1}'
data = json.loads(json_string)
print(data)

序列化和反序列化

序列化 (Serialization)反序列化 (Deserialization) 是数据转换的两个互逆过程,用于在不同环境中传递和存储数据:

1. 序列化:

  • 将对象的状态信息转换为可存储或传输的格式,例如字节流、JSON 字符串或 XML 文档。

  • 目的是将复杂的数据结构转换成易于存储、传输和共享的格式。

2. 反序列化:

  • 将序列化后的数据转换回原始的对象或数据结构。

  • 目的是重建对象的状态,以便程序能够使用它。

类比:

  • 想象一下,你要将一个精美的乐高模型 (对象) 邮寄给朋友。

  • 序列化: 你会将乐高模型拆解成各个零件,并将其打包成一个盒子 (字节流、JSON、XML)。

  • 反序列化: 你的朋友收到盒子后,会按照说明书将零件重新组装成乐高模型。

用途:

  • 数据持久化: 将对象保存到磁盘或数据库中,以便以后检索。

  • 数据交换: 在不同平台、编程语言或应用程序之间共享数据。

  • 远程通信: 在分布式系统或网络应用程序中传递对象。

常见格式:

  • JSON (JavaScript Object Notation): 一种轻量级、基于文本的格式,易于阅读和解析。

  • XML (Extensible Markup Language): 一种可扩展的标记语言,常用于数据交换和配置文件。

  • 二进制格式: 例如,Python 的 pickle 模块可以将对象序列化为二进制格式,效率更高,但可读性较差。

Python 示例:

import json

# 序列化
data = {"name": "Gemini", "age": 1}
json_string = json.dumps(data)  # 将数据转换为 JSON 字符串

# 反序列化
original_data = json.loads(json_string)  # 将 JSON 字符串转换回 Python 对象

总结:

  • 使用 dump() 或 dumps() 将Python对象转换为JSON格式。
  • 使用 load() 或 loads() 将JSON数据转换为Python对象。
  • 选择函数取决于你的数据来源和输出目标 (文件或字符串)。
  • 序列化和反序列化允许我们在不同环境中保存、传输和共享数据。
转载请注明出处或者链接地址:https://www.qianduange.cn//article/11110.html
标签
评论
发布的文章
大家推荐的文章
会员中心 联系我 留言建议 回顶部
复制成功!