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title: Dict Json Pickle
fid: 20250318-103250
keywords: dict, json, pickle
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(20250318-103250)=
(Dict-Json-Pickle)=
# Dict Json vs Pickle
2025-03-18

**难度**: 2

**时长**: 30 min

在 Python 里，你能够借助 `json` 和 `pickle` 模块把 `dict` 数据保存到文件里，之后再读取出来。下面为你呈现详细的入门教程。

### 1. 使用 `json` 模块保存和读取 `dict` 数据
`json` 模块可用于处理 JSON 数据，JSON 是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和编写。以下是使用 `json` 模块保存和读取 `dict` 数据的示例代码：
```python
import json

# 定义一个字典
data = {
    "name": "John",
    "age": 30,
    "city": "New York"
}

# 将字典保存为 JSON 文件
file_path = 'data.json'
try:
    with open(file_path, 'w') as file:
        json.dump(data, file)
    print(f"数据已成功保存到 {file_path}")
except Exception as e:
    print(f"保存数据时出错: {e}")

# 从 JSON 文件中读取数据
try:
    with open(file_path, 'r') as file:
        loaded_data = json.load(file)
    print("从文件中读取的数据:")
    print(loaded_data)
except FileNotFoundError:
    print("错误: 文件未找到!")
except Exception as e:
    print(f"读取数据时出错: {e}")

```
### 代码解释
- 首先，我们定义了一个包含个人信息的字典 `data`。
- 接着，使用 `json.dump()` 函数将字典保存到 `data.json` 文件中。
- 最后，使用 `json.load()` 函数从 `data.json` 文件中读取数据并打印。

### 2. 使用 `pickle` 模块保存和读取 `dict` 数据
`pickle` 模块可以将 Python 对象序列化为二进制格式，并且可以将其反序列化为原始对象。以下是使用 `pickle` 模块保存和读取 `dict` 数据的示例代码：
```python
import pickle

# 定义一个字典
data = {
    "name": "John",
    "age": 30,
    "city": "New York"
}

# 将字典保存为 pickle 文件
file_path = 'data.pickle'
try:
    with open(file_path, 'wb') as file:
        pickle.dump(data, file)
    print(f"数据已成功保存到 {file_path}")
except Exception as e:
    print(f"保存数据时出错: {e}")

# 从 pickle 文件中读取数据
try:
    with open(file_path, 'rb') as file:
        loaded_data = pickle.load(file)
    print("从文件中读取的数据:")
    print(loaded_data)
except FileNotFoundError:
    print("错误: 文件未找到!")
except Exception as e:
    print(f"读取数据时出错: {e}")

```
### 代码解释
- 同样，我们定义了一个包含个人信息的字典 `data`。
- 然后，使用 `pickle.dump()` 函数将字典保存到 `data.pickle` 文件中。注意，`pickle` 文件是以二进制模式打开的。
- 最后，使用 `pickle.load()` 函数从 `data.pickle` 文件中读取数据并打印。

### 3. `json` 和 `pickle` 的对比
- **数据格式**：
    - `json` 是一种文本格式，易于人类阅读和编写，也易于在不同编程语言之间交换数据。
    - `pickle` 是一种二进制格式，只能在 Python 中使用。
- **数据类型支持**：
    - `json` 只支持基本的数据类型，如 `dict`、`list`、`str`、`int`、`float`、`bool` 和 `None`。
    - `pickle` 可以处理任意的 Python 对象，包括自定义类的实例。
- **安全性**：
    - `json` 是安全的，因为它只包含文本数据。
    - `pickle` 在反序列化时可能存在安全风险，因为它可以执行任意的 Python 代码。因此，不要从不可信的来源加载 `pickle` 文件。

综上所述，如果你需要在不同编程语言之间交换数据，或者需要数据具有可读性，那么使用 `json` 是一个不错的选择。如果你只在 Python 中使用，并且需要处理复杂的 Python 对象，那么可以考虑使用 `pickle`。但要注意 `pickle` 的安全性问题。