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python中文件的应用

因为文件的读写只能进行字符串或比特类型的操作，其他类型只能转换成字符串或比特类型，想要使用时再转换回原来的类型，转换的过程非常复杂。下面介绍的序列化与反序列化可以很好的解决这个问题。

序列化与反序列化

序列化就是将对象的信息或数据结构信息通过转化成字符串，以达到存储或传输的效果

反序列化，顾名思义，就是将字符串转化成原来的类型。

可序列化的数据类型

数字类型、字符串类型、列表类型、元组类型、字典类型(最常用)

注意：类，实例化对象，函数，集合是无法序列化的

序列化模块–json模块与pickle模块

json是通用的序列化模块，几乎所有的编程语言都有json模块，且序列化与反序列化的规则是统一的。因此，我们在python中通过json序列化的数据，在其他语言中都可以反序列化并使用。

json模块的函数

json是一种序列化的标准，通过json中的dumps函数对对象进行序列化后，对象会以固定的标准返回：

同时，json也是一种文件格式，.json文件中的内容都是字典通过json序列化之后的内容。

例子：将字典通过json序列化后存入json文件，再从json文件中读取内容转化成字典

pickle模块的函数

pickle模块只在python中使用，在其他语言可能无法处理

注意：和json不同的是，pickle模块dumps函数返回值是比特类型，load函数也只支持对比特类型进行反序列化

yaml

yaml文件

yaml文件类似json和txt文件，都是一种文本文件：xxx.yaml

yaml常作为配置文件使用，一般不会进行修改。yaml文件可以在服务启动前，将服务的配置信息放入到项目中进行初始化。以后在实际的web开发中会详细介绍。

yaml文件书写格式非常灵活，下面举一个常见的书写规范的例子：

name:
	xiaoming
age:
	10
like:
	-piano
	-pingpong
new:
	a:b
	b:1
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调用yaml–第三方模块：pyyaml

首先安装pyyaml模块：pip install pyyaml

然后导入yaml模块：import yaml

读取yaml文件的方法:

f = open(yaml_file, 'r')
data = yaml.load(f.read(), Loader=yaml.FullLoader)   # 返回值是字典类型
f.close()

# yaml.load()函数再yaml5.1之后必须加入第二个参数Loader,否则会报错
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例子：

yaml文件：

读取yaml文件：