Python 数据持久化方式——JSON与Pickle

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JSON

python中处理JSON的库就是json模块，需要用到的方法大致就是以下4个，其实它们的参数有很多这里暂且省略。

import json
obj = {'a' : 'b', 'c' : 'd'}
fp = open('obj.json', 'w')
json.dump(obj, fp)
fp.close()
s = json.dumps(obj)
x = json.load(open('obj.json', 'r'))
y = json.loads(s)

可以看到，结尾带s就是在字符串层面上操作，如果不带s就是在文件层级操作。obj指的是需要转化的对象，可以是一个字典或者列表，fp是文件句柄，用open打开。s则是一个字符串。

dumps返回的是一个字符串，load和loads则会返回python的对象。

以上是最简单的一些使用方式，这里还有一些实用的参数可以选择。

import json
obj = {u'姓名' : u'无名氏', u'国籍' : u'中国'}
s = json.dumps(obj, ensure_ascii=False, indent=4)
obj2 = json.loads(s, encoding='utf8')

ensure_ascii参数，是在有中文的情况下，设置为False可以防止将其解码而得到乱码，在loads的时候可以指定encoding来保持编码。（编码问题甚是蛋疼……）

indent参数如果不指定的话，输出的字符串就是紧凑的形式，indent指定为4就可以输出缩进为4的pretty形式，在需要给人看的时候用这个不错。

7.21更新：JSON序列化datetime问题

python自己的json.dumps不能序列化datetime对象，如果需要dump这类对象时可以自己定义JSONEncoder

import json
from datetime import date, datetime

class AdvEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, datetime):
            return obj.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        elif isinstance(obj, date):
            return obj.strftime('%Y-%m-%d')
        else:
            return super().default(self, obj)

obj = {}
json.dumps(obj, cls=MyEncoder)

这样在dump时指定cls参数就可以完成序列化datetime的任务了，如果觉得麻烦的话，可以使用偏函数的方法自己封装一下。

import functools
adumps = functools.partial(json.dumps, cls=AdvEncoder)
d = datetime.now()
adumps(d)

Pickle

这里使用的是与其功能一样的cPickle模块，只不过后者是用C实现的。

常用的函数和JSON的相同，这里只介绍一下dump与load。

import cPickle
obj = {'a' : 'b', 'c' : 'd'}
obj2 = [0, 1, 1, 0, 1]
f = open('obj.pkl', 'wb')
cPickle.dump(obj, f, protocol=-1)
cPickle.dump(obj2, f, protocol=-1)
f.close()

f = open('obj.pkl', 'rb')
x1 = cPickle.load(f)
x2 = cPickle.load(f)
f.close()

dump的第一个参数为需要存储的对象，第二个参数为文件句柄，第三个参数protocol指的是协议，0表示文本形式，1和2大概表示二进制的形式，默认是-1即采取最高协议。

文件是否按照二进制方式打开好像影响不大，不过为了保险还是按它说的来比较好。

可以看出上面的程序在文件里存储了2个对象，load的时候可以执行2次，x1得到的是之前obj的对象，x2得到的是之前obj2的对象。不要写成这样：

1 2	x1 = cPickle.load(open('obj.pkl', 'rb')) x2 = cPickle.load(open('obj.pkl', 'rb'))

这样得到的x1,x2都是obj的对象，原因嘛，可以想一想文件操作的方式，很好理解。

但存储了几个对象就只能load几次，如果load超过了存储的对象，会抛出EOFError异常。

这里能够存储的对象可以是任意对象，字典、列表、元组、numpy数组、SocketServer…..

比较

官方文档中对于这2者也有一段比较的话，我就直接拿来用了

JSON是文本形式的存储，Pickle则是二进制形式（至少常用二进制）

JSON是人可读的，Pickle不可读

JSON广泛应用于除Python外的其他领域，Pickle是Python独有的。

JSON只能dump一些python的内置对象，Pickle可以存储几乎所有对象。

在我看来，如果偏向应用特别是web应用方面，可以常用JSON格式。如果偏向算法方面，尤其是机器学习，则应该使用cPickle，pylearn2库中保存model就是使用这项技术的;)

至于重量级的那就很多了，基本都跟数据库有关，有机会再介绍好了。