dump和load怎么用？

在写代码的时候，有的时候不知道什么时候用何种格式，字符串跟对象转换的时候，到底是用dump还是load.dumps或者loads, 每次都是蒙的，要么就去查，一点效率都没有。

现在总结了一下: python里面，json和pickle是两种数据格式，文件格式。他们都可以用dump和dumps来解析，用load和loads来组装。OK，有什么区别呢？

带S和不带S有什么区别呢？没带S的是处理文件的。带S是处理字符串或者对象的。

不带S的是单数，要处理简单的；带S是复数，当然要处理繁杂的。

什么时候用dump？什么时候用load?

dump,这个让我联想到下饺子(Dumplings)，一锅就散开了，就是整体分散。(将字典转化为string)

load,这个让我联想到游戏加载(loading)，所有文件下载，就是分散到整体。(将string转化为字典)

OK,这样就好记忆多了。年纪大了，没办法，记不住。

JSON

JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象简谱) 是一种轻量级的数据交换格式。特点：简洁和清晰的层次结构使得 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，并有效地提升网络传输效率。

1、json.dumps()和json.loads()是json格式处理函数（可以这么理解，json是字符串）

json.dumps()函数是将一个Python数据类型列表进行json格式的编码（可以这么理解，json.dumps()函数是将字典转化为字符串） json.loads()函数是将json格式数据转换为字典（可以这么理解，json.loads()函数是将字符串转化为字典）

在json的编解码过程中，python 的原始类型与json类型会相互转换，具体的转化对照如下：Python 编码为 JSON 类型转换对应表：

JSON 解码为 Python 类型转换对应表：

2、json.dump()和json.load()主要用来读写json文件函数 实例如下：

import json,time# save data to json filedef store(data):    with open('data.json', 'w') as fw:        # 将字典转化为字符串        # json_str = json.dumps(data)        # fw.write(json_str)        # 上面两句等同于下面这句        json.dump(data,fw)# load json data from filedef load():    with open('data.json','r') as f:        data = json.load(f)        return data

if __name__ == "__main__":    json_data = '{"login":[{"username":"aa","password":"001"},{"username":"bb","password":"002"}],"register":[{"username":"cc","password":"003"},{"username":"dd","password":"004"}]}'    # 函数是将json格式数据转换为字典    data = json.loads(json_data)    store(data)
    data = load()    print(data)

总结：不带s的用于操作文件，带s的用于数据类型的转换。

我一直搞不清pickle有什么用，有json就好了哈，能写文件就可以了啊，专门看了一下，它还是很好用的。

pickle是为了序列化/反序列化一个对象的，可以把一个对象持久化存储。比如你有一个对象，想下次运行程序的时候直接用，可以直接用pickle打包存到硬盘上。或者你想把一个对象传给网络上的其他程序，可以用pickle打包，然后传过去，那边的python程序用pickle反序列化，就可以用了。简单说就是把Python数据变成流的形式。保存为二进制是因为计算机只能字节码，不能识别python的各种数据类型如：列表，元祖，字典等，要想在计算机保存这些python数据类型，就需要将这些数据类型转换成二进制字节码来保存。

pickle 模块特点：

1、只能在python中使用，只支持python的基本数据类型。

2、可以处理复杂的序列化语法。（例如自定义的类的方法，游戏的存档等）

3、序列化的时候，只是序列化了整个序列对象，而不是内存地址。

4、pickle 使用场景：用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换

5、pickle 四个功能：dumps,dump,loads,load

pickle模块中常用的方法

1、pickle.dump(obj, file, protocol=None,) # 必填参数obj表示将要封装的对象 # 必填参数file表示obj要写入的文件对象，file必须以二进制可写模式打开，即“wb” # 可选参数protocol表示告知pickler使用的协议，支持的协议有0,1,2,3，默认的协议是添加在Python3中的协议3。

2、pickle.load(file,*,fix_imports=True, encoding="ASCII", errors="strict") # 必填参数file必须以二进制可读模式打开，即“rb”，其他都为可选参数

3、pickle.dumps(obj)：# 以字节对象形式返回封装的对象，不需要写入文件中

4、pickle.loads(bytes_object): # 从字节对象中读取被封装的对象，并返回

该模块中最重要的方法：

1、pickle.dump(‘python数据’,‘pickle文件’)    # 将python数据转换并保存到pickle格式的文件内2、pickle.dumps(‘python数据’)    # 将python数据转换为pickle格式的bytes字串3、pickle.load(‘pickle文件’)    # 从pickle格式的文件中读取数据并转换为python类型4、pickle.loads(‘pickle字串’)   # 将pickle格式的bytes字串转换为python的类型

例子

 # dumps功能 import pickle data = ['aa', 'bb', 'cc']   # dumps 将数据通过特殊的形式转换为只有python语言认识的字符串 p_str = pickle.dumps(data) print(p_str)             b'\x80\x03]q\x00(X\x02\x00\x00\x00aaq\x01X\x02\x00\x00\x00bbq\x02X\x02\x00\x00\x00ccq\x03e.

 # loads功能 # loads  将pickle数据转换为python的数据结构 mes = pickle.loads(p_str) print(mes)['aa', 'bb', 'cc']
 # dump功能 # dump 将数据通过特殊的形式转换为只有python语言认识的字符串，并写入文件 with open('D:/tmp.pk', 'w') as f:     pickle.dump(data, f)
 # load功能 # load 从数据文件中读取数据，并转换为python的数据结构 with open('D:/tmp.pk', 'r') as f:     data = pickle.load(f)

好了，希望下次能熟练应用了。