orjson是一个JSON库,相较于Python原生的JSON库,它的功能更加丰富、效率更高。 Github(截止当前4.9k): https://github.com/ijl/orjson 2.1 安装 # 使用pip 安装 $ pip install --upgrade orjson # 使用 $ conda install orjson 2.2 变量转json import orjson if __name__ == '__main__': listVar = ...
3. 读取多行的JSON文件 结语 一、序列化和反序列化 1. 序列化是什么? 序列化(Serialization)是将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程。 2. 反序列化是什么? 反序列化(Deserialization)是将有序的二进制序列转换成某种对象(字典,列表等)的过程。
对于Python内置的数据类型(如:str, unicode, int, float, bool, None, list, tuple, dict)json模块可以直接进行序列化/反序列化处理;对于自定义类的对象进行序列化和反序列化时,需要我们自己定义一个方法来完成定义object和dict之间进行转化。 3. 实例:内置数据类型序列化/反序列化 序列化 # 序列化 >>>json....
python对象与json字符串的对应关系 三pickle模块 将python里任意的对象转换成为二进制 序列化:dumps(将python中的数据转换成二进制) dump(将python中的数据转换成二进制,同时保存大指定文件) 反序列化:loads(将二进制加载转换成为python数据) load(读取文件,并将文件的二进制内容加载成为python数据) import pickle nam...
if __name__ == '__main__': print("--- 以默认形式打印 ---") mapVar = {"name": "张三", "age": 28, "gender": "男", "home": "北京"} # 以默认形式打印 print(json.dumps(mapVar)) # 以美观的形式打印 print("--- 以美观的形式打印 ---") print(json.dumps(mapVar, indent=...
这算是使用Python的入门操作了。基本上,大家都是用 json 模块来做的。虽然据说 json 模块也有一些问题,但它的好处也很明显,它是个标准库。 将json 字符串反序列化为一个 dict 结构,使用 json.loads() 。反过来,将一个 dict 序列化为 json 字符串使用 json.dumps。
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 python ---> json 反序列化可以理解为:把json格式字符串解码为python数据对象 json字符串 ---> python数据对象. 一、json 的 dumps() 和 loads() 可实现数据的序列化和反序列化 import json ...
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 json的dumps和loads方法--->用于对字符串进行操作 dumps方法,将python对象编码成json字符串 loads方法,将已编码的json字符串解码为python对象 ...
使用json.load()函数将JSON字符串反序列化为数据结构,并指定自定义解码器。 代码例子 以下是一个简单的示例,演示如何使用自定义编码器和解码器来序列化和反序列化一个包含嵌套自定义类型的组织结构: 代码语言:javascript 复制 importjson classCompany(object):def__init__(self,company_id):self.company_id=...
importjson # 以可读方式打开一个文件 file=open('names.txt','r')# 调用load方法,将文件里的内容加载成为一个Python对象 result=json.load(file)print(result)file.close() pickle模块 和json模块类似,pickle模块也有dump和dumps方法可以对数据进行序列化,同时也有load和loads方法进行反序列化。区别在于,json模块...