本篇文章給大家帶來的內容是關于Python中json模塊和pickle模塊的簡單介紹(附示例)，有一定的參考價值，有需要的朋友可以參考一下，希望對你有所幫助。

Python中的json模塊和pickle都是用于數據的序列化和反序列化，它們提供的方法也是一樣的：dumps，dump，loads，loaddumps(obj)：將對象序列化為str。

dump(obj, fp)：將對象序列化為str，并存入文件中。

loads(s)：將(序列化后的)字符串反序列化為Python對象。

load(fp)：將文件中的(序列化后的)字符串反序列化為Python對象。

json和pickle模塊雖然都是用于數據的序列化和反序列化，但它們之間還是有許多區別的，或者說各有各的優點和缺點:通用性：json序列化后的字符串是通用的格式(普通的字符串)在中不同的平臺和語言都可以識別，而pickle序列化后的字符串只有Python可以識別(Python專用序列化模塊)

處理的數據類型：json能序列化的對象只是Python中基礎數據類型，而pickle能序列化Python中所有的數據類型。

處理后的數據類型：json序列化后的字符串是文本類型(記事本打開文件后或者print打印后，你也能看懂其中的內容)，而pickle序列化后的字符串是二進制流數據(記事本打開后或者print打印后就完全看不懂里面的內容了)。所以在進行文件操作時注意使用的是哪個模塊，是否需要以b的格式打開。

使用空間：json需要的存儲空間較小，pickle需要的存儲空間較大。

以下是pickle文件操作的一個簡單示例：

>>> import pickle

>>> dic = {'a': 111, 'b': 222, 'c': 333}

>>> f = open('D:/pk_file.pk', 'wb')

>>> lst = [1, 2, 4, 5]

>>> # 將字典對象和列表對象序列化，并存入文件，文件名后綴自定義為.pk

>>> pickle.dump(dic, f)

>>> pickle.dump(lst, f)

>>> f.close()

>>> # 將文件中的Python對象按寫入順序讀取出來，且一次讀取一個對象

>>> pk_f = open('D:/pk_file.pk', 'rb')

>>> result = pickle.load(pk_f)

>>> type(result)

>>> result

{'a': 111, 'b': 222, 'c': 333}

>>> other_result = pickle.load(pk_f)

>>> type(other_result)

>>> other_result

[1, 2, 4, 5]

>>>

以上就是本篇文章的全部內容，關于python更多精彩內容大家可以關注Gxl網的Python視頻教程和python文章教程欄目！！！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python中pickle模块的用法_Python中json模块和pickle模块的简单介绍（附示例）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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